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基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究
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作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页
地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 BP神经网络预测
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量:2
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作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向基函数(RBF)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测 被引量:3
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作者 杨登元 鞠茂森 唐德善 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期68-71,79,共5页
需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训... 需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。 展开更多
关键词 需水预测 主成分分析法 改进PCA-BP神经网络 灰色预测模型
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基于灰色模型与神经网络组合的线损率预测 被引量:17
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作者 张勤 周步祥 +1 位作者 林楠 聂雅卓 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期162-166,共5页
对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;... 对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;然后采用GM(1,1)和神经网络的组合预测模型得到线损率的最终预测结果;最后通过对实例的分析,证明所提方法提高了线损率预测的精度。 展开更多
关键词 线损率 预测 灰色模型 神经网络 组合模型
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基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法 被引量:39
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作者 韩晋 杨岳 +1 位作者 陈峰 李雄兵 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2013年第4期408-419,共12页
非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序... 非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响.在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度.经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法. 展开更多
关键词 预测 非等时距 灰色模型 加权 神经网络 残差修正
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一种基于灰色神经网络的网络流量预测模型 被引量:27
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作者 曹建华 刘渊 戴悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期155-157,共3页
网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经... 网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经网络的发展及其广泛应用,越来越多的方法已经被提出。文中利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为灰色神经网络模型的预测值加上误差补偿。仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 网络流量 灰色模型 神经网络 灰色神经网络 神经网络补偿器 预测
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基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿 被引量:25
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作者 李士心 王晓亮 +1 位作者 翁海娜 孙学成 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期742-746,共5页
MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪... MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪声;然后用降噪后的样本数据对RBF神经网络进行训练。在相同的训练次数下训练误差可减小一个数量级。验证试验结果表明,采用该模型补偿后的陀螺零偏误差较传统的多项式模型减小一个数量级,较未经预处理的RBF神经网络减小2/3。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 灰色模型 RBF神经网络 温度补偿
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基于非等时距加权灰色模型与神经网络的轨道不平顺预测 被引量:28
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作者 韩晋 杨岳 +1 位作者 陈峰 吴湘华 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期81-87,共7页
对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序... 对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,较好地反映了时间序列对轨道不平顺预测结果的贡献。在此基础上,引入BP神经网络模型对TQI预测的残差序列进行修正,较好地克服了单一模型预测精度偏低的不足。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该预测方法相对误差平均值分别为2.76%和2.08%,预测结果的后验差比值分别为0.121和0.151,精度等级达到1级。 展开更多
关键词 轨道不平顺 神经网络 非等时距 灰色模型 加权 残差修正
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基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测 被引量:24
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作者 于涛 黄涛 +2 位作者 潘膺希 杨林海 王龙 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期94-97,共4页
运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、... 运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、社会消费品零售总额、城市居民人均消费性支出和城市居民人均年可支配收入。建立了城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型,将模型的预测结果与实际值相比较,证明模型具有较好的可行性和适用性。从2009年至2015年,兰州市城市生活垃圾清运量的增长率达到42.78%,并在2015年达到171.51万t。灰色关联度分析能够较好地为建立BP神经网络预测模型筛选输入变量。 展开更多
关键词 环境工程学 生活垃圾 灰色关联度 BP神经网络 预测模型
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基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测 被引量:157
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作者 王守相 张娜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期37-41,共5页
光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因... 光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络模型 光伏发电 功率预测 短期预测
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灰色神经网络耦合模型在城市需水量预测中的应用 被引量:10
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作者 马兴冠 马志孝 +2 位作者 崔伟 傅金祥 薛向欣 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第4期653-657,共5页
目的为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果预测沈阳市生活需水量,灰... 目的为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果预测沈阳市生活需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.144%;预测沈阳市工业需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.19%.在模拟精度方面远远高于其他模型的模拟值,提高了预测的准确性.结论提出了用灰色神经模型来预测城市需水量的方法,能更好地预测城市未来需水量,把影响预测的不定因素降到最低限度,具有广泛的实用性. 展开更多
关键词 城市需水量 BP神经网络模型 灰色模型 耦合模型
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基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型 被引量:22
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作者 马军杰 尤建新 陈震 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期740-743,共4页
根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性... 根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路. 展开更多
关键词 粒子群算法 灰色神经网络模型 预测
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灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 被引量:17
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作者 李国成 吴涛 徐沈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期215-218,共4页
针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明... 针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 展开更多
关键词 人口总量 灰色系统 BP人工神经网络 灰色人工神经网络模型
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基于改进灰色神经网络模型的板料成形缺陷预测研究 被引量:11
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作者 王智 谢延敏 +1 位作者 胡静 王新宝 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第22期3075-3079,共5页
为了准确预测和减少板料成形过程中可能出现的缺陷,提出了一种改进的灰色神经网络预测模型。该模型利用BP神经网络辅助灰色预测模型进行预测。其中,灰色模型进行粗预测,神经网络模型修正其误差,再通过寻找最佳权值以优化灰色模型中微分... 为了准确预测和减少板料成形过程中可能出现的缺陷,提出了一种改进的灰色神经网络预测模型。该模型利用BP神经网络辅助灰色预测模型进行预测。其中,灰色模型进行粗预测,神经网络模型修正其误差,再通过寻找最佳权值以优化灰色模型中微分所对应的背景值,进而得到精度更高的灰色神经网络模型。以国际著名板料成形数值模拟会议NUMISHEET’93的方盒件拉深为例,运用改进的灰色神经网络模型,预测其拉裂和起皱。结果表明,改进的灰色神经网络模型具有很高的预测精度,相比于未改进的灰色神经网络模型,预测结果更加准确和稳定。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络 板料成形缺陷 预测
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基于灰色神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型研究 被引量:15
15
作者 张树奎 肖英杰 鲁子爱 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第5期135-138,共4页
为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点的基础上,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和BP神经网络非线性拟合能力强... 为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点的基础上,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和BP神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明:灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。 展开更多
关键词 交通运输工程 吞吐量 预测 灰色模型 灰色神经网络
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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量:20
16
作者 许秀莉 罗键 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期164-167,共4页
对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用... 对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度. 展开更多
关键词 BP神经网络 组合灰色神经网络预测模型 灰色系统理论 相关序列预测 组合预测 灰色GM(1 1)模型
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灰色自记忆神经网络模型在年径流预测中的应用 被引量:7
17
作者 张晓伟 黄领梅 +2 位作者 沈冰 孙新新 刘敏 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第6期761-764,770,共5页
径流序列是一种非线性、弱相依高度复杂的动力系统,径流预测还处于探索阶段,提高径流预测精度关键在于对有限样本包含的信息进行充分发掘.采用一种理论和方法很难充分挖掘径流序列所包含的信息.基于组合预测思想,应用灰色理论,自记忆性... 径流序列是一种非线性、弱相依高度复杂的动力系统,径流预测还处于探索阶段,提高径流预测精度关键在于对有限样本包含的信息进行充分发掘.采用一种理论和方法很难充分挖掘径流序列所包含的信息.基于组合预测思想,应用灰色理论,自记忆性原理与BP神经网络三种理论与建模方法对年径流序列进行挖掘,在此基础上提出年径流预测的灰色自记忆神经网络模型.结果表明,模型能够很好地反映径流的变化规律与极值趋势,具有较好的拟合与预报精度. 展开更多
关键词 灰色系统 自记忆模型 神经网络 年径流
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基于非等间距灰色模型和Elman神经网络的轨道质量预测 被引量:16
18
作者 马子骥 唐涛 +2 位作者 刘宏立 彭强 金滩 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期137-144,共8页
轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰... 轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰色模型和遗传算法优化Elman神经网络相结合的预测方法.首先利用优化后的非等间距灰色模型GM(1,1)得到原始TQI序列的大致发展趋势,然后为了描述轨道质量发展中各因素之间复杂的函数关系,利用遗传算法优化后的Elman神经网络对初步预测结果进行残差校正,从而得到更为准确的TQI预测序列.新方法将轨道质量发展趋势中的随机波动成分纳入方法考虑范围,充分挖掘了历史数据的发展规律.利用沪昆线上行实测TQI数据对本文方法进行验证,实验结果表明:新方法对轨道质量发展中的随机波动趋势拟合效果较好;对于轨道质量预测,在利用非等间距灰色模型进行初步预测基础上,使用Elman神经网络进行残差校正,由此得到的预测结果在均方根误差、相对系数、决定系数等多个统计指标上均优于其他方法. 展开更多
关键词 轨道质量 非等间距 灰色模型 ELMAN神经网络 遗传算法
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基于灰色模型与小波神经网络的卫星钟差预报方法 被引量:12
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作者 王宇谱 吕志平 +1 位作者 陈正生 黄令勇 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第3期155-159,共5页
提出一种基于灰色模型和小波神经网络相结合的卫星钟差预报方法。首先通过灰色模型对钟差进行拟合并确定钟差预报的灰色模型,然后根据拟合残差对小波神经网络进行建模,最后将两种模型对应的预报结果结合得到钟差预报值。使用IGS精密钟... 提出一种基于灰色模型和小波神经网络相结合的卫星钟差预报方法。首先通过灰色模型对钟差进行拟合并确定钟差预报的灰色模型,然后根据拟合残差对小波神经网络进行建模,最后将两种模型对应的预报结果结合得到钟差预报值。使用IGS精密钟差进行实验,证明该方法的预报效果优于二次多项式模型和灰色模型,特别是对于ⅡR型铷钟和ⅡF型铷钟,其预报精度可以提高2倍以上。 展开更多
关键词 卫星钟差预报 灰色模型 小波神经网络 惯性制导系统 组合预报模型
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蚁群灰色神经网络组合模型在电力负荷预测中的应用 被引量:26
20
作者 王捷 吴国忠 李艳昌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期48-52,共5页
灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数a造成的,为此引入向量θ,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型... 灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数a造成的,为此引入向量θ,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型。实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 负荷预测 GM(1 1) 蚁群算法 BP神经网络 蚁群灰色模型
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