白条猪价格预测模型构建 被引量：4

1

作者 刘合兵 华梦迪 +1 位作者 席磊 尚俊平 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期123-131,共9页

【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应... 【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应白噪声完全集合模态分解方法(CEEMDAN)对白条猪价格序列进行分解;其次,选用皮尔逊相关系数筛选影响价格波动的相关因素;再次,利用主成分分析(PCA)对影响因素及分解得到的子序列降维处理并作为原始价格序列的特征值,并行输入到作为编码器的卷积神经网络(CNN)中进行特征提取;最后,引入长短期记忆网络(LSTM)作为解码器输出得到预测结果。将该方法应用于河南省白条猪每周平均价格数据,与LSTM、门控循环单元(GRU)、CNN、基于卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)模型进行比较。【结果】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM组合模型预测方法得到的平均绝对误差分别降低了44.95%、27.30%、28.13%、43.17%。【结论】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM模型对于河南省白条猪市场价格的预测性能更优,有助于相关部门针对河南省白条猪价格波动做出科学决策。 展开更多

关键词 价格预测 自适应白噪声完全集合模态分解 主成分分析 神经网络 组合模型

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基于改进的包容性检验的云计算资源组合预测 被引量：10

2

作者 李洪安 康宝生 +2 位作者 张婧 杜卓明 朱煜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期252-255,共4页

针对云平台资源的组合预测中包容性检验计算量大且准确性较低的问题,提出了一种改进的包容性检验方法并应用于云平台资源的组合预测中。通过按单一预测模型的优劣次序逐步进行包容性检验并与主成分分析组合预测相结合,以此思路形成了改... 针对云平台资源的组合预测中包容性检验计算量大且准确性较低的问题,提出了一种改进的包容性检验方法并应用于云平台资源的组合预测中。通过按单一预测模型的优劣次序逐步进行包容性检验并与主成分分析组合预测相结合,以此思路形成了改进的包容性检验方法。仿真实验结果表明,改进的包容性检验方法不仅在计算效率及精度上优于现有的包容性检验方法,而且提高了云平台资源的组合预测的性能。 展开更多

关键词 云计算 包容性检验 主成分分析 组合预测模型

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权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测 被引量：7

3

作者 夏琳琳 台金娟 +2 位作者 刘惠敏 王丹 文磊 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第3期329-334,共6页

为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权... 为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权重提取后,采用Dempster组合规则下置信函数三重融合结果对随后一天的真空值进行预测.结果表明,与单一网络预测模型相比,组合预测模型的平均绝对误差和均方根误差均显著减小,融合精度更高. 展开更多

关键词 凝汽器真空值 神经网络 DEMPSTER组合规则 模糊软集 主成分分析 组合预测模型 权重提取 数据融合

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主成分-BP组合模型在坝顶位移监控中的应用 被引量：5

4

作者 张伟 游艇 +1 位作者 李双艳 张诗悦 《人民黄河》 CAS 北大核心 2012年第2期115-117,共3页

在大坝位移监控中,主成分分析和BP神经网络方法运用较广,建立两种方法的组合模型,可以结合两种方法的优势,利用主成分分析消除坝顶位移预测中多重相关性给模型带来的不利影响,利用BP网络可通过自组织、自学习和高容错性等功能解决复杂... 在大坝位移监控中,主成分分析和BP神经网络方法运用较广,建立两种方法的组合模型,可以结合两种方法的优势,利用主成分分析消除坝顶位移预测中多重相关性给模型带来的不利影响,利用BP网络可通过自组织、自学习和高容错性等功能解决复杂非线性问题。通过实例计算可知,组合模型精度能够达到要求,可以推广应用。 展开更多

关键词 大坝观测 位移监控 主成分-BP组合模型 精度

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综合运输层次下多交通模式的耦合协调性分析 被引量：13

5

作者 栾鑫 程琳 +1 位作者 俞微薇 周洁 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期27-33,共7页

针对综合运输中多交通模式的耦合协调问题,定量明确了耦合协调性概念.首先分析建立起动静结合的多层次评定要素主框架,并给出了同时考虑综合发展水平和耦合协调度判断模型的方法;然后运用我国2006 2015年公路、铁路、水运、航空4类运输... 针对综合运输中多交通模式的耦合协调问题,定量明确了耦合协调性概念.首先分析建立起动静结合的多层次评定要素主框架,并给出了同时考虑综合发展水平和耦合协调度判断模型的方法;然后运用我国2006 2015年公路、铁路、水运、航空4类运输方式数据集,对多交通模式间的耦合协调情况进行求解分析与讨论验证,指出了水路和公路子系统协调发展中的短板;最后提出了有针对性的评价建议与改善举措.实例结果表明,该建模方法论体系及指标选用科学有效,能够为多式联运组织运营的政策制定、管理规划等提供有益参考借鉴和指导依据. 展开更多

关键词 综合交通运输 耦合协调识别模型 主成分分析 运输方式子系统 动静结合 多式联运

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基于核主成分分析与PSO-SVM的充填管道失效风险性分级评价模型 被引量：12

6

作者 张钦礼 王兢 王新民 《黄金科学技术》 CSCD 2017年第3期70-76,共7页

为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进... 为了更精确地对充填管道失效风险性进行预测,建立核主成分分析与PSO-SVM相结合的评价模型。选取8项定量指标作为充填管道失效风险性的评价指标。统计15个矿山的样本数据,运用核主成分分析法对15个样本进行预处理,得出主成分,再利用改进的SVM模型进行预测,进而得到更加精确的管道失效风险性预测结果。研究结果表明,所得到的实际预测结果与期望值之间的平均相对误差控制在5%以内。利用核主成分分析法与PSO-SVM相结合的评价模型具有精度高和运算速度快的优点,为充填管道失效风险预测提供了一种可靠的方法。 展开更多

关键词 失效风险性等级 充填管道 核主成分分析 支持向量机 组合预测模型

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均方误差下岭型主成分估计的最优性 被引量：2

7

作者 邬学军 周明华 +1 位作者 洪明庚 李永琪 《浙江工学院学报》 CAS 1992年第4期96-99,共4页

本文研究了在均方误差意义下岭型主成分估计在岭型降维估计类中的最优性.

关键词 线性模型 岭型主成分估计 均方误差 最优性

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我国能源加工转换效率与经济发展的关系分析及预测模型构建 被引量：2

8

作者 王晓珍 孔莉芳 《中国矿业》 北大核心 2009年第9期27-30,共4页

通过主成分回归法分析了我国能源加工转换效率与经济发展的关系,认为能源转换效率结构对经济发展存在明显的影响,各种形式的能源转化效率之间存在明显的替代作用;为获得经济与能源加工转化效率结构协调发展的最优状态,构建了灰色时序组... 通过主成分回归法分析了我国能源加工转换效率与经济发展的关系,认为能源转换效率结构对经济发展存在明显的影响,各种形式的能源转化效率之间存在明显的替代作用;为获得经济与能源加工转化效率结构协调发展的最优状态,构建了灰色时序组合预测模型。 展开更多

关键词 能源加工转换效率 经济发展 主成分回归法 灰色时序组合预测模型

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包容性检验和PCA相融合的物流需求预测 被引量：3

9

作者 蒋梦莉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第15期263-266,270,共5页

模型选择以及如何进行组合是物流需求组合预测的关键,为了提高物流需求的预测精度,提出一种包容性检验和主成分分析相融合的物流需求预测模型(ET-PCA)。采用多个单一模型对物流需求进行预测,采用包容性检验选择最合理的单一模型,利用PC... 模型选择以及如何进行组合是物流需求组合预测的关键,为了提高物流需求的预测精度,提出一种包容性检验和主成分分析相融合的物流需求预测模型(ET-PCA)。采用多个单一模型对物流需求进行预测,采用包容性检验选择最合理的单一模型,利用PCA对选择的单一模型预测结果进行组合,采用仿真实验对组合模型性能进行测试。结果表明,相对于传统组合模型,ET-PCA较好地解决了物流需求单一预测模型选择及组合问题,更加全面、准确描述了物流需求复杂的变化趋势,提高了物流需求的预测精度和效率,具有一定应用价值。 展开更多

关键词 物流需求 主成分分析 包容性检验 组合模型

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面向SaaS运营的主成分分析组合预测模型

10

作者 张婧 吴江 +1 位作者 李洪安 赵建东 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第18期217-222,230,共7页

为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验... 为了建立面向SaaS运营的预测模型,提出了一种基于主成分分析的组合预测模型并应用于SaaS运营预测中。利用相空间重构预测模型、灰色预测模型和三次指数平滑预测模型这三种单一预测模型,结合主成分分析策略,建立组合预测模型。仿真实验结果表明,基于主成分分析的组合预测模型的预测精度高于各单一预测模型,发挥了各单一预测模型的优势,是面向SaaS运营预测的一种有效方法。 展开更多

关键词 相空间重构 灰色预测模型 三次指数平滑预测模型 主成分分析 组合预测模型

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基于KPCA-IPSO-LSSVM的充填管道磨损风险预测 被引量：2

11

作者 骆正山 黄仁惠 申国臣 《黄金科学技术》 CSCD 2021年第2期245-255,共11页

为克服传统预测模型存在的适用性差、预测精度不足和参数选取随意性强等缺陷,提出了一种将核主成分分析法(KPCA)、改进粒子群算法(IPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的充填管道磨损风险预测新方法。通过KPCA对管道磨损影响因素进... 为克服传统预测模型存在的适用性差、预测精度不足和参数选取随意性强等缺陷,提出了一种将核主成分分析法(KPCA)、改进粒子群算法(IPSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的充填管道磨损风险预测新方法。通过KPCA对管道磨损影响因素进行特征提取,将提取结果作为LSSVM的输入,同时利用具有较强全局搜索能力的IPSO算法对模型参数进行优化,构建KPCA-IPSO-LSSVM组合预测模型。以黄陵县矿区的80组实测数据为例,对该模型进行训练和预测,并将其预测结果与IPSO-LSSVM模型、LSSVM模型、SVM模型的预测结果进行对比分析。结果表明:与其他3个预测模型相比,KPCA-IPSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为充填管道磨损风险预测提供了一种更为有效的预测方法。 展开更多

关键词 核主成分分析 改进粒子群算法 最小二乘支持向量机 充填管道 磨损风险 组合预测模型

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基于CW-HCA联合指标的高含硫天然气净化过程故障监测

12

作者 辜小花 张堃 +4 位作者 王甜 候松 宋鸿飞 李太福 邱奎 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期4292-4301,共10页

高含硫天然气(HSG)净化过程复杂,导致安全开发风险极高。因此保障净化系统可靠运行、实现过程安全生产具有重要意义。对于类似化工过程,在独立成分分析(ICA)方法基础上,高阶累积量分析(HCA)用样本三阶累积量代替均值方差构造统计指标大... 高含硫天然气(HSG)净化过程复杂,导致安全开发风险极高。因此保障净化系统可靠运行、实现过程安全生产具有重要意义。对于类似化工过程,在独立成分分析(ICA)方法基础上,高阶累积量分析(HCA)用样本三阶累积量代替均值方差构造统计指标大大提高了检测率。然而,HCA构造独立分量空间指标时未考虑不同独立分量间重要性差异,这可能致使监测结果经样本高阶累积后出现一定程度的偏差。同时,采用多指标监测策略可能出现指标间监测结果相互冲突问题。为此,提出一种基于贡献度加权高阶累积量分析(CW-HCA)联合指标的故障监测方法。该方法根据独立分量的贡献度对样本的三阶累积量进行加权;再将加权后的指标与残差空间指标联合获得联合指标,实现监测。TE以及HSG净化过程的实验结果表明,所提算法相比ICA算法、HCA算法具有有效性和优越性。 展开更多

关键词 动态建模 主元分析 天然气 贡献度加权 联合指标 故障监测

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车辆检测中可变形部件模型的改进与应用 被引量：4

13

作者 康珮珮 于凤芹 陈莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期209-213,共5页

针对可变形部件模型的复杂性使其在检测车辆时速度慢的问题,对可变形部件模型进行了改进。一方面使用加权PCA对可变形部件模型的基础HOG特征进行降维来减少模型参数;另一方面将HOG特征层组合后,使用快速傅里叶变换(FFT)把滤波器与HOG特... 针对可变形部件模型的复杂性使其在检测车辆时速度慢的问题,对可变形部件模型进行了改进。一方面使用加权PCA对可变形部件模型的基础HOG特征进行降维来减少模型参数;另一方面将HOG特征层组合后,使用快速傅里叶变换(FFT)把滤波器与HOG特征层的卷积转换为频域乘积,来降低计算复杂度。仿真实验结果表明,改进的可变形部件模型在进行车辆检测时检测精度和召回率都与原始模型相当,但检测速度大幅提升,在UIUC和BIT两个数据集上的平均耗时分别仅占原始模型平均耗时的29.6%和26.3%。 展开更多

关键词 可变形部件模型 车辆检测 加权主成分分析 特征层组合

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串行分组深度学习运行状态分析与故障预测 被引量：3

14

作者 钱虹 孙勃 +3 位作者 郭媛君 凌君 杨之乐 冯伟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第5期936-943,共8页

在现代工业生产运行中,如何充分挖掘海量的多源异构生产运行数据,实现异常工况的快速检测和故障预测,有效提高工业生产设备的可靠性,仍然是研究的难点。提出一种基于串行分组深度学习的工业生产运行状态分析与故障预测模型,针对时间序... 在现代工业生产运行中,如何充分挖掘海量的多源异构生产运行数据,实现异常工况的快速检测和故障预测,有效提高工业生产设备的可靠性,仍然是研究的难点。提出一种基于串行分组深度学习的工业生产运行状态分析与故障预测模型,针对时间序列突变故障设计了串行分组深度学习网络框架,实现目标对象的故障检测与预测,及时发出故障预警。通过对某造纸厂数据以及风力发电频率监测数据进行测试,并与传统神经网络预测模型进行对比分析,表明了所提算法的准确性,为提高生产设备使用寿命、减低工业生产成本,提高安全稳定运行起到重要作用。 展开更多

关键词 故障预测 串行分组深度学习 长短期记忆模型 卷积网络 主成分分析

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珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析 被引量：3

15

作者 陈敏毅 朱航海 +3 位作者 佘伟铎 尹光彩 黄祖照 杨巧玲 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期794-804,共11页

土壤重金属的人体健康风险评估和源解析是场地污染控制和风险防范的关键。以珠三角某造船厂场地土壤为研究对象,采集造船厂场地169个50cm深度的表层土壤样品,测定土壤pH值及8种重金属Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、Hg和As的含量;用反距离权... 土壤重金属的人体健康风险评估和源解析是场地污染控制和风险防范的关键。以珠三角某造船厂场地土壤为研究对象,采集造船厂场地169个50cm深度的表层土壤样品,测定土壤pH值及8种重金属Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、Hg和As的含量;用反距离权重插值法(IDW)探究造船厂土壤重金属的空间分布规律,通过美国环保署(USEPA)推荐的人体健康风险评估方法量化不同人群暴露于造船厂土壤重金属的人体健康风险,并用主成分分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)定量解析土壤重金属的来源。结果表明:(1)土壤重金属Pb、Hg和As在部分点位的含量超过一类建设用地风险筛选值,人体健康风险评估表明造船厂土壤重金属存在不同程度的非致癌和致癌风险,且Pb和As是主要贡献因子;(2)土壤Cu、Zn和As的高值出现在造船坞和涂装车间,土壤Ni和Cr高值出现在管加新车间;(3)PCA-MLR模型源解析表明造船厂场地土壤重金属来源主要有3种:Cu、Zn、As和少部分的Cd来源于船体加工过程,Ni、Cr和少部分Cd来源于自然源和管加新车间钢材的加工、堆放,Pb和Hg来源于造船厂内部的交通运输过程,上述3种来源贡献率分别为60.8%、14.8%、24.4%。为降低造船厂土壤重金属污染引起的人体健康风险,建议加强造船坞和涂装车间以及管加新车间等重点区域土壤Cu、Zn、As、Cr等污染物的风险管控。 展开更多

关键词 遗留造船厂场地 土壤重金属 人体健康风险评估 主成分分析-多元线性回归模型 源解析

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基于核主成分分析与SVM的岩爆烈度组合预测模型 被引量：6

16

作者 许瑞 侯奎奎 +2 位作者 王玺 刘兴全 李夕兵 《黄金科学技术》 CSCD 2020年第4期575-584,共10页

为了更好地预测岩土工程中的岩爆烈度,建立了基于多类型核函数的主成分分析方法与遗传算法或粒子群优化算法(GA/PSO)优化的支持向量机(SVM)相结合的组合预测模型。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗拉强度σt、岩石单轴抗压强度σc... 为了更好地预测岩土工程中的岩爆烈度,建立了基于多类型核函数的主成分分析方法与遗传算法或粒子群优化算法(GA/PSO)优化的支持向量机(SVM)相结合的组合预测模型。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗拉强度σt、岩石单轴抗压强度σc、应力集中系数SCF、脆性指数B1和B2以及弹性应变能指数Wet共7个指标构成岩爆预测指标体系。基于统计的246个国内外岩爆实例数据,分别运用主成分分析和基于线性核函数、RBF核函数以及MLP核函数的主成分分析对数据进行预处理,得到2~4个线性无关的主成分。再将降维后的数据输入GA/PSO优化的SVM模型进行训练和预测。经测试,基于RBF核函数的主成分分析方法与PSO-SVM相结合的模型预测准确率达到了92.3%,为最佳组合模型,为岩土工程中的岩爆烈度预测提供了一种可靠的方法。 展开更多

关键词 核主成分分析 岩爆烈度预测 遗传算法 粒子群优化算法 支持向量机 组合预测模型

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谷物联合收割机收获小麦含杂率高光谱反演研究 被引量：5

17

作者 陈满 倪有亮 +2 位作者 金诚谦 徐金山 袁文胜 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期22-29,共8页

为了实现机械化收获小麦含杂率的快速检测,以金大丰4LS-7型自走式稻麦联合收割机收获的小麦样本为研究对象,利用ASD FieldSpec 4 Wide-Res型地物光谱仪获取小麦样本的原始光谱,经数学变换获得光谱原始反射率(raw spectral reflectance,R... 为了实现机械化收获小麦含杂率的快速检测,以金大丰4LS-7型自走式稻麦联合收割机收获的小麦样本为研究对象,利用ASD FieldSpec 4 Wide-Res型地物光谱仪获取小麦样本的原始光谱,经数学变换获得光谱原始反射率(raw spectral reflectance,REF)和光谱反射率倒数的对数(inverse-log reflectance,LR)2种光谱指标。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA),利用贡献率高的成分的权值系数,优选出不同指标的小麦样本光谱的特征波长,并采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建了基于不同指标的小麦样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较。试验结果表明:建立的含杂率反演模型的建模决定系数均大于0.9,验证决定系数均大于0.85,均方根误差均小于0.29,相对分析误差均大于2,模型具有较强的拟合效果和预测能力;利用REF光谱数据指标建立的反演模型的反演效果优于LR光谱数据指标。该文建立的机械化收获小麦样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的精准识别,可为后续构建便携式含杂率光谱检测仪提供参考,有助于客观、定量地表征机械化收获的小麦含杂率,为机械化收获的小麦的快速检测提供新途径。 展开更多

关键词 农作物 光谱分析 模型 谷物联合收获机 含杂率 主成分分析法 最小二乘支持向量机 高光谱

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岭型主成分估计与岭估计在抗差中的对比 被引量：1

18

作者 肖星星 王晓红 《南方农机》 2020年第23期51-53,共3页

岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计... 岭估计主要用于减弱或消除数据呈病态性对参数估值的影响,但它依然存在缺陷,本文在岭估计的缺陷上,运用主成分估计方法,对平差Gauss-Markov参数模型进行改进,提出来一种新的有偏估计方法,称为岭型主成分组合估计,对岭型主成分组合估计、岭估计与最小二乘估计做了比较。结果表明数据呈严重病态时,岭型主成分组合估计和岭估计均方误差都小于LS估计,且岭型主成分组合估计的均方误差最小,表明岭型主成分组合估计和岭估计一样都可以改善LS估计,且其效果还优于岭估计。 展开更多

关键词 岭估计 Gauss-Markov模型 岭型主成分组合估计 最小二乘估计

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