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基于Elman神经网络的茶叶主产省农业产值与茶商品价格模拟
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作者 程陈 罗屹 +3 位作者 郑生宏 王嘉仪 张含雨 丁枫华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的... 精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的关键影响因素及权重,构建基于Elman神经网络算法的农业产值和茶商品价格模拟模型。结果表明,茶叶主产省农业产值的关键影响因素包括活动积温、降水量、粮食作物播种面积、经济作物播种面积、经济作物产量占比、农业机械总动力、机耕面积、机播面积、机收面积、农村用电量、化肥施用量(折纯量)、乡村人口数和乡村从业人员数;茶叶主产省茶商品价格的关键影响因素包括平台、省份、茶类、采摘季节、商品级别和增值服务。基于Elman神经网络算法的茶叶主产省农业产值模型模拟值与实测值的均方根误差为6.21~27.51亿元,归一化均方根误差为3.10%~12.23%;基于Elman神经网络算法的3种电商平台茶商品价格模型模拟值与实测值的均方根误差为81.94~98.26元/kg,归一化均方根误差为8.42%~35.66%。 展开更多
关键词 茶叶 elman神经网络 逐步回归 农业产值 茶商品价格 模拟模型
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基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 被引量:17
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作者 杨嘉 吴祥生 +1 位作者 王宁 张敏琦 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期25-27,31,共4页
空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系 ,且这种关系具有动态性 ,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点 ,建立了基于Elman型神经网... 空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系 ,且这种关系具有动态性 ,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点 ,建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 ,并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果 ,仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点 ,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。 展开更多
关键词 模型 负荷预测 神经网络 elman网络 空调系统
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Elman神经网络与ARIMA模型对流感发病率预测效果的比较 被引量:12
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作者 孙锦峰 耿云亮 +5 位作者 郭奕瑞 王高帅 高飞飞 刘晓田 尤爱国 王重建 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2013年第5期584-587,共4页
目的:比较Elman神经网络模型与自回归移动平均(ARIMA)模型对流感发病率预测的效果。方法:选取河南省2006年1月至2010年12月的流感疫情资料作为训练集,2011年1月至12月的流感疫情资料作为检验集,前者用于Elman神经网络模型和最优ARIMA模... 目的:比较Elman神经网络模型与自回归移动平均(ARIMA)模型对流感发病率预测的效果。方法:选取河南省2006年1月至2010年12月的流感疫情资料作为训练集,2011年1月至12月的流感疫情资料作为检验集,前者用于Elman神经网络模型和最优ARIMA模型的建立,后者用于两种模型的预测效能的检验与评价。结果:在最优ARIMA(1,0,0)模型和最优Elman神经网络预测模型下,检验集预测值的平均误差绝对值、平均误差绝对率和非线性相关系数分别为0.133、0.238、0.708和0.152、0.271、0.725。结论:Elman神经网络模型具有与ARIMA模型相近的预测效能,在流感发病率预测中有较好的应用价值。 展开更多
关键词 elman神经网络 时间序列分析 流感 发病率 预测模型
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Elman反馈型神经网络模型在灌溉用水量预测中的应用 被引量:9
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作者 吴萍 迟道才 +3 位作者 王殿武 马涛 刘鑫 孙号茗 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期586-589,共4页
灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与... 灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。 展开更多
关键词 灌溉用水量 神经网络 elman模型 辽阳灌区
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基于非等间距灰色模型和Elman神经网络的轨道质量预测 被引量:16
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作者 马子骥 唐涛 +2 位作者 刘宏立 彭强 金滩 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期137-144,共8页
轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰... 轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰色模型和遗传算法优化Elman神经网络相结合的预测方法.首先利用优化后的非等间距灰色模型GM(1,1)得到原始TQI序列的大致发展趋势,然后为了描述轨道质量发展中各因素之间复杂的函数关系,利用遗传算法优化后的Elman神经网络对初步预测结果进行残差校正,从而得到更为准确的TQI预测序列.新方法将轨道质量发展趋势中的随机波动成分纳入方法考虑范围,充分挖掘了历史数据的发展规律.利用沪昆线上行实测TQI数据对本文方法进行验证,实验结果表明:新方法对轨道质量发展中的随机波动趋势拟合效果较好;对于轨道质量预测,在利用非等间距灰色模型进行初步预测基础上,使用Elman神经网络进行残差校正,由此得到的预测结果在均方根误差、相对系数、决定系数等多个统计指标上均优于其他方法. 展开更多
关键词 轨道质量 非等间距 灰色模型 elman神经网络 遗传算法
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基于Elman神经网络的甘肃电网负荷预测模型 被引量:13
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作者 芮执元 任丽娜 冯瑞成 《现代电力》 2007年第2期26-29,共4页
为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网... 为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点。文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立模型,对甘肃电网实际历史数据进行仿真预测,经分析比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用Elman回归神经网络建模对甘肃电网负荷进行预测是可行的,能有效提高负荷预测精度,在负荷预测领域有着较好的应用前景。 展开更多
关键词 elman神经网络 甘肃电网 预测模型 算法 BP神经网络
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基于Elman型神经网络的金川二矿地表岩移时序预测模型 被引量:11
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作者 袁仁茂 马凤山 +1 位作者 邓清海 徐锡伟 《工程地质学报》 CSCD 2008年第1期116-123,共8页
建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态... 建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了利用Elman神经网络建立地表岩移时序预报模型的方法。利用金川二矿区GPS监测所得到的时间序列数据,通过对Elman神经网络模型预测值与GPS实测值之间的比较,结果表明模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短情况下,应用于实际预测一定程度上可以弥补金属矿山岩移预测方法不足的缺憾。 展开更多
关键词 elman神经网络 时序预测模型 地表岩移 金川镍矿
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基于BP和Elman神经网络的福建省汛期旱涝预测模型 被引量:9
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作者 王艳姣 邓自旺 +1 位作者 王耀庭 宋德众 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2004年第6期776-783,共8页
建立了福建汛期旱涝BP和Elman神经网络预测模型,并对两种模型的性能和差异进行了比较,结果表明:动量BP网络模型,特别是具有局部反馈特性的Elman网络模型具有较好的拟合精度和预报效果。此外两种模型对旱涝等级为2和4的预测偏差较大,而... 建立了福建汛期旱涝BP和Elman神经网络预测模型,并对两种模型的性能和差异进行了比较,结果表明:动量BP网络模型,特别是具有局部反馈特性的Elman网络模型具有较好的拟合精度和预报效果。此外两种模型对旱涝等级为2和4的预测偏差较大,而对旱涝等级为3的预测较为准确。 展开更多
关键词 动量BP神经网络 elman神经网络 汛期旱涝 预测模型
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基于Elman神经网络的面板堆石坝沉降预测模型 被引量:17
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作者 吕飞 沈振中 《水电能源科学》 北大核心 2011年第12期56-59,共4页
分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠... 分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠,有助于分析大坝的安全性态。 展开更多
关键词 面板堆石坝 沉降 反馈神经网络 elman神经网络 预测模型
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基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型 被引量:11
10
作者 李鹏鹏 苏怀智 +1 位作者 郭芝韵 钱秋培 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期104-108,共5页
针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-El... 针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-Elman(人工蜂群算法与Elman神经网络)模型预测的相对误差和标准差分别为1.98%和0.063。从各影响因子对大坝变形的贡献上看,水压分量占27.9%,温度分量占62.3%,时效分量占9.8%。ABC-Elman模型在建模效率、预测精度等方面均有一定的优势,较适合于大坝变形的建模分析,并可推广于大坝渗流、应力等监控模型中。 展开更多
关键词 大坝变形 监控模型 elman神经网络 人工蜂群算法 金沙江水电基地 云南省昭通市水富县 大坝安全
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基于遗传算法的Elman神经网络模型在大坝位移预测中的应用 被引量:11
11
作者 刘雄峰 李博 李俊 《水资源与水工程学报》 2014年第3期152-156,共5页
针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网... 针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点,可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据,表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高,在大坝位移预测中具备实用性。 展开更多
关键词 大坝位移预测 elman神经网络 遗传算法 GA-elman模型
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基于Elman神经网络的超超临界机组汽水分离器应力在线软测量模型 被引量:2
12
作者 李娜 阎维平 马良玉 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期747-752,共6页
根据超超临界锅炉汽水分离器的结构特点建立了三维有限元模型,以某1 000MW机组为例模拟了其启动过程的总应力场.将有限元法和神经网络法相结合,以有限元计算结果作为训练样本,以介质压力和筒体壁温序列为辅助变量,建立了基于Elman神经... 根据超超临界锅炉汽水分离器的结构特点建立了三维有限元模型,以某1 000MW机组为例模拟了其启动过程的总应力场.将有限元法和神经网络法相结合,以有限元计算结果作为训练样本,以介质压力和筒体壁温序列为辅助变量,建立了基于Elman神经网络的分离器应力动态软测量模型,通过模型的训练,确定了准确的应力预测模型结构.应用电厂实际运行监测数据对所建立的Elman网络软测量模型进行验证,结果表明:模型计算结果可很好地逼近有限元结果,预测精度高,实时性好,可为锅炉寿命的在线监测提供数据支持. 展开更多
关键词 超超临界锅炉 汽水分离器 神经网络 elman 软测量模型
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Elman神经网络改进模型在脑膜炎诊断中的应用 被引量:4
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作者 吴泽志 傅佳 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期221-226,共6页
为了客观地反映脑脊液(Cerebrospinal Fluid,CSF)所蕴涵的病理信息,研究CSF多变量非线性诊断指标和脑膜炎分类标准的内在联系,提出一种Elman神经网络改进模型辅助诊断脑膜炎疾病的方法。构建2层Elman神经网络改进模型网络训练和仿真的... 为了客观地反映脑脊液(Cerebrospinal Fluid,CSF)所蕴涵的病理信息,研究CSF多变量非线性诊断指标和脑膜炎分类标准的内在联系,提出一种Elman神经网络改进模型辅助诊断脑膜炎疾病的方法。构建2层Elman神经网络改进模型网络训练和仿真的实验结构,分别把85和51例临床病例确诊数据作为训练样本和仿真数据的输入。仿真结果显示,采用Elman神经网络的改进模型应用于脑膜炎疾病的辅助诊断可以达到均方误差10-2精度。Elman神经网络改进模型针对CSF复杂数据关系辅助诊断脑膜炎疾病的智能计算是可行的。 展开更多
关键词 elman神经网络 改进模型 脑膜炎 仿真诊断
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基于Elman神经网络的液压泵故障诊断模型研究 被引量:7
14
作者 张琦 邵立福 《机床与液压》 北大核心 2004年第10期274-275,193,共3页
针对传统BP网路进行液压泵故障诊断时 ,网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷 ,提出了将El man神经网络应用于液压泵故障诊断的新方法 ,建立了Elman神经网络的应用结构模型 ,介绍了该网络的训练算法 ,阐明了液压泵故障诊断... 针对传统BP网路进行液压泵故障诊断时 ,网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷 ,提出了将El man神经网络应用于液压泵故障诊断的新方法 ,建立了Elman神经网络的应用结构模型 ,介绍了该网络的训练算法 ,阐明了液压泵故障诊断的实现过程。通过试验验证了该神经网络收敛速度快 ,学习记忆稳定 ,具有很好的学习功能 ;测试结果表明该诊断方法具有高可靠性 ,达到了预期的效果 ,可以用于液压泵故障诊断。 展开更多
关键词 elman神经网络 液压泵 故障诊断 模型
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科技型企业高管团队决策绩效评价的ELMAN神经网络模型研究 被引量:4
15
作者 荣鹏飞 葛玉辉 《现代情报》 CSSCI 2014年第3期110-114,共5页
针对缺乏科技型企业高管团队决策绩效评价的研究现状,构建评价指标体系,通过问卷调查的方法收集研究数据,建立科技型企业高管团队决策绩效评价的ELMAN神经网络模型,并利用MATLAB软件计算实现。研究结果表明:利用ELMAN神经网络的非确定... 针对缺乏科技型企业高管团队决策绩效评价的研究现状,构建评价指标体系,通过问卷调查的方法收集研究数据,建立科技型企业高管团队决策绩效评价的ELMAN神经网络模型,并利用MATLAB软件计算实现。研究结果表明:利用ELMAN神经网络的非确定性因果关系映射特点建立的决策绩效评价模型,能够完成决策绩效评价任务,可用于评价科技型企业高管团队的决策绩效,不仅验证了方法的有效性,而且也证明了ELMAN神经网络在建立非线性、非确定性因果关系映射模型中的强大生命力。 展开更多
关键词 科技型企业 高管团队 决策绩效评价 elman神经网络模型
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基于Elman神经网络的作战效能预测模型研究 被引量:13
16
作者 李小喜 陈浩光 +1 位作者 李大喜 陈疆萍 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期43-49,共7页
针对军事系统作战效能预测问题,采用基于支持向量回归的指标权重挖掘方法,通过比较偏导确定影响作战效能的关键因素,将优化后的效能指标和效能值分别作为模型的输入和输出,建立基于Elman神经网络的效能预测模型。并将其应用于C4ISR系统... 针对军事系统作战效能预测问题,采用基于支持向量回归的指标权重挖掘方法,通过比较偏导确定影响作战效能的关键因素,将优化后的效能指标和效能值分别作为模型的输入和输出,建立基于Elman神经网络的效能预测模型。并将其应用于C4ISR系统的动态作战效能预测分析中。结果表明,该方法能够减少不确定因素的影响,在一定程度上降低了预测模型的复杂度,为科学预测军事系统作战效能提供了有效的技术支撑。 展开更多
关键词 作战效能 elman神经网络 支持向量机 效能预测模型
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基于Elman神经网络和Copula函数的多维装备效能评估模型 被引量:6
17
作者 杨梓鑫 薛源 +2 位作者 孙畅 徐浩军 韩欣珉 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1633-1645,共13页
针对当前空战装备效能评估数据呈现出的非线性、多维性和耦合性等特征,将Elman神经网络与Copula函数相结合,提出了一种多维装备效能的评估模型。基于现代化空战特点建立效能评估指标体系的同时,结合战场环境与信息化空中对抗体系的仿真... 针对当前空战装备效能评估数据呈现出的非线性、多维性和耦合性等特征,将Elman神经网络与Copula函数相结合,提出了一种多维装备效能的评估模型。基于现代化空战特点建立效能评估指标体系的同时,结合战场环境与信息化空中对抗体系的仿真数据,利用Elman神经网络的权值参数自学习能力以及对非线性数据的良好拟合性,得到了边缘分布的预测模型及分布类型;针对分布数据之间的强耦合特征,选取Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数、T-Copula函数、Frank Copula函数、Joe Copula函数5种常用Archimedean Copula函数对变量间的相关性进行构造,通过对参数辨识和拟合优度结果进行对比,发现基于T-Copula函数所构建的联合分布模型与原始数据分布最为契合。以概率统计指标为评估依据,将该方法与传统方法进行了对比验证,得出了该方法的预测精度及适用范围均有所提升的结论。 展开更多
关键词 装备效能 相关性 联合分布模型 elman神经网络 COPULA函数
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基于粒子群优化的Elman神经网络无模型控制 被引量:3
18
作者 张俊玲 陈增强 张青 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期49-54,共6页
针对一类无法建模或是建模过程比较复杂的离散SISO非线性离散系统,提出了一种基于Elman神经网络和粒子群优化算法的无模型控制方法。该控制方法是在无需知道被控对象动力学模型的情况下,以Elman神经网络作为控制器结构,利用粒子群优化... 针对一类无法建模或是建模过程比较复杂的离散SISO非线性离散系统,提出了一种基于Elman神经网络和粒子群优化算法的无模型控制方法。该控制方法是在无需知道被控对象动力学模型的情况下,以Elman神经网络作为控制器结构,利用粒子群优化算法在线学习控制器中的所有权值参数,既而得到每一离散时刻的最优控制量。仿真研究表明,该方法控制下的非线性系统输出信号具有较快的反应速度和较小的跟踪误差,同时控制量信号有较好的收敛性与控制精度,这说明了所提出的基于粒子群的Elman神经网络无模型控制方法是有效与合理的。 展开更多
关键词 非线性系统 非线性离散系统 模型控制 控制器 elman神经网络 粒子群优化算法
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基于Elman神经网络模型的西河水库水质评价 被引量:11
19
作者 邢立文 魏新平 《人民长江》 北大核心 2020年第7期64-70,共7页
湔江流域的西河水库是四川省彭州市的主要灌溉和饮用水源,该流域非点源污染已严重影响了彭州市的饮用水安全。为正确地掌握西河水库污染物来源,合理评价西河水库水质及水环境质量对保障彭州市居民饮水安全、维护彭州市社会稳定有着重要... 湔江流域的西河水库是四川省彭州市的主要灌溉和饮用水源,该流域非点源污染已严重影响了彭州市的饮用水安全。为正确地掌握西河水库污染物来源,合理评价西河水库水质及水环境质量对保障彭州市居民饮水安全、维护彭州市社会稳定有着重要意义。采用Elman神经网络模型对西河水库进行水质与水环境质量评价。结果表明:①西河水库水质呈现由库尾到坝前递减的趋势,说明西河水库的水质自净能力明显。②西河水库2014~2017年大部分断面的水质等级均有所提高,其中断面1-1(主坝右坝肩)的水质最好,是西河水库理想的取水口位置。③西河水库在水文年内呈现枯水期水质好、丰水期水质差的规律,其中4~9月的水质普遍较差,这也说明水库上游来水携带的污染物是西河水库水环境恶化的主因。④构建的Elman模型适用性较高,可以满足西河水库水质等级评价。该模型计算时间耗费不到10 s,运算效率远高于传统的灰色聚类法,具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 水质评价 elman神经网络模型 灰色聚类法 西河水库
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基于Elman神经网络的动力配煤发热量及着火温度的预测 被引量:23
20
作者 周孑民 朱再兴 +2 位作者 刘艳军 彭好义 高强 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3871-3875,共5页
针对采用实验法测定电厂动力配煤的发热量和着火温度存在操作繁琐和信息滞后较大等不足,建立Elman神经网络预测模型。该网络模型在学习过程中确定混煤的发热量和着火温度与单煤的水分、灰分、挥发分之间的非线性映射关系。模型利用单煤... 针对采用实验法测定电厂动力配煤的发热量和着火温度存在操作繁琐和信息滞后较大等不足,建立Elman神经网络预测模型。该网络模型在学习过程中确定混煤的发热量和着火温度与单煤的水分、灰分、挥发分之间的非线性映射关系。模型利用单煤的水分、灰分和挥发分含量直接预测混煤的发热量和着火温度,预测结果误差较小。利用置信区间分析法对预测模型的预测效果进行检验。研究结果表明:预测模型具有较高的可靠性和置信度。 展开更多
关键词 elman神经网络 动力配煤 发热量 着火温度 预测模型
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