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基于TSF-Stanford模型的广东省家用电脑废弃量估算研究
被引量：
5
1
作者
何捷娴
樊宏
+3 位作者
尹荔松
叶高南
蒋龙川
牛双蛟
《绿色科技》
2013年第10期233-235,共3页
根据近年来广东省家用电脑的销售量,采用时间序列预测法预测了2012～2020年的销售量,运用斯坦福估算模型估算了2012～2022年的废弃量。结果表明:逐年稳步上升的家用电脑销售量,随着时间的推移将建立一个巨大的潜在丢弃池,累计到2022年...
根据近年来广东省家用电脑的销售量,采用时间序列预测法预测了2012～2020年的销售量,运用斯坦福估算模型估算了2012～2022年的废弃量。结果表明:逐年稳步上升的家用电脑销售量,随着时间的推移将建立一个巨大的潜在丢弃池,累计到2022年废弃量将达到4154.19万台。对广东省开展废旧家用电脑回收工作提出了建议。
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关键词
家用电脑
销售量
废弃量
时间序列预测
斯坦福估算模型
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职称材料
基于灰色小波的网络流量组合预测模型
被引量：
16
2
作者
巩林明
张振国
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第8期1660-1662,1677,共4页
为了更准确的预测网络流量和刻画流量特性,提出了一种基于小波变换理论与灰色理论的组合预测方法。该方法拟合了小波分解的平稳化处理优点和灰色预测中的平移处理优点,根据提出的预测方法建立了基于灰色小波的网络流量预测模型。首先对...
为了更准确的预测网络流量和刻画流量特性,提出了一种基于小波变换理论与灰色理论的组合预测方法。该方法拟合了小波分解的平稳化处理优点和灰色预测中的平移处理优点,根据提出的预测方法建立了基于灰色小波的网络流量预测模型。首先对分解后的时间序列分别进行平移预处理,然后对预处理后的序列数据进行预测并重构,从而得到原始时间序列的预测值。对实际的采集数据进行仿真实验,仿真结果表明,该方法预测效果良好,优于一般小波预测方法。
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关键词
小波变换
灰色预测
组合预测
GM(
l
1)模型
时间序列
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职称材料
基于SAPSO优化灰色神经网络的空中目标威胁估计
被引量：
28
3
作者
刘海波
王和平
沈立顶
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期25-32,共8页
针对目标威胁估计有很多不确定性的特点,分析了传统目标威胁估计方法和灰色神经网络初始参数随机选择的不足。采用模拟退火改进的粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数初始值进行寻优,并通过该方法搜寻到的最优粒子,建立了基于模拟退火...
针对目标威胁估计有很多不确定性的特点,分析了传统目标威胁估计方法和灰色神经网络初始参数随机选择的不足。采用模拟退火改进的粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数初始值进行寻优,并通过该方法搜寻到的最优粒子,建立了基于模拟退火粒子群算法优化的灰色神经网络模型,以提高预测模型的稳健性和精确度。与灰色神经网络和没有改进的粒子群灰色神经网络等方法进行比较,仿真实验结果表明,模拟退火粒子群优化的灰色神经网络具有很好的预测能力,可以准确地完成空中目标威胁估计。
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关键词
灰色系统
神经网络
模拟退火
粒子群算法
目标威胁估计
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职称材料
题名
基于TSF-Stanford模型的广东省家用电脑废弃量估算研究
被引量：
5
1
作者
何捷娴
樊宏
尹荔松
叶高南
蒋龙川
牛双蛟
机构
五邑大学经济管理学院
五邑大学分析测试中心
出处
《绿色科技》
2013年第10期233-235,共3页
基金
广东省低碳发展专项资金项目(编号:2012-055)
广东省高等学校科技创新重点项目(编号:cxzd1129)
广东省中国科学院全面战略合作项目(编号:2010B090300035)资助
文摘
根据近年来广东省家用电脑的销售量,采用时间序列预测法预测了2012～2020年的销售量,运用斯坦福估算模型估算了2012～2022年的废弃量。结果表明:逐年稳步上升的家用电脑销售量,随着时间的推移将建立一个巨大的潜在丢弃池,累计到2022年废弃量将达到4154.19万台。对广东省开展废旧家用电脑回收工作提出了建议。
关键词
家用电脑
销售量
废弃量
时间序列预测
斯坦福估算模型
Keywords
home computer~ sa
l
es
waste quantities
time series forecasting l stanford estimation model
分类号
X705 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于灰色小波的网络流量组合预测模型
被引量：
16
2
作者
巩林明
张振国
机构
陕西科技大学
石河子大学
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第8期1660-1662,1677,共4页
文摘
为了更准确的预测网络流量和刻画流量特性,提出了一种基于小波变换理论与灰色理论的组合预测方法。该方法拟合了小波分解的平稳化处理优点和灰色预测中的平移处理优点,根据提出的预测方法建立了基于灰色小波的网络流量预测模型。首先对分解后的时间序列分别进行平移预处理,然后对预处理后的序列数据进行预测并重构,从而得到原始时间序列的预测值。对实际的采集数据进行仿真实验,仿真结果表明,该方法预测效果良好,优于一般小波预测方法。
关键词
小波变换
灰色预测
组合预测
GM(
l
1)模型
时间序列
Keywords
wave
l
et transform
grey prediction
combination forecast
GM （
l
1）
model
time
series
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP393.01 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SAPSO优化灰色神经网络的空中目标威胁估计
被引量：
28
3
作者
刘海波
王和平
沈立顶
机构
西北工业大学航空学院
西北工业大学深圳研究院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期25-32,共8页
基金
深圳市科技研发基金(CXZZ20120831170042239)资助
文摘
针对目标威胁估计有很多不确定性的特点,分析了传统目标威胁估计方法和灰色神经网络初始参数随机选择的不足。采用模拟退火改进的粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数初始值进行寻优,并通过该方法搜寻到的最优粒子,建立了基于模拟退火粒子群算法优化的灰色神经网络模型,以提高预测模型的稳健性和精确度。与灰色神经网络和没有改进的粒子群灰色神经网络等方法进行比较,仿真实验结果表明,模拟退火粒子群优化的灰色神经网络具有很好的预测能力,可以准确地完成空中目标威胁估计。
关键词
灰色系统
神经网络
模拟退火
粒子群算法
目标威胁估计
Keywords
backpropagation a
l
gorithms, computer simu
l
ation, differentia
l
equations, eigenva
l
ues and eigenfunc-tions, errors,
estimation
, f
l
owcharting,
forecasting
, mathematica
l
model
s, membership functions,neura
l
networks, optimization, partic
l
e swarm optimization （PSO）, probabi
l
ity, regressionana
l
ysis,simu
l
ated annea
l
ing, temperature,
time
series
, topo
l
ogy, GNNM（ Grey Neura
l
Networks
model
）, greysystem, SAPSO （simu
l
ated annea
l
ing partic
l
e swarm optimization）, Target threat optimization.
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TSF-Stanford模型的广东省家用电脑废弃量估算研究
何捷娴
樊宏
尹荔松
叶高南
蒋龙川
牛双蛟
《绿色科技》
2013
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于灰色小波的网络流量组合预测模型
巩林明
张振国
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于SAPSO优化灰色神经网络的空中目标威胁估计
刘海波
王和平
沈立顶
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
28
在线阅读
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职称材料
已选择
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