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基于组合方法的造纸过程二氧化碳排放区间预测模型的构建 被引量:1
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作者 胡雨沙 周建钊 《中国造纸》 北大核心 2025年第2期57-64,共8页
造纸行业是我国高碳排放的主要工业之一。精准的二氧化碳排放预测对开发以低碳排放为目标的工艺参数优化模型具有重要意义,有助于推动造纸行业的绿色可持续发展。鉴于造纸过程中碳排放的不确定性和波动性较大,本研究提出了基于组合方法... 造纸行业是我国高碳排放的主要工业之一。精准的二氧化碳排放预测对开发以低碳排放为目标的工艺参数优化模型具有重要意义,有助于推动造纸行业的绿色可持续发展。鉴于造纸过程中碳排放的不确定性和波动性较大,本研究提出了基于组合方法的造纸过程二氧化碳区间预测模型,利用变分模态分解(VMD)对原始数据进行信号分解,采用贝叶斯优化反向传播神经网络(BO-BPNN)建立预测模型,最后通过分位数回归(QR)构建区间预测模型。本研究通过采集实际生产数据和建立基于VMD-BO-LSSVM-QR的对比模型进行模型验证。结果表明,所提出的预测模型准确度高,R^(2)为0.9936,预测区间置信概率为0.8924,显著优于对比模型,对造纸工业生产具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 造纸过程 二氧化碳排放 区间预测模型 建模与模拟
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基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测 被引量:1
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作者 王淑青 翟宇胜 +2 位作者 胡文庆 盛世龙 刘东 《水电能源科学》 北大核心 2025年第2期201-205,共5页
传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数... 传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数据构成数据集,采用期望最大化—高斯混合模型(EM-GMM)拟合机组健康运行状态下的各监测量的概率密度分布;然后,计算待估样本在给定机组健康状态分布下的负对数似然概率,以作为劣化度指标;其次,采用熵权法计算各测点劣化度指标的权重,通过加权得到综合劣化度指标;最后,为确保预测结果的可靠性,利用多目标遗传算法(MOGA)优化高斯过程回归(GPR)模型代替传统的点预测模型,并使用不同的预测模型进行对比和评估,证明本文提出的模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 水电机组 多数据融合 EM-GMM健康模型 劣化度指标 熵权法 概率区间预测模型
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基于Elman神经网络的PM2.5质量浓度区间预测 被引量:3
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作者 李晓理 梅建想 +1 位作者 王康 李济瀚 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期377-384,共8页
针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次... 针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次,针对各子序列分别用多输入单输出Elman神经网络(Elman neural network,ENN)建立PM2.5质量浓度预测模型.在各子序列预测结果基础之上,采用多输入双输出Elman神经网络实现PM2.5质量浓度区间预测.最后,为了进一步提高预测模型性能,提出一种区间预测评价指标作为目标函数,采用思维进化算法对Elman神经网络权值β和阈值b进行寻优.基于北京工业大学校园监测站点采集数据,验证了预测模型的可靠性和有效性.所提预测模型为PM2.5质量浓度预测提供了一种方法. 展开更多
关键词 互补集合经验模态分解 样本熵 ELMAN神经网络 区间预测模型 思维进化算法 PM2.5
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重载铁路轨道高低不平顺预测研究 被引量:4
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作者 包文艳 王福田 +1 位作者 李仕毅 张宁 《铁道标准设计》 北大核心 2019年第1期29-34,共6页
轨道不平顺严重威胁铁路行车安全和设备的使用寿命。研究轨道高低不平顺的变化特点和劣化规律对重载铁路轨道维修管理有重要指导作用。基于灰色区间预测建模理论,研究重载铁路轨道高低不平顺变化特点和劣化规律,预测轨道高低不平顺未来... 轨道不平顺严重威胁铁路行车安全和设备的使用寿命。研究轨道高低不平顺的变化特点和劣化规律对重载铁路轨道维修管理有重要指导作用。基于灰色区间预测建模理论,研究重载铁路轨道高低不平顺变化特点和劣化规律,预测轨道高低不平顺未来的发展情况。为验证预测模型的有效性,采用神朔铁路上行10个高低超限病害高发单元区段的共17个月的历史轨道高低不平顺检测数据进行验证。结果表明:该模型拟合和预测效果良好,对神朔铁路轨道的养护维修管理有着重要意义。 展开更多
关键词 重载铁路 神朔铁路 轨道高低不平顺 灰色区间预测模型 预测
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