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基于EEMD-RVM的陀螺漂移混合建模预测 被引量：3
1
作者 田颖 汪立新 +1 位作者 李灿 陈伟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1520-1524,共5页
陀螺漂移序列具有非平稳和非线性的特点,针对单一模型难以对其实现精确预测的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的混合建模方法,实现对陀螺漂移序列的区间预测。首先,利用集合经验模态分解将漂移序列分解为多... 陀螺漂移序列具有非平稳和非线性的特点,针对单一模型难以对其实现精确预测的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的混合建模方法,实现对陀螺漂移序列的区间预测。首先,利用集合经验模态分解将漂移序列分解为多个模态和一个余量;将模态区分为噪声和趋势两个分量,对噪声分量建立分布模型,对趋势分量建立RVM模型,两者等权相加还原得混合模型;最后,给定置信度,得到置信区间预测结果。将该方法用于某振动陀螺漂移序列预测实例,结果表明:该混合预测模型能准确预测陀螺漂移,其中RVM的预测精度达到99.86%,且验证集以给定的置信度落在预测区间内,可为陀螺的寿命预测和性能分析提供依据。 展开更多
关键词 陀螺漂移 建模预测 集合经验模态分解 相关向量机
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基于SVM的CFRW导电性建模预测研究
2
作者 黄跃娟 郭子玉 刘洪颜 《林业机械与木工设备》 2011年第9期34-36,共3页
针对碳纤维增强木质复合材料(CFRW)导电性具有非线性的特点,采用基于支持向量回归机(SVM)的机器学习方法建立碳纤维增强木质复合材料导电性预测模型。结果表明,所建模型的预测精度高、泛化能力强。
关键词 碳纤维 增强木质复合材料 支持向量回归机 导电性 建模预测
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冀北地区年度最大负荷的支持向量机建模预测 被引量：9
3
作者 李顺昕 汲国强 +3 位作者 康辉 丁健民 秦砺寒 厉艳 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第36期179-183,共5页
国网冀北电力有限公司肩负着保障首都供电安全、服务冀北地区经济社会发展和服务国家新能源发展的特殊使命。在分析影响负荷变化的外部环境的前提下,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和误差反向传播算法(back propagation,BP... 国网冀北电力有限公司肩负着保障首都供电安全、服务冀北地区经济社会发展和服务国家新能源发展的特殊使命。在分析影响负荷变化的外部环境的前提下,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和误差反向传播算法(back propagation,BP)神经网络对冀北地区年最大负荷进行建模预测。误差对比分析表明支持向量机的预测精度更高;从预测结果看,冀北地区年最大负荷波动较小,年均增长率为0.78%。预测结果可为冀北地区电力发展提供参考。 展开更多
关键词 冀北地区 环境分析 年最大负荷 支持向量机 建模预测
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基于MPSR-MOGPR的平台误差系数建模预测算法
4
作者 王建华 汪立新 +1 位作者 徐军辉 张强 《电光与控制》 北大核心 2013年第8期84-88,共5页
针对平台误差系数建模预测问题,提出了基于多变量相空间重构的多输出高斯过程回归预测算法。通过多变量相空间重构将两个相关性较强的平台误差系数重构在一个相空间中,采用多输出高斯过程回归模型同时预测这两个平台误差系数。该算法充... 针对平台误差系数建模预测问题,提出了基于多变量相空间重构的多输出高斯过程回归预测算法。通过多变量相空间重构将两个相关性较强的平台误差系数重构在一个相空间中,采用多输出高斯过程回归模型同时预测这两个平台误差系数。该算法充分利用了两个误差系数之间的相关性,提高了预测精度,而且可以得到任意置信度下的预测均值和置信区间,为解决平台误差系数建模预测提供一条新的途径。 展开更多
关键词 多变量相空间重构 多输出高斯过程回归 平台误差系数 建模预测
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CFRP切削加工力热特性建模预测研究进展
5
作者 郭南 陈燕 +4 位作者 钱宁 孟祥军 晏超仁 刘元吉 勾江洋 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2022年第22期44-59,共16页
碳纤维增强树脂基复合材料(Carbon fiber reinforced plastics,CFRP)在航空航天领域中的应用越来越广泛,其切削加工性能引起了研究人员的广泛关注。对切削过程中的切削力或切削温度的精确预测,是验证有限元仿真模型准确性的基础,同时也... 碳纤维增强树脂基复合材料(Carbon fiber reinforced plastics,CFRP)在航空航天领域中的应用越来越广泛,其切削加工性能引起了研究人员的广泛关注。对切削过程中的切削力或切削温度的精确预测,是验证有限元仿真模型准确性的基础,同时也是理解和优化切削过程的重要手段。因此,对CFRP切削过程力热特性建模预测方面进行综述,有助于研究人员掌握CFRP切削加工过程并提供借鉴。主要介绍了材料本构及损伤失效模型建立过程及方法,并综述了不同模型在正交切削、钻削及铣削过程力热特性预测结果。最后总结了目前有限元力热特性仿真预测模型的研究结论,并指出了该领域存在的问题和需要进一步探索的方向。 展开更多
关键词 碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP) 有限元仿真(FEM) 力热特性 建模预测 切削
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船舶横向受扰力的周期图建模预测 被引量：1
6
作者 唐慧妍 彭秀艳 +1 位作者 于秀萍 陈虹丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期936-937,共2页
用五级海浪功率谱加权的方法建立船舶横向运动所受的扰动力模型,再用周期图建模的方法对海浪扰动下的船舶横向运动的优动力作出估计,并加以分析比较,给出仿真结果,最后得出结论。
关键词 建模及预测 扰动力的预测 周期图预测
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基于环境参数和深度学习模型的毛竹液流密度预测 被引量：1
7
作者 彭思乐 贾文丽 +3 位作者 邓鹏飞 江朝晖 方明刚 高健 《农业工程学报》 北大核心 2025年第5期201-208,共8页
为了揭示环境因素对毛竹液流的影响以及毛竹液流密度与主要环境因子的关系,研究利用竹林环境参数和深度学习方法对毛竹液流进行建模和预测。针对同步采集的土壤湿度、土壤温度、空气湿度、空气温度、二氧化碳浓度、光照强度和毛竹液流... 为了揭示环境因素对毛竹液流的影响以及毛竹液流密度与主要环境因子的关系,研究利用竹林环境参数和深度学习方法对毛竹液流进行建模和预测。针对同步采集的土壤湿度、土壤温度、空气湿度、空气温度、二氧化碳浓度、光照强度和毛竹液流密度数据,采用灰色关联分析度量多维环境时序信号与液流之间的相关性,提出一种组合深度学习模型FCN-GRU-TPA进行建模和预测,并考察模型的泛化能力。试验结果显示,光照强度、土壤温度和空气温度对液流密度呈现较强的相关性;用全部6种环境因子可以较好地预测液流密度,用3种相关性强的环境因子预测性能略有下降;按8:2和5:5两种比例分配建模和预测数据,后者在6种参数建模时性能尚可,但是在3种参数建模时性能有所下降;4种试验模式下平均归一化均方根误差NRMSE均小于4.00%,决定系数R^(2)均大于0.90,且不同毛竹植株、不同时段数据的规律相同。研究表明,运用灰色关联分析和FCN-GRU-TPA模型,能够有效建立基于多种环境因子的毛竹液流预测模型,具有较高的预测精度和一定的稳健性。 展开更多
关键词 毛竹液流 环境因子 建模与预测 灰色关联度 FCN-GRU-TPA模型
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基于AR建模理论的汽车行驶姿态预测方法研究 被引量：3
8
作者 罗石 王雷 朱力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第16期2006-2010,共5页
采用AR模型开展了汽车运动参数预测研究,详细分析了其建模预测方法,并以侧倾角速度这一车辆行驶时的关键参数为例,讨论了AR模型在行驶安全运动参数预测中的应用,结果显示该模型取得了一定的效果。此外,AR模型仅利用自身的历史数据进行... 采用AR模型开展了汽车运动参数预测研究,详细分析了其建模预测方法,并以侧倾角速度这一车辆行驶时的关键参数为例,讨论了AR模型在行驶安全运动参数预测中的应用,结果显示该模型取得了一定的效果。此外,AR模型仅利用自身的历史数据进行建模预测,故具有简便易行、通用性好、可操作性强的特点。 展开更多
关键词 汽车主动安全 运动参数预测 AR建模预测 侧倾角速度
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加工误差灰色预测模型优化建模的研究 被引量：1
9
作者 张强 文怀兴 《机床与液压》 北大核心 2008年第8期61-63,共3页
为提高灰色模型在加工误差预测补偿控制中的应用效果,针对机械加工误差的特点,提出了一种基于等维新息GM(1,1)模型和背景值定权生成相结合的建模方法,利用加工测量数据实现灰色模型维数和背景值权系数的优化选择。结果表明,这种方法能... 为提高灰色模型在加工误差预测补偿控制中的应用效果,针对机械加工误差的特点,提出了一种基于等维新息GM(1,1)模型和背景值定权生成相结合的建模方法,利用加工测量数据实现灰色模型维数和背景值权系数的优化选择。结果表明,这种方法能减小原始序列随机性对模型的影响,增强灰色预测模型的适应性,提高加工误差的预测精度。 展开更多
关键词 灰色模型 加工误差 建模预测
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氮化硅陶瓷磨削表面质量的建模与预测 被引量：17
10
作者 吴玉厚 王浩 +2 位作者 孙健 王贺 李颂华 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期281-289,共9页
目的提升氮化硅陶瓷加工质量和效率,提高粗糙度模型预测精度。方法提出塑性与塑-脆性去除转变临界切深hc1和塑-脆性与脆性转变临界切深hc2,然后对原有模型进行修正,并引入塑性去除粗糙度修正系数φ1、τ1和塑-脆性去除粗糙度修正系数φ... 目的提升氮化硅陶瓷加工质量和效率,提高粗糙度模型预测精度。方法提出塑性与塑-脆性去除转变临界切深hc1和塑-脆性与脆性转变临界切深hc2,然后对原有模型进行修正,并引入塑性去除粗糙度修正系数φ1、τ1和塑-脆性去除粗糙度修正系数φ2、τ2,建立基于不同去除方式的粗糙度Ra预测模型,后通过磨削实验对系数进行求解,并得出磨削参数对粗糙度和表面形貌的影响。结果塑性去除粗糙度修正系数φ1=5.872×10^-6、τ1=0.1094,塑-脆性去除粗糙度修正系数φ2=1.299×10^-5、τ^2=0.1582。砂轮线速度vs由30 m/s增大到50 m/s,粗糙度Ra由0.366μm减小到0.266μm,去除方式由脆性断裂向塑性变形转变,表面质量变好。磨削深度ap由5μm增大到45μm,粗糙度Ra由0.252μm增大到0.345μm,去除方式由塑性变形向脆性断裂转变,表面质量变差。工件进给速度vw由1000 mm/min增大到9000 mm/min,粗糙度Ra由0.227μm增大到0.572μm,去除方式由塑性变形向脆性断裂转变,表面质量变差。模型预测值与实验值的相对误差δ在2.1%~8%之间。结论在加工中应控制磨削深度和工件进给速度,适当提高砂轮线速度,以保证加工精度和效率。基于不同去除方式的粗糙度预测模型,可较为精准地预测实际加工情况。 展开更多
关键词 陶瓷磨削 表面粗糙度 去除方式 未变形切屑厚度 临界切深 建模与预测
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不同贮藏温度下养殖大黄鱼货架期预测模型的构建 被引量：40
11
作者 郭全友 王锡昌 +3 位作者 杨宪时 姜朝军 李学英 迟海 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期267-273,共7页
为探讨不同温度范围内导致产品腐败的原因和开发货架期预测模型,通过对低温(0～10℃)、室温(25℃)和变温贮藏下养殖大黄鱼感官、理化和微生物质量指标和细菌种群的研究,确定上述温度条件下的货架期和特定腐败菌,开发出3种货架期预测模型... 为探讨不同温度范围内导致产品腐败的原因和开发货架期预测模型,通过对低温(0～10℃)、室温(25℃)和变温贮藏下养殖大黄鱼感官、理化和微生物质量指标和细菌种群的研究,确定上述温度条件下的货架期和特定腐败菌,开发出3种货架期预测模型,并用恒温和波动温度下的货架期进行验证。结果表明,养殖大黄鱼低温下的货架期为5.4～17.8d,特定腐败菌为腐败希瓦氏菌和假单胞菌,室温下货架期仅1.1d,特定腐败菌为弧菌和肠杆菌。依据相对腐败速率与温度的相关性,开发出Exponential、School-field和Square-root货架期预测模型,模型参数表观活化能Ea、最小温度Tmin和温度特性系数a分别为74kJ/mol、-10℃和0.11,并用3、7、10℃恒温和变温下的货架期对模型进行验证,相对误差分别为0%～13.8%、-0.9%～9.8%和-0.2%～-22.1%,表明School-field和Exponential货架期模型性能优于Square-root货架期模型,能快速有效预测0～25℃范围的大黄鱼品质。该文将为进一步研发集包装、贮藏和流通等为一体的水产品品质智能化预警系统提供依据。 展开更多
关键词 贮藏 温度 预测 货架期 特定腐败菌 预测建模 养殖大黄鱼
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基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测 被引量：16
12
作者 姜春雷 张树清 +2 位作者 张策 李华朋 丁小辉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期189-193,共5页
植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响... 植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示:SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论:SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。 展开更多
关键词 SARIMA BP神经网络 LAI SARIMA-BP神经网络组合方法 LAI时间序列建模与预测
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不同物候期柑橘叶片钾素水平预测建模 被引量：11
13
作者 黄双萍 岳学军 +2 位作者 洪添胜 吴伟斌 黎蕴玉 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期529-535,共7页
为探究柑橘树钾素质量分数无损检测的技术途径,基于反射光谱建立不同物候期柑橘叶片钾素水平预测模型.以117株园栽萝岗橙树为试验对象,采集4个物候期健康鲜叶数据,用高光谱仪测量叶片反射光谱值,用火焰光度法测定同期同批叶片钾素质量分... 为探究柑橘树钾素质量分数无损检测的技术途径,基于反射光谱建立不同物候期柑橘叶片钾素水平预测模型.以117株园栽萝岗橙树为试验对象,采集4个物候期健康鲜叶数据,用高光谱仪测量叶片反射光谱值,用火焰光度法测定同期同批叶片钾素质量分数.对不同物候期钾素敏感特征波段和钾素质量分数建模进行试验和分析,结果表明:不同物候期钾素质量分数敏感特征波段存在漂移现象;相比多元线性回归,支持矢量回归(SVR)和偏最小二乘法(PLS)用钾素敏感特征波段建模能较好预测K素质量分数;在不同物候期特征波段漂移和模型性能差异情况下,SVR基于反射光谱建立全发育期钾素质量分数模型仍有良好的预测性能,其在测试集上的决定系数R2为0.994,均方误差为0.120,平均相对误差为1.33%. 展开更多
关键词 柑橘叶片 物候期 钾素质量分数 高光谱 预测建模
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武器装备故障预测建模方法选择研究 被引量：10
14
作者 马伦 康建设 +1 位作者 赵春宇 吕雷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第7期1929-1932,1938,共5页
针对武器装备故障预测方法选择需要考虑的实际问题,从国际标准化组织对故障预测的定义出发,明确预测建模需要考虑的因素,在此基础上对故障预测定义作进一步扩展,突出故障预测具有的显著特征;结合装备的实际使用环境,设计故障诊断和预测... 针对武器装备故障预测方法选择需要考虑的实际问题,从国际标准化组织对故障预测的定义出发,明确预测建模需要考虑的因素,在此基础上对故障预测定义作进一步扩展,突出故障预测具有的显著特征;结合装备的实际使用环境,设计故障诊断和预测流程,以及对应故障预测方法选择标准;对具体的每一种故障预测方法划分其主要类别和优缺点,总结每种预测模型在工程实际中的使用方式,为具体案例选择合适预测方法提供依据。最后根据目前故障预测应用还存在的差距,指出未来进一步研究的方向。 展开更多
关键词 武器装备 故障预测 预测建模 方法选择 预测与健康管理
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群优化支持向量机的磁轴承转子位移预测建模 被引量：18
15
作者 朱志莹 孙玉坤 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第33期118-123,184,共6页
为实现三自由度混合磁轴承转子位移自检测,提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的转子位移预测建模方法。通过对该磁轴承电磁结构和工作原理的分析,基于等效磁路法构建了大气隙范围内的非线性模型。在此模型基础上,结合最小二乘支... 为实现三自由度混合磁轴承转子位移自检测,提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机的转子位移预测建模方法。通过对该磁轴承电磁结构和工作原理的分析,基于等效磁路法构建了大气隙范围内的非线性模型。在此模型基础上,结合最小二乘支持向量机在有限样本下对高维非线性的拟合及预测能力,通过采集具有代表性的电流–位移样本数据,训练得到磁轴承位移预测模型。针对最小二乘支持向量机超参数选取问题,采用粒子群优化算法进行自动寻优,以提高预测模型的拟合和预测精度。最后将均值误差和绝对误差作为模型评价指标对所提方法进行对比仿真研究,并对结果进行了讨论,验证了预测建模和自检测方法的有效性。 展开更多
关键词 混合磁轴承 支持向量机 粒子群优化 预测建模
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结构方程模型的预测建模方法 被引量：14
16
作者 王惠文 张瑛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期477-480,共4页
提出一种结构方程模型的动态预测建模方法,从而可以在无须未来样本数据的情况下,预测系统要素之间未来的因果关系。采用矩阵谱分解,将协方差矩阵唯一分解为特征值矩阵和特征向量矩阵乘积的形式.分别应用经典的线性回归方法和高维群点主... 提出一种结构方程模型的动态预测建模方法,从而可以在无须未来样本数据的情况下,预测系统要素之间未来的因果关系。采用矩阵谱分解,将协方差矩阵唯一分解为特征值矩阵和特征向量矩阵乘积的形式.分别应用经典的线性回归方法和高维群点主轴旋转预测方法对特征值矩阵和特征向量矩阵建立预测模型,提出一种协方差矩阵的后推预测算法.采用极大似然法,迭代估计未来结构方程模型的各种参数.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤.计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测模型真实可信,表明这种方法可以用于分析和预测结构方程模型. 展开更多
关键词 协方差矩阵 矩阵谱分解 结构方程模型 预测建模
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一种非线性非平稳时间序列预测建模方法 被引量：9
17
作者 林树宽 杨玫 +1 位作者 乔建忠 王国仁 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期325-328,共4页
提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向... 提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的. 展开更多
关键词 经验模式分解 支持向量回归 非线性非平稳时间序列 本征模式分量 预测建模
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因特网上舆情传播的预测建模和仿真研究 被引量：27
18
作者 方薇 何留进 宋良图 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第2期203-205,235,共4页
网络舆情一定程度上表达出社会公众意愿,它虽然具有一般社会的舆论共性,但由于因特网的影响范围及传播速度,使其在虚拟社会中具有复杂系统的基本特征,故其传播倾向及发展方向受到重视。首先研究整体情感(正、负面)传播的预测模型及其算... 网络舆情一定程度上表达出社会公众意愿,它虽然具有一般社会的舆论共性,但由于因特网的影响范围及传播速度,使其在虚拟社会中具有复杂系统的基本特征,故其传播倾向及发展方向受到重视。首先研究整体情感(正、负面)传播的预测模型及其算法;然后通过仿真找出影响其增长和消亡的规律。建模的出发点是将舆情传播看作一个时间序列的马尔科夫链;再利用哈肯协同理论提供的协同概率作为马尔科夫链的状态一步转移概率,构成一个协同-马尔科夫模型。在仿真实验中改变协同概率的各个参变量,以获取舆情随时间传播的不同演化过程的曲线簇,其结果可为虚拟社会管理提供参考。 展开更多
关键词 网络舆情传播 马尔科夫模型 协同学 预测建模 传播模型仿真
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基于RS和GIS的石亭江中下游土壤铅和镍含量预测建模研究 被引量：2
19
作者 姚苹 张东 +2 位作者 张世熔 徐小逊 李婷 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期95-102,共8页
为了快速高效地获取区域土壤重金属含量数据,利用石亭江流域中下游Landsat 7 ETM+遥感影像及70个样点土壤表层(0~20 cm)重金属铅镍含量和地面数据建立预测模型并进行了空间反演。结果表明,仅用波段像元灰度值建立的土壤铅镍含量预测模... 为了快速高效地获取区域土壤重金属含量数据,利用石亭江流域中下游Landsat 7 ETM+遥感影像及70个样点土壤表层(0~20 cm)重金属铅镍含量和地面数据建立预测模型并进行了空间反演。结果表明,仅用波段像元灰度值建立的土壤铅镍含量预测模型均达极显著水平(P=0.000),表明遥感图像的波段光谱信息能用于土壤铅镍含量的预测建模。在分别引入成土母质、海拔高度或pH等地面辅助因子后,铅镍含量预测模型确定系数R2明显增大(P=0.000),铅预测模型R2从0.276分别提高到0.571和0.606,镍预测模型R2从0.304分别提高到0.513和0.551,表明地面辅助因子能有效改善模型精度。与实测值分布图比较,最优模型预测反演图能较好地表现区域土壤铅镍含量分布的基本格局,但对于个别特殊值区域的反演效果仍有待进一步提高。 展开更多
关键词 铅 镍 RS 预测建模 GIS 空间特征
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基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模 被引量：17
20
作者 方一鸣 赵晓东 +2 位作者 张攀 刘乐 王硕玉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1644-1654,共11页
针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位... 针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题,本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法.首先,针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足,将最优-最差正交反向学习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位置更新,得到一种改进灰狼优化算法.通过10种标准函数对所提算法进行仿真测试,结果表明此算法具有更好的寻优能力.其次,针对单核极限学习机(KELM)回归能力不足,将不同种类的核函数加权组合,并采用改进灰狼算法对多核极限学习机中的加权系数等参数进行优化.最后,基于某钢厂的实测数据对高炉铁水硅含量进行预测建模,仿真结果表明,本文所提方法的预测效果优于反向传播神经网络(BP-NN)、极限学习机(ELM)、KELM和GWO-MKELM,对高炉炼铁具有较好的指导意义. 展开更多
关键词 改进灰狼优化算法 最优-最差正交反向学习 多核极限学习机 铁水硅含量 预测建模
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