煤炭需求预测的复合小波神经网络模型 被引量：37

1

作者 宁云才 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期108-112,共5页

应用复合小波神经网络模型对煤炭消费年增长率进行了预测 ,综合考虑了国内生产总值(GrossDemesticProduct,简称GDP)年增长率波动 ,主要用煤行业 (电力、冶金、建材、化工等 )的发展趋势 ,以及一次能源消费结构中煤炭消费下降的趋势等各... 应用复合小波神经网络模型对煤炭消费年增长率进行了预测 ,综合考虑了国内生产总值(GrossDemesticProduct,简称GDP)年增长率波动 ,主要用煤行业 (电力、冶金、建材、化工等 )的发展趋势 ,以及一次能源消费结构中煤炭消费下降的趋势等各种波动的影响 ,预测模型达到了很高的精度 ,用于近期预测是可靠的 . 展开更多

关键词 煤炭需求预测 复合小波神经网络模型 用煤行业 发展趋势 能源消费结构 小波变换

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基于改进小波神经网络模型的汤河含沙量预测研究 被引量：8

2

作者 宋磊 《水利技术监督》 2017年第1期71-74,共4页

本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河... 本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河流含沙量预测中,模拟的含沙量相对误差符合含沙量预测规范精度,可用于河流含沙量预测。研究成果对于河流含沙量预测提供参考价值。 展开更多

关键词 改进小波神经网络模型 传统BP神经网络模型 河流含沙量预测 汤河

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小波神经网络模型在水库水质预测中的应用研究 被引量：2

3

作者 王鑫东 《中国防汛抗旱》 2016年第3期54-56,共3页

基于小波分析函数,建立小波神经网络模型,并将该模型运用于水库水质预测中,结合水库水质监测数据,对比分析小波神经网络模型在水库水质预测的适用性。研究结果表明:小波神经网络模型可较好预测水库水质情况,对比水库水质监测数据,该模型... 基于小波分析函数,建立小波神经网络模型,并将该模型运用于水库水质预测中,结合水库水质监测数据,对比分析小波神经网络模型在水库水质预测的适用性。研究结果表明:小波神经网络模型可较好预测水库水质情况,对比水库水质监测数据,该模型2014年水质预测精度各月份相对误差均可控制在20%以内,符合水质预测规范要求。研究成果对于水库水质预测预警平台建设提供参考价值。 展开更多

关键词 小波函数 小波神经网络模型 水质预测

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小波神经网络模型在地下水预测中的应用 被引量：1

4

作者 王呈会 《水科学与工程技术》 2016年第3期44-46,共3页

应用小波神经网络模型对辽中平原地区地下水进行预测,并结合区域内实测的地下水水位井观测数据,分析了小波神经网络模型在地下水预测的适用性。研究结果表明：小波神经网络模型在辽中平原地区地下水预测具有较好的预测精度,预测和实测... 应用小波神经网络模型对辽中平原地区地下水进行预测,并结合区域内实测的地下水水位井观测数据,分析了小波神经网络模型在地下水预测的适用性。研究结果表明：小波神经网络模型在辽中平原地区地下水预测具有较好的预测精度,预测和实测地下水水位之间的相对误差均在15%以内,绝对误差在0.08~2.39mm之间。研究成果对于辽中地区地下水预测具有参考价值。 展开更多

关键词 小波神经网络模型 地下水预测 模型适用性分析 辽中平原地区

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基于小波神经网络的参考作物腾发量预测模型研究 被引量：3

5

作者 王堃 陈涛涛 +2 位作者 李雪 张兰芬 迟道才 《节水灌溉》 北大核心 2013年第6期33-35,共3页

为提高某一地区农业用水效率,进行区域水资源的优化配置。本文以辽宁大连地区1954-2005年参考作物腾发量资料为依据,借助于Matlab工具,分别建立结构为8-12-4和10-12-2的小波神经网络进行参考作物腾发量预测,结果表明:在年度和季节尺度上... 为提高某一地区农业用水效率,进行区域水资源的优化配置。本文以辽宁大连地区1954-2005年参考作物腾发量资料为依据,借助于Matlab工具,分别建立结构为8-12-4和10-12-2的小波神经网络进行参考作物腾发量预测,结果表明:在年度和季节尺度上,小波神经网络模型预测结果与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值分别达到5.5%和4.3%,达到了较好的预测效果。该模型预测过程简单,预测结果可靠。为参考作物腾发量预测提供新方法。 展开更多

关键词 参考作物腾发量 小波神经网络模型 大连地区

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时间序列小波神经网络组合模型在年降雨量预测中的应用 被引量：6

6

作者 陶猛 徐淑琴 《节水灌溉》 北大核心 2013年第12期40-42,45,共4页

在研究了降雨量特性的基础上提出了一种新型的组合预测模型即时间序列-小波神经网络模型(ARWNN)。以858农场为例,先利用时间序列模型对降雨量进行拟合,并将拟合结果作为小波神经网络的输入进行建模分析,并建立时间序列AR模型和小波神经... 在研究了降雨量特性的基础上提出了一种新型的组合预测模型即时间序列-小波神经网络模型(ARWNN)。以858农场为例,先利用时间序列模型对降雨量进行拟合,并将拟合结果作为小波神经网络的输入进行建模分析,并建立时间序列AR模型和小波神经网络模型与之比较,通过精度检验和对比分析结果表明,组合模型对降雨量的拟合及预测精度均较高。 展开更多

关键词 降雨量 AR—WNN AR模型 小波神经网络模型

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用小波神经网络耦合模型预测流域年均产沙量 被引量：2

7

作者 丁文荣 周跃 周晓路 《人民长江》 北大核心 2010年第1期74-78,共5页

引入小波神经网络耦合模型对流域年均产沙量进行了定量研究。由于流域的地质、地貌、土壤在一定时间尺度内具有相对稳定的特性,选出年降雨量、年均气温、年径流量、大雨降雨量、暴雨降雨量、蒸发量、日照时数和汛期降雨量等8个要素作为... 引入小波神经网络耦合模型对流域年均产沙量进行了定量研究。由于流域的地质、地貌、土壤在一定时间尺度内具有相对稳定的特性,选出年降雨量、年均气温、年径流量、大雨降雨量、暴雨降雨量、蒸发量、日照时数和汛期降雨量等8个要素作为模型的气候水文输入因子,而以耕地面积、林地面积、水库库容、修建公路、水土保持面积、裸地面积、年采矿量及年末总人口等8个要素作为模型的人类活动输入因子,对流域年均产沙量进行了定量建模预测。结果表明:小波神经网络耦合模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,为流域产沙的定量研究提供了新的途径。 展开更多

关键词 年均产沙量 小波神经网络耦合模型 盘龙河流域 预测

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基于神经网络的预测模型的比较研究 被引量：10

8

作者 刘旭 于国祥 沈西挺 《河北省科学院学报》 CAS 2007年第4期7-12,共6页

随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结... 随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围。以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度。预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性。 展开更多

关键词 预测模型 BP神经网络模型 L-M算法 RBF神经网络模型 小波神经网络模型 组合神经网络模型

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爆破振动特征参量的BP小波预测 被引量：5

9

作者 张在晨 林从谋 +2 位作者 黄志波 徐亮 葛冰洋 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第1期77-81,共5页

以福建泉州南惠高速公路NH5标段路基爆破开挖工程为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最大单孔药量、单段最大药量、总药量和爆源距离作为影响爆破振动的主要因素,建立BP小波神经网络模型.对质点的水平径向、水平... 以福建泉州南惠高速公路NH5标段路基爆破开挖工程为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最大单孔药量、单段最大药量、总药量和爆源距离作为影响爆破振动的主要因素,建立BP小波神经网络模型.对质点的水平径向、水平切向、垂直方向等3个方向分别预测其爆破振动速度峰值及频率,并将预测结果与BP神经网络、支持向量机的预测结果进行对比.实验结果表明:BP小波神经网络的爆破振动速度峰值-频率模型预测收敛快、精度高,优于标准BP网络和支持向量机模型,其结果更加符合国家标准GB 6722-2003《爆破安全规程》的评价要求. 展开更多

关键词 爆破振动 主频率 BP小波神经网络模型 预测

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重载货车常用制动工况下制动缸压力预测与拟合

10

作者 王鼎 熊芯 马忠 《中国铁路》 北大核心 2025年第2期71-80,88,共11页

在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过... 在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过残差分析和检验,拟合模型的结果得以验证。通过给出的计算模型,可在已知主控机车列车管减压量以及任何1位制动缸压力值的条件下,对列车制动缓解过程中各个位置制动缸压力进行计算,为纵向动力学车钩力仿真提供参数基础。 展开更多

关键词 重载货车 常用制动 制动缸压力 小波神经网络模型 拟合残差分析

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不同模型地下水埋深预测精度和适用性分析

11

作者 张生宇 《水科学与工程技术》 2017年第5期25-27,共3页

分别采用自回归预测模型和小波神经网络模型对辽宁中部平原某区域地下水埋设进行预测,并结合区域内实测地下水埋深数据,对比分析不同模型的预测精度和适用性。结果表明:神经网络模型在辽宁中部地下水埋深预测精度好于自回归模型,更适用... 分别采用自回归预测模型和小波神经网络模型对辽宁中部平原某区域地下水埋设进行预测,并结合区域内实测地下水埋深数据,对比分析不同模型的预测精度和适用性。结果表明:神经网络模型在辽宁中部地下水埋深预测精度好于自回归模型,更适用于辽宁中部地下水埋深的预测和趋势分析。研究成果对于辽宁中部平原区地下水埋深预测方法具有较好的参考价值。 展开更多

关键词 自回归预测模型 小波神经网络模型 预测精度对比和适用性分析 辽宁中部平原

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基于WNN的隧道交织区车辆换道持续距离预测

12

作者 安醇 朱昌锋 +3 位作者 章超 贾锦秀 赵良晟 王傑 《兰州交通大学学报》 CAS 2023年第4期43-50,共8页

车辆换道行为往往被当作瞬时交通行为而忽视其换道过程的行为特征。采用城市连续隧道交织区换道行为作为研究对象,探究其换道过程中换道持续距离的选择行为,提出了一种引入小波变换和人工神经网络的组合预测模型。首先,对提取到的换道... 车辆换道行为往往被当作瞬时交通行为而忽视其换道过程的行为特征。采用城市连续隧道交织区换道行为作为研究对象,探究其换道过程中换道持续距离的选择行为,提出了一种引入小波变换和人工神经网络的组合预测模型。首先,对提取到的换道数据进行一定程度的降噪处理,将影响换道持续距离的主要因素作为神经网络的输入变量,以南京市“九华山-西安门”连续隧道交织区轨迹数据为例,通过训练模型来提高对车辆换道持续距离的预测精度。结果表明:与机器学习模型和神经网络模型进行对比分析,发现所提出的小波神经网络模型具有较高的预测性能,对该交织段典型换道行为进行特征分析研究,可以为城市连续隧道交织区管理方案的制定奠定理论基础。 展开更多

关键词 换道持续距离 小波神经网络模型 城市连续隧道交织区

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