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基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测
被引量：
10
1
作者
赖祥威
夏云霓
+3 位作者
郑万波
崔俊飞
吴燕清
史耀轩
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期16-21,共6页
为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,...
为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。
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关键词
瓦斯浓度
时间序列
传统灰色预测
改进
灰色
预测
集成学习
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职称材料
基于改进的非线性优化GM(1,N）模型的海晏县城镇生活需水量预测
被引量：
9
2
作者
付泽伟
杨银科
王天尧
《水电能源科学》
北大核心
2019年第10期44-47,共4页
为满足海晏县城镇生活需水量要求,基于海晏县2008~2017年的城镇生活需水量资料,利用改进的非线性优化GM(1,N)模型、BP神经网络模型、传统灰色预测GM(1,N)模型和灰色Verhulst模型对海晏县实际需水量进行拟合预测,得到改进的非线性优化GM(...
为满足海晏县城镇生活需水量要求,基于海晏县2008~2017年的城镇生活需水量资料,利用改进的非线性优化GM(1,N)模型、BP神经网络模型、传统灰色预测GM(1,N)模型和灰色Verhulst模型对海晏县实际需水量进行拟合预测,得到改进的非线性优化GM(1,N)模型预测精确最高。利用该模型预测海晏县未来不同时期(2020、2025、2035年)的生活需水量,并从人口自然增长率、城镇化建设和外来人口迁移三个方面分析了海晏县2020~2035年城镇需水量过快增长的原因,对海晏县进行合理的水资源优化配置、缓解日益严重的供需矛盾具有一定的指导作用。
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关键词
需水量
预测
传统灰色预测
GM(1
N)
改进的非线性优化GM(1
N)
海晏县
方法分析
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职称材料
题名
基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测
被引量：
10
1
作者
赖祥威
夏云霓
郑万波
崔俊飞
吴燕清
史耀轩
机构
昆明理工大学理学院
昆明理工大学数据科学研究中心
重庆大学计算机学院
中煤科工集团重庆研究院有限公司
瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室
重庆大学资源及安全学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期16-21,共6页
基金
国家科技重大专项(2016ZX05045-004)
重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(CSTC2016SHMSZX90002)。
文摘
为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。
关键词
瓦斯浓度
时间序列
传统灰色预测
改进
灰色
预测
集成学习
Keywords
gas concentration
time sequence
traditional grey prediction
improved grey prediction
integrated learning
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于改进的非线性优化GM(1,N）模型的海晏县城镇生活需水量预测
被引量：
9
2
作者
付泽伟
杨银科
王天尧
机构
长安大学环境科学与工程学院旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室
出处
《水电能源科学》
北大核心
2019年第10期44-47,共4页
基金
2018年中央高校基本科研业务费(自然科学类)项目(300102298203)
陕西省自然科学基础研究计划(2017JM4018)
文摘
为满足海晏县城镇生活需水量要求,基于海晏县2008~2017年的城镇生活需水量资料,利用改进的非线性优化GM(1,N)模型、BP神经网络模型、传统灰色预测GM(1,N)模型和灰色Verhulst模型对海晏县实际需水量进行拟合预测,得到改进的非线性优化GM(1,N)模型预测精确最高。利用该模型预测海晏县未来不同时期(2020、2025、2035年)的生活需水量,并从人口自然增长率、城镇化建设和外来人口迁移三个方面分析了海晏县2020~2035年城镇需水量过快增长的原因,对海晏县进行合理的水资源优化配置、缓解日益严重的供需矛盾具有一定的指导作用。
关键词
需水量
预测
传统灰色预测
GM(1
N)
改进的非线性优化GM(1
N)
海晏县
方法分析
Keywords
water demand forecast
traditional grey prediction GM(1,N)
improved nonlinear optimized GM(1,N)
Haiyan County
method analysis
分类号
TV211.1 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测
赖祥威
夏云霓
郑万波
崔俊飞
吴燕清
史耀轩
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
在线阅读
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职称材料
2
基于改进的非线性优化GM(1,N）模型的海晏县城镇生活需水量预测
付泽伟
杨银科
王天尧
《水电能源科学》
北大核心
2019
9
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职称材料
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