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基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法
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作者 田广 《石材》 2025年第4期13-15,共3页
在露天矿开采环境中,由于数据收集的难度和成本,往往难以获得足够多且质量高的历史数据,导致预测结果的精度较低。针对上述问题,提出基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法。对露天矿开采高边坡形变监测数据进行预... 在露天矿开采环境中,由于数据收集的难度和成本,往往难以获得足够多且质量高的历史数据,导致预测结果的精度较低。针对上述问题,提出基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法。对露天矿开采高边坡形变监测数据进行预处理,利用灰色模型建模,通过累加处理、灰色微分方程构建和最小二乘法参数估计,对高边坡形变趋势进行预测,结合灰色模型的数据处理能力和BP神经网络的非线性映射能力,实现对露天矿开采高边坡形变的高精度预测。实验结果表明,设计方法能够显著提高预测精度,为露天矿开采的安全和效率提供了有力保障。 展开更多
关键词 灰色模型 BP神经网络 露天矿开采 高边坡 形变预测
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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:2
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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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灰色-进化神经网络模型在深埋隧道围岩变形预测中的应用 被引量:23
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作者 吴益平 李亚伟 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S01期263-266,共4页
由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神... 由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神经网络模型对趋势项和随机项进行预测,既结合GM(1,1)模型较好预测序列增长趋势的特点,又结合神经网络利用自适应实现网络总体误差最小的特点,进而解决了单一利用GM(1,1)模型时预测值的随机偏离量较大的问题,保证了预测的精度。将该模型应用于基于实测位移资料的堡镇隧道围岩水平收敛位移短期预测,较好地揭示了隧道围岩收敛位移演化的规律,为合理选取二次衬砌时机提供了参考。 展开更多
关键词 深埋隧道 围岩变形预测 灰色-进化神经网络模型
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基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例 被引量:9
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作者 马辉 孙颍桃 +1 位作者 肖艳 张鹏程 《人民黄河》 CAS 北大核心 2016年第12期89-92,共4页
为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰... 为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值。 展开更多
关键词 灰色模型 BP神经网络模型 均方误差 水位预测
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油田产量灰色-神经网络混合预测模型研究 被引量:3
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作者 马立平 任宝生 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期129-133,共5页
提出将灰色预测与神经网络预测结合起来,建立灰色-神经网络混合预测模型,对油田产量进行预测。此方法是指以灰色预测为主,采用神经网络预测对其补偿的预测方法。模型的工作过程是,首先建立既考虑油田产量自身变化规律又考虑其影响因素... 提出将灰色预测与神经网络预测结合起来,建立灰色-神经网络混合预测模型,对油田产量进行预测。此方法是指以灰色预测为主,采用神经网络预测对其补偿的预测方法。模型的工作过程是,首先建立既考虑油田产量自身变化规律又考虑其影响因素变化对产量的影响的灰色预测模型,然后利用神经网络识别灰色预测所得的预测值和实际产量值之间的未知关系,去修正灰色预测模型所得的预测值。实例表明,这种方法不仅能够在很大程度上提高灰色模型预测的精度,而且扩展了灰色模型预测的应用范围。 展开更多
关键词 灰色系统 人工神经网络 油田产量 预测模型 油田开发
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灰色-BP神经网络模型预测区域气温 被引量:1
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作者 曹晓宇 佘昊龙 赵桓锋 《无线互联科技》 2012年第7期218-218,共1页
本文旨在提出更为准确的区域气温预测方法。预测试验基于我国广东省深圳市某一时间段内的气温数据,尝试运用了灰色-BP神经网络模型对未来648个时间点(规定1个小时为一个预测时间点)的气温情况进行预测。通过软件仿真得到预测结果,并对... 本文旨在提出更为准确的区域气温预测方法。预测试验基于我国广东省深圳市某一时间段内的气温数据,尝试运用了灰色-BP神经网络模型对未来648个时间点(规定1个小时为一个预测时间点)的气温情况进行预测。通过软件仿真得到预测结果,并对预测结果进行了定性评估。仿真发现,该预测方法兼具BP神经网络和灰色模型的特长,能有效提高区域气温预测的精度。 展开更多
关键词 气温预测 灰色-BP神经网络预测模型
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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量:3
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作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
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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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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
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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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基于灰色神经网络模型的水资源生态足迹预测——以广西为例 被引量:13
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作者 张义 邹永福 +1 位作者 李丰生 张合平 《人民长江》 北大核心 2017年第1期37-42,共6页
水资源利用评价与趋势预测是当前水资源研究的热点问题。运用生态足迹方法计算了广西1997~2014年的水资源生态足迹、水资源生态承载力和水资源生态盈余,在此基础上,采用灰色神经网络模型进行动态模拟并预测其2015~2019年的发展趋势。结... 水资源利用评价与趋势预测是当前水资源研究的热点问题。运用生态足迹方法计算了广西1997~2014年的水资源生态足迹、水资源生态承载力和水资源生态盈余,在此基础上,采用灰色神经网络模型进行动态模拟并预测其2015~2019年的发展趋势。结果表明:1 1997~2014年,广西人均水资源生态足迹和水资源生态承载力总体均呈下降态势,但前者的降幅明显小于后者;历年水资源均表现为生态盈余但总体呈下降走势,表明该地区水资源利用处于可持续状态但面临逐渐转向不可持续的威胁。2 2015~2019年的人均水资源生态足迹将维持在0.9~1.1 hm^2左右,其走向是先升后降;人均水资源生态承载力将保持在1.8~2.3hm^2左右,波动明显;人均水资源生态盈余介于0.7~1.3 hm^2之间,水资源利用仍将处于可持续状态,但可持续开发利用空间相较之前明显缩小。3与常用的灰色模型相比,灰色神经网络模型模拟精度具备明显优势并具有很强的内插拟合能力和较好的外推预测能力,可应用于同类问题的预测分析。 展开更多
关键词 生态足迹 灰色神经网络模型 水生态足迹预测 水资源 广西
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基于灰色神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型的研究 被引量:7
11
作者 宋强 徐蕾 张运素 《工矿自动化》 北大核心 2008年第4期1-4,共4页
文章提出了一种采用灰色神经网络对煤矿瓦斯涌出量进行预测的方法,并在此基础上详细介绍了灰色神经网络瓦斯预测模型的构建过程,给出了应用实例。仿真结果表明,该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点。
关键词 煤矿 瓦斯涌出量 灰色神经网络 预测模型
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灰色神经网络模型在湖泊水质预测中的应用 被引量:11
12
作者 陆琦 郭宗楼 姚杰 《农机化研究》 北大核心 2004年第3期159-161,共3页
应用灰色GM(1,1)预测模型和人工神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络模型,对湖泊高锰酸盐指数进行预测。此方法是用人工神经网络去把握灰色GM(1,1)所得到的预测值和实测值之间的未知关系,再进行新的预测。其特点是可行性强,且方... 应用灰色GM(1,1)预测模型和人工神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络模型,对湖泊高锰酸盐指数进行预测。此方法是用人工神经网络去把握灰色GM(1,1)所得到的预测值和实测值之间的未知关系,再进行新的预测。其特点是可行性强,且方法简便。通过准确地预测湖泊高锰酸盐指数可以为治理、控制湖泊营养化和综合利用自然环境资源、规划管理、决策提供重要的科学依据。 展开更多
关键词 灰色神经网络模型 湖泊 水质预测 高锰酸盐指数
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基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究 被引量:20
13
作者 贾备 邬亮 《隧道建设》 2009年第3期280-283,289,共5页
为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各... 为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。 展开更多
关键词 灰色BP神经网络 组合模型 基坑变形预测
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基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型 被引量:5
14
作者 韩晓明 姜科 +1 位作者 张琳 何婧卿 《现代防御技术》 北大核心 2011年第4期184-188,共5页
提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度。
关键词 武器装备 研制费用 灰色GM(0 N)模型 LMBP神经网络 预测
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灰色神经网络组合模型在庆安县年降雨量预测中的应用 被引量:11
15
作者 任晔 徐淑琴 《节水灌溉》 北大核心 2012年第9期24-25,29,共3页
采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差... 采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。 展开更多
关键词 GM(1.1)灰色预测模型BP人工神经网络 灰色神经网络组合模型 年降雨量 预测
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基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究 被引量:4
16
作者 孙佳 王淳 胡蕾 《水电能源科学》 北大核心 2015年第4期203-205,163,共4页
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合... 针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。 展开更多
关键词 风力发电量预测 改进的灰色模型 BP神经网络模型 改进的优选组合预测
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应用灰色神经网络组合模型预测深基坑变形 被引量:5
17
作者 任丽芳 袁宝远 王江 《路基工程》 北大核心 2007年第5期22-24,共3页
将GM(1,1)模型与神经网络算法相结合建立灰色神经网络组合模型应用于深基坑工程变形预测。以润扬长江公路大桥深基坑工程的监测数据为例进行预测分析,结果表明:组合模型比GM(1,1)模型有更大的适应性,对于复杂非线性变化的数据预测精度高... 将GM(1,1)模型与神经网络算法相结合建立灰色神经网络组合模型应用于深基坑工程变形预测。以润扬长江公路大桥深基坑工程的监测数据为例进行预测分析,结果表明:组合模型比GM(1,1)模型有更大的适应性,对于复杂非线性变化的数据预测精度高,可较好地预测深基坑变形。 展开更多
关键词 深基坑 GM(1 1)模型 灰色神经网络 变形预测
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基于主成分回归与灰色神经网络模型的水资源承载力需水量预测 被引量:14
18
作者 章恒全 何薇 《水资源与水工程学报》 2014年第1期103-108,共6页
我国的水资源利用问题日趋严峻。作为影响水资源承载力的重要因素,社会经济活动对水资源的影响尤为明显。通过分析影响水资源承载力的社会经济驱动要素,建立主成分回归模型,分析得出影响江苏省水资源承载力变化的三个驱动力以及驱动力... 我国的水资源利用问题日趋严峻。作为影响水资源承载力的重要因素,社会经济活动对水资源的影响尤为明显。通过分析影响水资源承载力的社会经济驱动要素,建立主成分回归模型,分析得出影响江苏省水资源承载力变化的三个驱动力以及驱动力影响度,利用三个驱动力中的6个重要驱动因子,建立灰色神经网络预测模型,预测出江苏省2012-2013年的年需水量。结果表明:预测模型精度较高,最后结合江苏省发展现状提出相关的政策性建议。 展开更多
关键词 水资源承载力 主成分回归模型 灰色神经网络模型 需水量预测
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基于进化神经网络的灰色预测模型 被引量:1
19
作者 卢厚清 张永利 +1 位作者 余勤 李宏伟 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2006年第5期437-441,共5页
为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰... 为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰色预测模型,通过M atlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM(1,1)(grey m odel)的预测结果,其误差在10%左右。实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的。 展开更多
关键词 改进遗传算法 神经网络 灰色理论 预测模型 实数编码
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基于灰色Verhulst-小波神经网络的装备故障预测研究 被引量:3
20
作者 李静雯 杨善红 《电子技术应用》 北大核心 2014年第8期91-93,97,共4页
针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习... 针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习能力,克服了小样本故障数据在BP神经网络训练中的缺陷。实验结果表明,与相关研究方法比较,所提出方法具有较高的预测精度,对于武器装备故障预测与维修保障具有一定的理论价值和现实意义。 展开更多
关键词 灰色VERHULST模型 小波神经网络 故障预测 预测精度
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