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基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法 被引量:2
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作者 张晨 汪立新 孔祥玉 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1336-1345,共10页
针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入K... 针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入KPCA并降低特征向量维度.将特征向量代入GMDH神经网络训练,区分训练集和验证集以确定网络权值和网络结构,实现HRG温度漂移的建模与补偿.实验结果表明,单一样本预测时,所提方法预测效果明显好于传统多项式模型;多样本预测时,在4种不同训练样本下,所提方法相比传统多项式模型精度分别提升了48.5%、54.0%、56.3%、68.4%,相比GMDH模型分别提升了3.6%、5.1%、3.8%、8.8%.所提方法能够有效提高HRG在变温工况下的测量精度. 展开更多
关键词 半球谐振陀螺(HRG) 核主成分分析(KPCA) 数据处理组合方法(GMDH) 温度建模与补偿 测量精度
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数据处理组合方法在地下水动态预测中的应用 被引量:3
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作者 胡明星 郭达志 《长春科技大学学报》 CSCD 1998年第2期180-185,共6页
针对地下水水位变化复杂性,采用模拟生物有机体演化方式的数据处理组合方法,预测地下水水位动态变化特征。克服了常用数学方法和模型在预测复杂对象时精度低的缺点。该方法应用于地下水水位动态预测中,能很好地反映地下水的周期性动... 针对地下水水位变化复杂性,采用模拟生物有机体演化方式的数据处理组合方法,预测地下水水位动态变化特征。克服了常用数学方法和模型在预测复杂对象时精度低的缺点。该方法应用于地下水水位动态预测中,能很好地反映地下水的周期性动态变化特征,并具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 地下水水位 数据处理组合方法 动态预测
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用数据组合法分析钻控关井对油田产量的影响
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作者 王禄春 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期578-580,共3页
油田进入特高含水期,随着井网密度的增加,钻控关井对产量的影响程度不断增大,影响因素也变得非常复杂。为了更加准确地预测钻控关井对产量的影响,在综合动态分析的基础上,初选了钻控关井影响产量的因素,利用复相关分析进行了变量筛选,... 油田进入特高含水期,随着井网密度的增加,钻控关井对产量的影响程度不断增大,影响因素也变得非常复杂。为了更加准确地预测钻控关井对产量的影响,在综合动态分析的基础上,初选了钻控关井影响产量的因素,利用复相关分析进行了变量筛选,并利用数据组合处理自组织建模方法构建了钻控影响产量预测模型。结果表明,井网密度、流动系数、采液强度和含水率是钻控对产量的主要影响因素,经实际数据误差检验,模型预测精度高,可以满足油田现场要求,应用的方法及建立的模型对年度规划编制中预测钻控关井对产量的影响提供了理论依据。 展开更多
关键词 钻控 影响因素 数据组合处理方法 建模 预测
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基于GMDH的中长期电力负荷组合预测模型 被引量:5
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作者 顾洁 李雪亮 +2 位作者 牛新生 王春义 陈贝 《电力科学与技术学报》 CAS 2012年第1期54-58,共5页
组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法(GMDH)进行... 组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险、改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用。而目前的组合预测模型实质大都为单一预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势.应用数据分组处理方法(GMDH)进行组合预测,在充分考虑各单一模型特点和预测效果的基础上,形成多元非线性组合预测模型,自动从数据中挖掘出重要信息,克服了传统组合预测模型建模中的主观因素影响,可以改善预测精度。并将该预测模型应用于实际电网,计算结果表明该模型有效提高了预测精度,适用于中长期负荷预测. 展开更多
关键词 电力系统 中长期负荷预测 组合预测 数据挖掘 数据处理组合方法
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GMDH和变结构协整理论在电力负荷预测中的应用 被引量:4
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作者 顾洁 储琳琳 +1 位作者 张宇俊 施伟国 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期80-85,共6页
鉴于未考虑时间序列的非平稳性所得到的拟合方程可能出现'伪回归'而失去准确预测的能力,引入了协整理论与误差修正模型。考虑地区产业结构发生变化将导致地区用电量时间序列发生结构突变,影响平稳性检验结果的可信度,又引入了G... 鉴于未考虑时间序列的非平稳性所得到的拟合方程可能出现'伪回归'而失去准确预测的能力,引入了协整理论与误差修正模型。考虑地区产业结构发生变化将导致地区用电量时间序列发生结构突变,影响平稳性检验结果的可信度,又引入了GMDH理论,自动搜索并确定结构突变点,以改进经典结构突变理论需要事先获知一些重大波动信息等主观性影响。结合上述两点,构建了基于GMDH理论的参数变结构协整模型。算例证明了该模型在电力系统的负荷预测中的适用性以及在处理'伪回归'和'样本数据结构突变'问题方面的有效性。 展开更多
关键词 参数变结构协整 结构突变 数据处理组合方法(GMDH) 中长期电力负荷预测 误差修正模型(ErrorCorrection Model)
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基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型 被引量:3
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作者 陈洪 陈森发 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期46-50,共5页
针对传统数据处理组合方法(Group method of data handling,GMDH)网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题,将模糊推理模型引入GMDH网络,以取代传统GMDH网络的部分描述(即完全二元二次多项式),提出了一种基于模糊G... 针对传统数据处理组合方法(Group method of data handling,GMDH)网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题,将模糊推理模型引入GMDH网络,以取代传统GMDH网络的部分描述(即完全二元二次多项式),提出了一种基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型。计算机仿真结果表明,该模型预测平均相对误差仅为2.31%,小于传统GMDH网络模型预测平均相对误差3.35%,说明了该模型是有效的。 展开更多
关键词 数据处理组合方法 网络 模糊 交通流量 预测
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