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基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究
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作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页
地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 BP神经网络预测
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
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作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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基于循环神经网络模型的创伤重症患者临床结局的动态预测 被引量:2
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作者 齐戈尧 徐进 金志超 《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1241-1249,共9页
目的 探讨基于循环神经网络(RNN)算法构建的动态预测模型用于创伤重症患者临床结局动态预测的价值,并研究动态策略和实时预测模型可行的搭建方案及路径。方法 本研究数据来源于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC)-Ⅳ2.0。以创伤重症患... 目的 探讨基于循环神经网络(RNN)算法构建的动态预测模型用于创伤重症患者临床结局动态预测的价值,并研究动态策略和实时预测模型可行的搭建方案及路径。方法 本研究数据来源于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC)-Ⅳ2.0。以创伤重症患者院内结局为预测目标,使用长短时记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)2种RNN算法分别在4、6和8 h时间窗下训练动态预测模型。使用灵敏度、特异度、F1值和AUC值对模型性能进行评价,并分析不同RNN算法和时间窗对模型性能的影响。在8 h时间窗下分别训练隐马尔科夫模型(HMM)、随机森林(RF)模型和logistic模型作为对照,横向比较2种RNN算法模型与对照模型的性能指标,并分析各模型的时间趋势变化。结果 在不同时间窗时,RNN动态模型在灵敏度、特异度、F1值和AUC值等4个性能指标上差异均有统计学意义(均P<0.001),在8 h时间窗时模型的各性能指标均高于6 h和4 h时;不同RNN算法(LSTM和GRU)间仅特异度差异有统计学意义(P=0.036)。横向比较结果显示,2种RNN算法模型和其他模型间各性能指标差异均有统计学意义(均P<0.001),2种RNN算法模型各指标均高于HMM、RF和logistic模型;各算法模型灵敏度、特异度和F1值的ICC均小于0.400(95% CI未包含0),而AUC值的ICC在统计学上证据不足(95% CI包含0)。结论 基于RNN算法的动态模型对创伤重症患者临床结局的预测效果较其他常见模型具有一定优势,且时间窗对模型性能可能存在影响。 展开更多
关键词 循环神经网络 长短期记忆网络 门控循环单元 创伤 动态模型 临床结局 预测模型
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基于灰色神经网络组合模型的动态数据序列预测 被引量:10
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作者 张弦 李世平 +1 位作者 孙浚清 唐超 《电子测量技术》 2007年第9期60-63,共4页
为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,... 为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。本方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络的函数逼近特性,实现对原始数据的预测。仿真结果表明:组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,适用于具有复杂成分的动态数据序列的建模。 展开更多
关键词 动态数据序列 灰色预测 BP神经网络 灰色神经网络组合模型
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基于灰色神经网络模型的生态足迹动态研究——以湖北省为例 被引量:3
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作者 淡永利 王宏志 +2 位作者 周洪 周勇 黄涛 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第6期873-878,共6页
生态足迹(EF)作为一种定量测度可持续发展程度的方法,具有直观综合、操作简单、指标明确、可比性强等优点,但EF本身是一个静态指标,没有揭示生态系统的动态变化特征,灰色神经网络模型(GNNM)将灰色GM(1,1)模型与BP神经网络模型相... 生态足迹(EF)作为一种定量测度可持续发展程度的方法,具有直观综合、操作简单、指标明确、可比性强等优点,但EF本身是一个静态指标,没有揭示生态系统的动态变化特征,灰色神经网络模型(GNNM)将灰色GM(1,1)模型与BP神经网络模型相组合能更好的拟合EF的动态发展.以湖北省(1991年~2011年)为对象,对GNNM模型进行了验证,结果表明:GNNM模型比单一灰色理论有着更高的精度和可靠度,预测精度提高了0.75%;21年间湖北省人均生态足迹增长了1.473 hm2/人,而人均生态承载力增加缓慢,总的生态赤字逐年加大,21年增加了1.389 hm2/人,未来湖北省生态足迹将继续加大,预计2020年将增加到3.659 hm2/人,是2011年的1.43倍,湖北省资源消耗已远超过资源承载力范围,处于不可持续状态,生产消费模式急待调整. 展开更多
关键词 灰色神经网络模型 生态足迹 湖北省 动态预测
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地下水动态的BP神经网络模型及改进的灰色斜率关联度分析 被引量:4
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作者 于国强 李占斌 +2 位作者 张霞 李鹏 杜中 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第4期566-570,共5页
为了深入探求地下水动态变化规律,以陕西洛惠渠灌区多年实测数据为例,首先引用3层前馈型BP网络建模方法,对灌区自然-人工-生物条件下地下水动态进行了研究,其次采用改进的灰色斜率关联度方法分析了各影响因子与地下水埋深的敏感程度,根... 为了深入探求地下水动态变化规律,以陕西洛惠渠灌区多年实测数据为例,首先引用3层前馈型BP网络建模方法,对灌区自然-人工-生物条件下地下水动态进行了研究,其次采用改进的灰色斜率关联度方法分析了各影响因子与地下水埋深的敏感程度,根据斜率关联度进行了综合排序.结果表明,该人工神经网络模型具有较高的精度,可以真实地定量描述地下水动态与各影响因子之间的响应关系;改进的灰色斜率关联度法能够很好的分析各因子对地下水动态的影响程度;蒸发量是影响该灌区地下水动态的主要因子,各因子之间相互作用,相互影响,形成了复杂条件下的耦合关系.将这两种方法结合运用到灌区地下水动态评价中是切实可行的,是对传统地下水动态研究方法的补充与完善. 展开更多
关键词 人工神经网络 灰色斜率关联度 地下水动态 洛惠渠灌区
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量:2
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作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向基函数(RBF)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测 被引量:3
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作者 杨登元 鞠茂森 唐德善 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期68-71,79,共5页
需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训... 需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。 展开更多
关键词 需水预测 主成分分析法 改进PCA-BP神经网络 灰色预测模型
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基于动态神经网络NARX时间序列的双排桩基坑变形预测 被引量:3
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作者 侯福昌 曾家俊 +2 位作者 江杰 李结全 范懿文 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期49-59,共11页
针对目前基于含基本假设或经验公式的传统土力学计算方法,不能有效地反映具有多因素交叉性以及时空性的基坑变形规律,而监测数据时间序列能够真实地表现基坑土体变形的演变,以南宁市亭洪路72号河南水厂住宅小区危旧房改造项目双排桩基... 针对目前基于含基本假设或经验公式的传统土力学计算方法,不能有效地反映具有多因素交叉性以及时空性的基坑变形规律,而监测数据时间序列能够真实地表现基坑土体变形的演变,以南宁市亭洪路72号河南水厂住宅小区危旧房改造项目双排桩基坑工程为依托,考虑开挖深度和土体暴露时间这2个因素对监测时间序列的影响,提出一种带有外部输入的非线性自回归(NARX)动态神经网络时间序列模型,多方位预测关键断面重要测点的竖向位移和水平位移。结果表明:预测值和实际监测数据的变化趋势具有较好的一致性,且竖向位移预测值与实际监测值的预测残差小于1.0 mm,水平位移预测残差小于0.3 mm。该模型预测效果良好,同时验证了此模型应用于双排桩基坑变形动态分析的可行性。 展开更多
关键词 动态神经网络 时间序列 预测模型 双排桩 基坑变形
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基于灰色模型与神经网络组合的线损率预测 被引量:17
10
作者 张勤 周步祥 +1 位作者 林楠 聂雅卓 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期162-166,共5页
对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;... 对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;然后采用GM(1,1)和神经网络的组合预测模型得到线损率的最终预测结果;最后通过对实例的分析,证明所提方法提高了线损率预测的精度。 展开更多
关键词 线损率 预测 灰色模型 神经网络 组合模型
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基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法 被引量:39
11
作者 韩晋 杨岳 +1 位作者 陈峰 李雄兵 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2013年第4期408-419,共12页
非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序... 非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响.在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度.经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法. 展开更多
关键词 预测 非等时距 灰色模型 加权 神经网络 残差修正
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组合灰色神经网络法在地下水动态预测中应用 被引量:8
12
作者 朱长军 郝振纯 +1 位作者 周继红 杨卫华 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第z2期260-262,共3页
为了更好的预测地下水水位,在对现有的地下水动态预测的方法深入分析的基础上,利用某地区地下水位监测数据,采用灰色动态模型与人工神经网络相结合的方法,对该地区地下水水位进行了建模预测分析,并对未来可能的变化进行预测。预测结果... 为了更好的预测地下水水位,在对现有的地下水动态预测的方法深入分析的基础上,利用某地区地下水位监测数据,采用灰色动态模型与人工神经网络相结合的方法,对该地区地下水水位进行了建模预测分析,并对未来可能的变化进行预测。预测结果与实测结果吻合较好,达到了较高精度,该方法对于地下水的动态预报具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 灰色动态模型 神经网络 地下水位 预测 组合灰色神经网络
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一种基于灰色神经网络的网络流量预测模型 被引量:27
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作者 曹建华 刘渊 戴悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期155-157,共3页
网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经... 网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经网络的发展及其广泛应用,越来越多的方法已经被提出。文中利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为灰色神经网络模型的预测值加上误差补偿。仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 网络流量 灰色模型 神经网络 灰色神经网络 神经网络补偿器 预测
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基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿 被引量:25
14
作者 李士心 王晓亮 +1 位作者 翁海娜 孙学成 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期742-746,共5页
MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪... MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪声;然后用降噪后的样本数据对RBF神经网络进行训练。在相同的训练次数下训练误差可减小一个数量级。验证试验结果表明,采用该模型补偿后的陀螺零偏误差较传统的多项式模型减小一个数量级,较未经预处理的RBF神经网络减小2/3。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 灰色模型 RBF神经网络 温度补偿
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基于非等时距加权灰色模型与神经网络的轨道不平顺预测 被引量:28
15
作者 韩晋 杨岳 +1 位作者 陈峰 吴湘华 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期81-87,共7页
对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序... 对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,较好地反映了时间序列对轨道不平顺预测结果的贡献。在此基础上,引入BP神经网络模型对TQI预测的残差序列进行修正,较好地克服了单一模型预测精度偏低的不足。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该预测方法相对误差平均值分别为2.76%和2.08%,预测结果的后验差比值分别为0.121和0.151,精度等级达到1级。 展开更多
关键词 轨道不平顺 神经网络 非等时距 灰色模型 加权 残差修正
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基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测 被引量:24
16
作者 于涛 黄涛 +2 位作者 潘膺希 杨林海 王龙 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期94-97,共4页
运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、... 运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、社会消费品零售总额、城市居民人均消费性支出和城市居民人均年可支配收入。建立了城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型,将模型的预测结果与实际值相比较,证明模型具有较好的可行性和适用性。从2009年至2015年,兰州市城市生活垃圾清运量的增长率达到42.78%,并在2015年达到171.51万t。灰色关联度分析能够较好地为建立BP神经网络预测模型筛选输入变量。 展开更多
关键词 环境工程学 生活垃圾 灰色关联度 BP神经网络 预测模型
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基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测 被引量:157
17
作者 王守相 张娜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期37-41,共5页
光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因... 光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络模型 光伏发电 功率预测 短期预测
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灰色神经网络耦合模型在城市需水量预测中的应用 被引量:10
18
作者 马兴冠 马志孝 +2 位作者 崔伟 傅金祥 薛向欣 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第4期653-657,共5页
目的为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果预测沈阳市生活需水量,灰... 目的为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果预测沈阳市生活需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.144%;预测沈阳市工业需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.19%.在模拟精度方面远远高于其他模型的模拟值,提高了预测的准确性.结论提出了用灰色神经模型来预测城市需水量的方法,能更好地预测城市未来需水量,把影响预测的不定因素降到最低限度,具有广泛的实用性. 展开更多
关键词 城市需水量 BP神经网络模型 灰色模型 耦合模型
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基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型 被引量:22
19
作者 马军杰 尤建新 陈震 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期740-743,共4页
根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性... 根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路. 展开更多
关键词 粒子群算法 灰色神经网络模型 预测
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灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 被引量:17
20
作者 李国成 吴涛 徐沈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期215-218,共4页
针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明... 针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 展开更多
关键词 人口总量 灰色系统 BP人工神经网络 灰色人工神经网络模型
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