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基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法 被引量:1
1
作者 石宏理 蔡远利 邱祖廉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期611-614,共4页
提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法.该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程,消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入... 提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法.该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程,消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真,构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架.两则数据仿真表明,对于高度非线性系统,该算法可使系统估计的均方误差减少60%以上. 展开更多
关键词 线性含输入自回归模型 系统辨识 小波分析
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基于小波优化LSTM-ARMA模型的岩土工程非线性时间序列预测 被引量:21
2
作者 钱建固 吴安海 +2 位作者 季军 成龙 徐巍 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1107-1115,共9页
为了更精确地预测岩土工程应力、变形等的非线性时间序列,提出了基于小波优化的长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)预测模型。首先使用小波分析将监测序列分解成趋势项和噪声项,采用LSTM网络滚动预测趋势项、ARMA模型预... 为了更精确地预测岩土工程应力、变形等的非线性时间序列,提出了基于小波优化的长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)预测模型。首先使用小波分析将监测序列分解成趋势项和噪声项,采用LSTM网络滚动预测趋势项、ARMA模型预测噪声项,并将趋势项预测值与噪声项预测值之和作为总的时间序列预测值。在此基础上,以上海云岭超深基坑工程为案例进行了基坑地表沉降分析,结果表明组合模型的预测精度要高于单一LSTM模型且更加稳定;进一步采用弹塑性有限元对基坑开挖诱发的地表沉降进行了预测,并与人工智能预测结果进行对比,验证了人工智预测模型的合理性。分析表明,当后续工况与前置工况所诱发的变形机理突变时,人工智能预测误差增大,但伴随后续工况的推进,人工智能预测误差将逐渐减小。 展开更多
关键词 岩土工程 线性时间序列预测 小波分析 长短时记忆神经网络(LSTM) 回归滑动平均模型(ARMA)
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考虑路径关系的干线多路径绿波优化模型 被引量:2
3
作者 吴场建 曹奇 任刚 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期103-113,163,共12页
针对协调路径数目增加后绿波带宽变窄问题,本文提出一种考虑路径关系的多路径协调控制优化模型。分析路径的相关关系,构建上下行分区和路径分解模型;引入子区划分参数,改进经典多路径模型,构建子区内部协调约束;分析路径在相邻子区之间... 针对协调路径数目增加后绿波带宽变窄问题,本文提出一种考虑路径关系的多路径协调控制优化模型。分析路径的相关关系,构建上下行分区和路径分解模型;引入子区划分参数,改进经典多路径模型,构建子区内部协调约束;分析路径在相邻子区之间的衔接特征,构建子区间连接性约束条件;综合考虑子路径长度和流量构建权重系数,以各子路径绿波带宽加权和最大为优化目标,建立多路径协调控制优化模型。为验证模型的有效性,选取南京市典型干道为研究对象开展案例分析。实验结果表明,本文提出的模型可以有效增大绿波带宽,相较于对比模型,加权绿波带宽和提高49.44%。利用VISSIM验证了方案的应用效果,仿真结果表明,本文模型方案可以获得更高的通行效益。相较于对比方案,关键路径车均延误和车均停车次数明显降低,干道车均延误和车均停车次数分别降低了20%和27%,车辆平均速度提高了17%。本文模型可为城市道路干线协调控制提供理论基础。 展开更多
关键词 交通工程 绿优化模型 混合整数线性规划 多路径干线协调控制 路径关系
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基于优化非线性自回归神经网络模型的水质预测 被引量:13
4
作者 唐亦舜 徐庆 +1 位作者 刘振鸿 高品 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第3期93-100,共8页
针对突发性水污染事件频发的问题,以上海市某支流具有代表性的监测断面为研究对象,通过优化调整输入数据段以及延迟阶数与隐含层神经元数等模型参数,构建基于历史水质时间序列的优化非线性自回归(NAR)神经网络模型,预测分析pH、溶解氧(... 针对突发性水污染事件频发的问题,以上海市某支流具有代表性的监测断面为研究对象,通过优化调整输入数据段以及延迟阶数与隐含层神经元数等模型参数,构建基于历史水质时间序列的优化非线性自回归(NAR)神经网络模型,预测分析pH、溶解氧(DO)质量浓度和浊度3项水质指标的变化趋势。结果表明:优化后的NAR神经网络模型具有较好的非线性处理能力;当输入数据量为180,pH、DO质量浓度和浊度的神经网络模型的延迟阶数分别为2、3、9,隐含层神经元数为10时,NAR神经网络模型对pH、DO质量浓度和浊度的预测均方根误差分别为0.053、0.382 mg/L和17.300 NTU,平均绝对百分比误差分别为0.53%、3.97%和18.01%,预测效果较好。 展开更多
关键词 水质预测 线性回归神经网络 PH 溶解氧 浊度 模型优化
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回归模型的多重共线性及优化方法初探
5
作者 杨复兴 《云南民族学院学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 1993年第2期13-17,共5页
关键词 回归模型 多重区线性 优化方法 因子分析
全文增补中
基于改进小波神经网络的光伏发电系统非线性模型辨识 被引量:12
6
作者 郑凌蔚 刘士荣 谢小高 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期159-164,共6页
将光伏发电系统看成基于气象参数的非线性黑箱模型,用非线性自回归外推模型对不同天气条件下的光伏发电系统进行辨识。采用了对系统维数不敏感的基于方差分析展开的改进小波神经网络对系统进行非线性自回归外推模型辨识,辨识数据和验证... 将光伏发电系统看成基于气象参数的非线性黑箱模型,用非线性自回归外推模型对不同天气条件下的光伏发电系统进行辨识。采用了对系统维数不敏感的基于方差分析展开的改进小波神经网络对系统进行非线性自回归外推模型辨识,辨识数据和验证数据均取自实际光伏发电系统。实例研究结果表明:与Sigmoid网络函数法、树分割法及基本小波神经网络法相比,基于改进小波神经网络的非线性自回归外推模型能更好地反应各种不同天气条件下光伏发电系统的动态行为;天气波动的剧烈程度对辨识效果影响较大。 展开更多
关键词 光伏发电系统 线性回归外推 模型辨识 小波神经网络 方差分析
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分立波长型近红外光谱分析仪定标模型的优化 被引量:3
7
作者 芦永军 曲艳玲 +1 位作者 张军 朴仁官 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期744-747,共4页
对于滤光片型或者二极管阵列型等采用非连续扫描方式工作的近红外光谱仪来说 ,如何快速、准确地进行定标波长的优选一直是很关键的问题 ,传统近红外定标波长的优选采用向前或者向后逐步多元线性回归方法 ,依据回归结果所给出的各个波长... 对于滤光片型或者二极管阵列型等采用非连续扫描方式工作的近红外光谱仪来说 ,如何快速、准确地进行定标波长的优选一直是很关键的问题 ,传统近红外定标波长的优选采用向前或者向后逐步多元线性回归方法 ,依据回归结果所给出的各个波长的t检验值进行定标波长的筛选 ,但是在实际应用中 ,被筛选掉的波长也可能是非常有用的定标波长 ,而增加波长的定标所给出的定标标准差往往会减小 ,但预测精度则不一定会提高。文章将组合数学中的组合生成算法和面向矩阵运算的计算机语言相结合运用于近红外最优回归定标波长的计算机选取 ,可以在较短的时间内完成最优波长组合的选取 ,由于最优波长组合的选取是在优选定标波长数一定的前提下进行比较而且以经回归定标分析确定定标标准差最小原则 ,所以由此得到的定标方程是稳健的。 展开更多
关键词 分立长型近红外光谱分析仪 定标模型 优化 逐步多元线性回归 组合生成算法 计算机语言
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多元线性回归模型在死端微滤比阻中的应用 被引量:1
8
作者 叶晓 姚金苗 +4 位作者 王湛 刘兴春 刘德忠 张虎 李兆辉 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1193-1198,共6页
在自制的死端微滤杯上,采用0.2μm的聚醚砜(PES)平板微滤膜,研究了死端微滤酵母悬浮液滤饼比阻随操作条件(操作压力、料液浓度和温度)的变化规律,并使用多元线性回归模型定量探讨了各操作条件对比阻的影响程度,研究结果表明,操作压力、... 在自制的死端微滤杯上,采用0.2μm的聚醚砜(PES)平板微滤膜,研究了死端微滤酵母悬浮液滤饼比阻随操作条件(操作压力、料液浓度和温度)的变化规律,并使用多元线性回归模型定量探讨了各操作条件对比阻的影响程度,研究结果表明,操作压力、料液浓度和温度都是影响比阻的因素,其中操作压力是显著影响因素,料液浓度和温度是一般影响因素,它们对比阻的影响程度大小依次为75.31%、12.89%、11.8%;比阻随操作压力增加而增加,随温度的增加而减小,随料液浓度的变化呈现先增加后减小的趋势;操作压力、料液浓度和温度与比阻之间的多元线性回归方程的计算值与实验测定值之间的平均相对误差仅为5.16%,从而为恒压死端微滤操作条件的优化提供理论依据。 展开更多
关键词 死端微滤 比阻 操作条件 多元线性回归模型 优化
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线性规划优化分析的元模型方法及其比较 被引量:1
9
作者 李建平 王维平 +1 位作者 李群 胡小荣 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期108-112,126,共6页
线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项... 线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归+Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归+Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。 展开更多
关键词 线性规划 优化分析 模型 仿真 多项式回归 径向基函数 Kriging法
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考虑异质交通流的随机参数优化速度跟驰模型
10
作者 潘义勇 全勇俊 管星宇 《深圳大学学报(理工版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期415-422,共8页
为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的... 为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明,分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%;随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大;随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响.建立的模型能够提高仿真维度,真实反映交通流的复杂运行状况. 展开更多
关键词 交通工程 交通流理论 分位数回归 随机参数线性回归 优化速度函数 跟驰模型 稳定性分析
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基于分位数回归的随机优化速度跟驰模型 被引量:3
11
作者 潘义勇 管星宇 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1553-1559,共7页
为了研究交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法改进优化速度函数.根据实际交通流数据对改进的优化速度函数进行参数标定,并对参数结果进行假设检验,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型... 为了研究交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法改进优化速度函数.根据实际交通流数据对改进的优化速度函数进行参数标定,并对参数结果进行假设检验,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变换理论推导跟驰模型的稳定性条件,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明:改进的优化速度函数能更好地反映交通流异质性对交通流的影响;单一分位点车队达到稳定状态的时间与分位点呈正相关;多分位点组合车队随着0.5分位点车辆数的增加,达到稳定状态的时间减少.提出的多分位点车队相比于单一分位点车队可以更真实地反映交通流复杂的运行状况. 展开更多
关键词 交通工程 跟驰模型 线性分位数回归 优化速度函数 交通流理论
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基于LENQD序列生成的线性过程误差回归函数小波估计Berry-Esseen界 被引量:1
12
作者 李永明 庞伟才 李乃医 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2023年第5期1519-1528,共10页
在LENQD相依序列生产的线性过程误差下,研究了固定设计非参数回归模型小波估计.利用LENQD序列的矩不等式和特征函数不等式,建立了未知回归函数小波估计的Berry-Esseen界.通过选取适当的参数,其界可达O(n^(−1/6)).所得结果推广了相关文... 在LENQD相依序列生产的线性过程误差下,研究了固定设计非参数回归模型小波估计.利用LENQD序列的矩不等式和特征函数不等式,建立了未知回归函数小波估计的Berry-Esseen界.通过选取适当的参数,其界可达O(n^(−1/6)).所得结果推广了相关文献的研究结果. 展开更多
关键词 固定设计回归模型 线性过程 LENQD序列 小波估计 BERRY-ESSEEN界
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卧虎山铁矿采场极限暴露面积回归优化模型 被引量:2
13
作者 胡建华 任启帆 +1 位作者 亓中华 张纪伟 《黄金科学技术》 CSCD 2018年第4期503-510,共8页
地下矿山开采中,合理的采场暴露面积是保障采矿作业安全的前提,采场暴露面积作为地下采场的主要结构参数需要进行优化。以卧虎山矿27-31线为研究对象,运用3DMine-Midas-Flac3D耦合建模技术,构建了地表、矿体和采场的精细化模型,在采场... 地下矿山开采中,合理的采场暴露面积是保障采矿作业安全的前提,采场暴露面积作为地下采场的主要结构参数需要进行优化。以卧虎山矿27-31线为研究对象,运用3DMine-Midas-Flac3D耦合建模技术,构建了地表、矿体和采场的精细化模型,在采场长度参数为30 m和40 m的条件下,设计了10种采场暴露面积计算方案,通过数值模拟获得采场顶板最大拉应力和两帮最大压应力,基于此建立了采场暴露面积与顶板最大拉应力及两帮最大压应力的回归优化模型,在有安全系数的保障下确定了采场极限暴露面积。研究结果表明:(1)经采场稳定分析,最大压应力主要出现在采场两帮的围岩,而最大拉应力出现在顶底板;(2)通过建立采场暴露面积与最大拉应力和最大压应力的回归函数关系曲线,获得暴露面积与应力的关系规律,即在相同采场暴露面积条件下,采场越长则拉应力越小,而在相同拉压应力限值情况下,采场越长则极限暴露面积越大;(3)以矿山生产安全系数1.3为基数,通过回归函数曲线规律,根据采场矿体的赋存条件,以30 m和40 m的采场长度值,确定卧虎山矿的极限暴露面积分别为450 m2和600 m2。当岩体力学参数改变时,亦可采用回归函数曲线规律自适应判定采场极限暴露面积和采场跨度。 展开更多
关键词 采场稳定性 结构参数 采场暴露面积 精细化建模 数值模拟 线性回归 优化模型 安全系数
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基于不同优化准则和广义回归神经网络的风电功率非线性组合预测 被引量:25
14
作者 喻华 卢继平 +3 位作者 曾燕婷 段盼 刘加林 苟鑫 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期1002-1008,共7页
为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、... 为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、平均相对误差最小和均方根误差最小为优化准则构建线性组合优化模型。最后,利用GRNN神经网络对基于不同优化准则的线性组合模型进行非线性组合,得到优化模型。以实测风电功率数据对所提方法进行验证,仿真结果表明:与各单项预测模型、线性组合模型相比,所提优化模型的整体预测精度高,证明了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 优化准则 灰色关联度 线性组合预测 优化模型
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非线性约束条件的平稳自回归模型的L_1-估计
15
作者 贺传富 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期115-120,共6页
L1估计是统计问题中一个重要估计 .时间序列模型的L1估计问题是非常重要的 ,这些估计量的多种性质都被研究过 .许多统计学者讨论了它在无约束条件情况下的估计问题及其有关性质 ,且得到了很好的结果 ,然而 ,仍有一些基本问题有待解决 .... L1估计是统计问题中一个重要估计 .时间序列模型的L1估计问题是非常重要的 ,这些估计量的多种性质都被研究过 .许多统计学者讨论了它在无约束条件情况下的估计问题及其有关性质 ,且得到了很好的结果 ,然而 ,仍有一些基本问题有待解决 .本文讨论了平稳自回归模型的L1估计在非线性约束条件下的渐近性质 .该约束条件是由非线性等式和不等式给出 .这种估计问题属于随机优化问题 .用最优化的方法克服非线性约束问题在估计研究上的困难 ,为估计提供一个新的途径 ,并得到了L1估计问题的相关结果 . 展开更多
关键词 L1-估计 线性约束 平稳自回归模型 时间序列模型 参数估计 随机优化
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基于改进优化速度函数的跟驰模型研究 被引量:20
16
作者 杨龙海 赵顺 徐洪 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期41-46,67,共7页
为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个... 为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导,结果表明,改进的优化速度函数能更好地描述车辆跟驰中微观和宏观交通参数之间的关系.最后对基于两种函数的全速度差跟驰模型进行了数值模拟,结果表明,基于改进的优化速度函数的跟驰模型具有更好的稳定性. 展开更多
关键词 城市交通 跟驰模型 线性回归 优化速度函数 交通流理论
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基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法 被引量:7
17
作者 潘旺华 文援兰 +1 位作者 廖瑛 朱俊 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1917-1921,1954,共6页
由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性影响因素,提出了基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道的方法,以提高定轨精度;然后... 由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性影响因素,提出了基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道的方法,以提高定轨精度;然后,在理论上证明了在测量数据存在非线性影响因素的情形下,基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法的定轨精度高于经典的批处理定轨精度;最后,对中低轨卫星应用批处理定轨进行了仿真。结果表明:基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法分离出观测数据中的白噪声和非线性影响因素,从而可以在观测数据中消除非线性影响因素,提高定轨的精度。 展开更多
关键词 批处理 轨道确定 半参数回归模型 线性估计 小波阈值去噪
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脉搏波波速法无创血压测量中多模量血压计算模型研究 被引量:9
18
作者 顾亚雄 杨涛 +1 位作者 包科 钟鑫鑫 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期691-698,共8页
针对脉搏波波速法无创血压测量中血压计算模型建模困难和模型计算精度较低的问题,结合TPTT、ln(TPTT)及(1/TPTT)2等模量建立多模量血压计算模型。首先,利用99名随机测试者的实验数据确定多模量模型参数,并基于实验数据计算各模型性能评... 针对脉搏波波速法无创血压测量中血压计算模型建模困难和模型计算精度较低的问题,结合TPTT、ln(TPTT)及(1/TPTT)2等模量建立多模量血压计算模型。首先,利用99名随机测试者的实验数据确定多模量模型参数,并基于实验数据计算各模型性能评价指标,其中多模量血压计算模型拟合相关系数最大,为0.891,误差方差最小,仅为6.1,实验表明,多模量血压计算模型具有更好的拟合效果和更低的计算误差。然后,利用医用水银血压计和自主设计的多模量血压测量系统两种方法采集另外36名随机测试者的收缩压和舒张压数据,并计算两种方法采集数据间的相关参数,其中收缩压差值的绝对值d<6 mm Hg,差值均值E_d=0.55 mm Hg,差值的标准差δ_d=2.98 mm Hg;舒张压差值的绝对值d<6 mm Hg,差值均值E_d=0.57 mm Hg,差值的标准差δ_d=3.42 mm Hg,完全符合美国医疗仪器促进协会SP10-199中对电子血压计测量差值<8 mm Hg的要求。最后,采用Bland-Altman差值法,对两种方法测量数据一致性进行检验,发现舒张压与收缩压的95%一致性界限分别为(-5.3,6.4)和(7.2,-6.2),完全在临床血压测量可接受范围之内,较好地证明多模量血压计算模型用于无创血压测量的有效性。研究结果表明,多模量血压计算模型可以应用于脉搏波波速法无创血压测量。 展开更多
关键词 脉搏速法 无创血压测量 多模量血压计算模型 线性回归 一致性检验
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天然气需求自适应优化组合预测模型研究 被引量:19
19
作者 殷建成 刘志斌 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期167-169,共3页
文章用线性回归预测法、人工神经网络预测法、灰色系统预测法等对天然气消费需求量进行预测后,发现各预测值与实际需求量之间存在较大误差。为综合利用各方法提供的信息,避免单一预测模型丢失有用信息,减少随机性,提高预测的准确性,采... 文章用线性回归预测法、人工神经网络预测法、灰色系统预测法等对天然气消费需求量进行预测后,发现各预测值与实际需求量之间存在较大误差。为综合利用各方法提供的信息,避免单一预测模型丢失有用信息,减少随机性,提高预测的准确性,采用了新的优化组合预测法对天然气需求量进行预测,预测结果比单一预测法好。但优化组合预测模型求解的权系数是固定的,对有众多影响因素的天然气需求量进行预测不是最适合的,为此采用自适应递推适时算法对其进行改进,使用变化的权系数进行预测。结果表明自适应递推优化组合预测模型比优化组合预测模型预测的结果还要好。 展开更多
关键词 天然气需求 需求量 优化组合 预测模型 天然气消费 信息 预测值 递推 实际 线性回归预测法
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基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型 被引量:18
20
作者 陈烨 高亚静 张建成 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期131-136,共6页
利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机... 利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机、BP神经网络和Elman神经网络分别进行单项预测的结果作为输入向量,经GRNN进行非线性组合预测。采用某风电场的实际风速数据进行预测,结果验证了该预测模型的正确性和有效性。 展开更多
关键词 风电 二维小波阈值去噪方法 离散HOPFIELD 模式识别 广义回归神经网络 线性组合预测 模型 去噪 支持向量机 神经网络 预测
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