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顾及不同初始条件的GM(1,1)变形建模研究 被引量:11
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作者 高彩云 崔希民 高宁 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第4期157-160,共4页
为研究GM(1,1)模型初始条件对变形预测的影响,首先,讨论了不同视角下GM(1,1)初始条件选取的特点;其次,融合新陈代谢和新信息优先建模思想,提出基于初始条件滚动的RnGM模型;最后,通过实例将RnGM模型与已有的初始条件优化的GM(1,1)模型的... 为研究GM(1,1)模型初始条件对变形预测的影响,首先,讨论了不同视角下GM(1,1)初始条件选取的特点;其次,融合新陈代谢和新信息优先建模思想,提出基于初始条件滚动的RnGM模型;最后,通过实例将RnGM模型与已有的初始条件优化的GM(1,1)模型的预测结果进行比较。结果表明,RnGM具有较好的预测精度,更适合变形预测。 展开更多
关键词 变形预测 初始条件 GM(1 1) 滚动建模 动态
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天津市多模式气温集成预报方法 被引量:21
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作者 吴振玲 潘璇 +2 位作者 董昊 徐姝 汪靖 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期293-301,共9页
在遗传算法和粒子群算法的基础上,采用权重分配方法开展基于混合演化算法的多模式气温集成预报方法研究。利用2012年5-10月中国气象局GRAPES模式、北京市气象局BJ-RUC模式、中国气象局T639模式、天津市气象局TJWRF模式24 h预报时效的逐... 在遗传算法和粒子群算法的基础上,采用权重分配方法开展基于混合演化算法的多模式气温集成预报方法研究。利用2012年5-10月中国气象局GRAPES模式、北京市气象局BJ-RUC模式、中国气象局T639模式、天津市气象局TJWRF模式24 h预报时效的逐6 h地面2 m高度气温和35个天津区域自动气象站点资料,通过逐日滚动建立集成预报模型,对混合演化算法的多模式气温集成预报方法进行了绝对误差在2℃以内的分级、分类及分站检验分析。结果表明:使用该方法建立的气温集成预报模型具有比较可靠的预报能力,预报误差明显小于任一成员,预报准确率高。按绝对误差不大于2℃的检验标准,2012年35个站逐6 h气温、最低气温、最高气温的集成预报平均准确率分别为76.34%,77.88%,78.00%。 展开更多
关键词 混合演化算法 滚动建模 式集成 气温预报
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双重改进的等维递补动态GM(1,1)模型探析 被引量:2
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作者 汪朝阳 苏长权 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第19期34-37,共4页
传统等维递补动态GM(1,1)模型存在背景值的不准确性和维数确定的随意性缺陷,文章利用牛顿插值法对背景值进行优化,采用滚动建模方法对动态递补的最优维数的选择进行改进,构建了双重改进的等维递补动态GM(1,1)模型,对湖北省GDP的发展进... 传统等维递补动态GM(1,1)模型存在背景值的不准确性和维数确定的随意性缺陷,文章利用牛顿插值法对背景值进行优化,采用滚动建模方法对动态递补的最优维数的选择进行改进,构建了双重改进的等维递补动态GM(1,1)模型,对湖北省GDP的发展进行了模拟。结果表明:双重优化后的等维递补动态GM(1,1)模型与传统的静态GM(1,1)模型、背景值优化的静态GM(1,1)模型以及单一优化的等维递补动态GM(1,1)模型相比,其精度分别提高了27.48%、26.93%和3.1%。可见,构建的新模型拟合精度高于传统模型,有助于相关政府部门和企业做出更为科学的经济决策。 展开更多
关键词 灰色系统 双重改进 牛顿插值法 滚动建模
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转子-滚动轴承-机匣耦合系统中滚动轴承故障的动力学分析 被引量:25
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作者 陈果 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期577-587,共11页
针对实际的航空发动机转子系统,建立了含滚动轴承故障的转子-滚动轴承-机匣耦合模型。在模型中,考虑了机匣运动,弹性支承与挤压油膜阻尼的作用,同时,充分考虑了轴承间隙、滚珠与滚道的非线性赫兹接触力以及由滚动轴承支撑刚度变化而产... 针对实际的航空发动机转子系统,建立了含滚动轴承故障的转子-滚动轴承-机匣耦合模型。在模型中,考虑了机匣运动,弹性支承与挤压油膜阻尼的作用,同时,充分考虑了轴承间隙、滚珠与滚道的非线性赫兹接触力以及由滚动轴承支撑刚度变化而产生的变柔性(Varying Compliance)VC振动。在此基础上,建立了耦合系统中滚动轴承外圈、内圈及滚动体的损伤动力学模型,并运用数值积分方法进行了动力学仿真与分析。结果充分表明了本文提出的转子-滚动轴承-机匣耦合系统及滚动轴承故障动力学模型的正确有效性。 展开更多
关键词 航空发动机 转子-滚动轴承-机匣 耦合动力学 滚动轴承故障
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GRNN神经网络在矿区地表变形预测中的应用 被引量:9
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作者 高彩云 崔希民 +1 位作者 高宁 洪雪倩 《金属矿山》 CAS 北大核心 2014年第3期97-100,共4页
针对矿区地表变形预测受多种因素影响的复杂性、非线性等特点,基于新型广义回归神经网络(GRNN),构建了矿区地表变形预测模型。首先,介绍了GRNN的建模原理,并对影响GRNN网络预测的关键因素进行了讨论;其次,为了提高网络的泛化能力及预测... 针对矿区地表变形预测受多种因素影响的复杂性、非线性等特点,基于新型广义回归神经网络(GRNN),构建了矿区地表变形预测模型。首先,介绍了GRNN的建模原理,并对影响GRNN网络预测的关键因素进行了讨论;其次,为了提高网络的泛化能力及预测精度,采用滚动建模方式对网络进行建模训练,并基于最小均方误差原理提出了交叉验证搜索算法对GRNN网络预测关键参数平滑因子SPREAD进行优选;最后,将优化后的GRNN网络应用于某矿区地表变形预测,并与LM-BP、RBF、回归分析3种模型的预测效果进行了比较,结果表明,GRNN网络泛化能力强、算法稳定,且预测精度较高,适合于矿区地表变形预测。 展开更多
关键词 矿区地表变形 GRNN神经网络 滚动建模 交叉验证 预测
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