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基于灰色-BP神经网络的高铁快运量预测
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作者 杨向飞 陈钰 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期66-74,122,共10页
随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型... 随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型。研究结果表明:相较于GM(1,1)和ARIMA模型,该组合模型的预测精度提升显著;通过建立包含经济性、时效性、环保性等7个维度的Logit模型,揭示了高铁快运分担率随运距变化的倒U型曲线特征,优势运距区间为400~1000 km;基于上述模型,测算出该区域未来三年的高铁快运量预测值,为铁路部门运力配置提供数据支撑。 展开更多
关键词 交通运输工程 高铁快运 灰色-bp神经网络 快运量预测 高铁分担率
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基于神经网络模型的煤层气产能预测研究
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作者 金毅 郑晨晖 +5 位作者 宋慧波 马家恒 杨运航 刘顺喜 张昆 倪小明 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期46-56,共11页
目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展... 目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展煤层气产能预测。首先,利用灰色关联分析法遴选出10个地质参数作为煤层气产能预测的主控因素,在此基础上,运用模糊数学法实现研究区34口煤层气井富集区划分,最后,根据分类结果,结合实际排采数据,分别利用BP(back propagation)和LSTM(long short-term memory)神经网络算法实现煤层气井日产气量预测。结果结果表明:(1)渗透率、含气饱和度和储层压力梯度等10个参数是影响研究区煤层气产气性能的关键因素;(2)利用模糊数学评价方法评价煤层气的富集,可将研究区34口井产气效果划分为有利区、较有利区和不利区;(3)依托LSTM算法建立了煤储层日产气量预测模型,预测误差值为4.06%~14.79%,平均误差值为11.09%,预测精度明显高于BP神经网络模型,结论根据LSTM算法建立的煤储层日产气量预测模型稳定性好且预测精度高,可作为煤储层产能长程预测的一种有效手段,进而为煤层气开发工艺布施与排采方案制定提供科学依据。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 BP神经网络 灰色关联分析 产能预测
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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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基于灰色神经网络的地铁牵引用电预测模型 被引量:2
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作者 张军 王凯 +6 位作者 刘佳喜 李根 赵岩 王鹏 耿伟 张浩 陈欢 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第7期16-20,26,共6页
[目的]为了提高列车运行效率,需对地铁牵引能耗进行监测,并建立相关能耗模型对地铁牵引能耗进行预测分析。[方法]介绍了灰色预测模型和BP(反向传播)神经网络的基本原理;以天津某典型地铁车站2021年6月的牵引日用电量数据为例,采用灰色... [目的]为了提高列车运行效率,需对地铁牵引能耗进行监测,并建立相关能耗模型对地铁牵引能耗进行预测分析。[方法]介绍了灰色预测模型和BP(反向传播)神经网络的基本原理;以天津某典型地铁车站2021年6月的牵引日用电量数据为例,采用灰色关联分析法筛选出与地铁牵引日用电量关联度大的影响因素,基于GM(1,1)灰色预测模型预测出短期牵引日用电量;将所筛选出的关联度大的影响因素、GM(1,1)灰色预测模型预测的短期牵引日用电量及相邻历史牵引日用电量数据,作为BP神经网络模型中的输入量进行训练,建立GM-BP灰色神经网络模型,并生成所需短期地铁牵引日用电量预测数据。[结果及结论]与传统GM(1,1)灰色预测模型和BP神经网络模型相比,通过GM-BP灰色神经网络模型预测的短期牵引日用电量预测误差有明显的改善,能够作为有效的地铁牵引能耗数据进行短期预测数据分析。 展开更多
关键词 地铁 牵引日用电预测 灰色神经网络
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基于SSA-Elman神经网络的爆破振动速度预测
5
作者 王晗 闫鹏 +3 位作者 张云鹏 巩瑞杰 袁腾 杨曦 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期140-150,共11页
为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结... 为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结果表明,与Elman神经网络预测模型相比,X、Y以及Z方向的爆破振动速度SSA-Elman神经网络预测模型的预测值和实测值更接近,均方根误差(RMSE)以及平均绝对误差(MAE)较小,S_(RMSE)分别减少了54.2%、9.3%、34%,S MAE分别减少了50%、5.7%、21%,说明采用SSA优化Elman神经网络权值和阈值的方法,可以提高Elman神经网络预测模型的精度。 展开更多
关键词 爆破振动预测 ELMAN神经网络 麻雀搜索(SSA)算法 灰色综合关联度分析
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交通荷载下煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型 被引量:8
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作者 张宗堂 肖天祥 +2 位作者 高文华 杨洋 衣利伟 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第2期87-91,共5页
基于煤矸石路基填料大型动三轴试验结果,采用灰色关联分析法分析累积变形影响因子,确定了围压、压实度、级配参数、循环荷载振动次数4个特征参数。引入PSO算法对BP神经网络的权重、阈值进行全局寻优并赋值,提出了一种煤矸石路基填料累... 基于煤矸石路基填料大型动三轴试验结果,采用灰色关联分析法分析累积变形影响因子,确定了围压、压实度、级配参数、循环荷载振动次数4个特征参数。引入PSO算法对BP神经网络的权重、阈值进行全局寻优并赋值,提出了一种煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型。与传统BP神经网络模型对比结果验证了该预测模型的可行性和优越性,并通过不同学习程度下模型的预测效果分析了模型的泛化能力,证明了模型的预测潜力。 展开更多
关键词 煤矸石路基 累积变形预测 灰色关联分析 粒子群算法 BP神经网络
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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GRA-GA-BP神经网络的家居服面料透气性能预测 被引量:3
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作者 王彬霞 王春红 +3 位作者 陈雅颂 周金香 殷兰君 杨道鹏 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期46-52,共7页
本文构建了一种改进BP神经网络模型来预测家居服面料的透气性能,能为家居服设计提供重要的参考。首先,采用灰色关联分析法(Grey Relation Analysis,GRA),选择与透气率关联度较大的因素作为研究对象。其次,采用遗传算法(GA)优化BP神经网... 本文构建了一种改进BP神经网络模型来预测家居服面料的透气性能,能为家居服设计提供重要的参考。首先,采用灰色关联分析法(Grey Relation Analysis,GRA),选择与透气率关联度较大的因素作为研究对象。其次,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的结构参数,构建基于灰色关联分析的遗传算法优化BP(GRA-GA-BP)神经网络预测模型。选取58种面料成分不同、织物组织各异的家居服面料,其中42种为模型训练样本,16种为测试样本对建立的模型进行验证。实验结果表明,透气率实测值与预测值平均相对误差为8.39%;对透气率实测值与预测值进行相关性分析,拟合优度R^(2)为0.976。研究表明,该预测模型预测效果良好、预测精度高,在一定程度上可以精准预测家居服面料的透气率。 展开更多
关键词 织物 家居服 灰色关联分析 改进BP神经网络 透气性预测
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基于灰色-BP神经网络的重庆市城镇建设用地规模预测 被引量:16
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作者 曹蕾 钟菲 +1 位作者 章明 谭英 《江西农业学报》 CAS 2011年第8期188-189,192,共3页
以2000~2009年重庆市城镇建设用地规模为数据源,采用灰色-BP神经网络模型对城镇建设用地规模进行预测,结果表明模型的平均误差只有0.81%,精度远高于灰色预测模型,充分说明灰色-BP神经网络模型对城镇建设用地规模的预测具有较高的拟合... 以2000~2009年重庆市城镇建设用地规模为数据源,采用灰色-BP神经网络模型对城镇建设用地规模进行预测,结果表明模型的平均误差只有0.81%,精度远高于灰色预测模型,充分说明灰色-BP神经网络模型对城镇建设用地规模的预测具有较高的拟合度及可行性。 展开更多
关键词 城镇建设用地 灰色预测 BP神经网络 重庆市
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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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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量:3
11
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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基于灰色关联分析与GA-BP神经网络的拉斗铲生产能力预测 被引量:4
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作者 赵红泽 王宇新 +3 位作者 李淋 郭帅 王金瑞 任志辉 《矿业科学学报》 2020年第1期58-66,共9页
为了解决拉斗铲生产能力的测量问题,本文提出一种基于灰色关联结合GA-BP神经网络的预测方法。对影响拉斗铲生产能力的12个因素进行灰色关联分析,选取实动时间、出动率、有效抛爆量和有效抛掷率4个灰色关联度大于0.7的影响因素作为输入变... 为了解决拉斗铲生产能力的测量问题,本文提出一种基于灰色关联结合GA-BP神经网络的预测方法。对影响拉斗铲生产能力的12个因素进行灰色关联分析,选取实动时间、出动率、有效抛爆量和有效抛掷率4个灰色关联度大于0.7的影响因素作为输入变量,拉斗铲月生产能力作为输出变量,建立了GA-BP神经网络和BP神经网络预测模型。结果表明,GA-BP神经网络最大相对误差为8.786%,平均相对误差为3.385%,平均相对误差方差为0.0156,迭代次数为18次,各项性能均优于常规BP神经网络。GA-BP神经网络模型对拉斗铲生产能力预测的泛化性能更好,精度更高,为拉斗铲生产能力的预测提供了一种较为有效的方法。 展开更多
关键词 灰色关联分析 BP神经网络 遗传算法 拉斗铲生产能力 预测
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基于灰色-BP神经网络的房价波动预测研究——以内江市为例 被引量:2
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作者 李秀芝 徐文靖 +3 位作者 苏俊 师艳 冷雪莲 鲜烨 《绿色科技》 2022年第6期249-253,共5页
以内江市为研究区,基于内江市2005~2019年房价等相关数据,运用皮尔逊相关系数分析了房价影响因素,并构建灰色-BP神经网络模型预测了内江市2020~2022年房价。研究结果表明:内江市房价的主要影响因素为地区生产总值、人均可支配收入、常... 以内江市为研究区,基于内江市2005~2019年房价等相关数据,运用皮尔逊相关系数分析了房价影响因素,并构建灰色-BP神经网络模型预测了内江市2020~2022年房价。研究结果表明:内江市房价的主要影响因素为地区生产总值、人均可支配收入、常住人口、住宅竣工面积、城镇化率、住宅投资额、土地交易价格、竣工房屋造价;2020~2022年内江市房价呈现出上升趋势,但在2020年相对地呈现下降趋向。通过对内江市2020~2022年的商品房住宅价格的预测,有助于内江市房地产市场中各主体理性、清晰地认识房价的波动变化,促进内江市房地产业稳定、健康和有序发展。 展开更多
关键词 皮尔逊相关系数 灰色GM(1 1)模型 BP神经网络模型 房价 预测 内江市
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基于灰色关联和ABC-BP神经网络的叶绿素a浓度预测 被引量:7
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作者 胡志洋 李翠梅 薛天一 《水电能源科学》 北大核心 2021年第1期55-58,共4页
为预测太湖梅梁湾叶绿素a浓度,建立了基于灰色关联和ABC-BP神经网络的叶绿素a浓度预测模型,即通过灰色关联分析选取总磷、CODMn、水温、pH值、悬浮质为BP神经网络的输入变量,采用人工蜂群(ABC)算法优化网络权值与阈值,构造基于ABC算法... 为预测太湖梅梁湾叶绿素a浓度,建立了基于灰色关联和ABC-BP神经网络的叶绿素a浓度预测模型,即通过灰色关联分析选取总磷、CODMn、水温、pH值、悬浮质为BP神经网络的输入变量,采用人工蜂群(ABC)算法优化网络权值与阈值,构造基于ABC算法优化的BP(ABC-BP)神经网络模型,预测出2014年1月~2015年12月的梅梁湾叶绿素a浓度。结果表明,经ABC算法优化后,BP网络模型预测梅梁湾叶绿素a浓度的最大绝对误差从3.54μg/L减小到1.28μg/L,最大相对误差从41.57%减小到20.62%,平均相对误差从8.83%减小到3.31%,可以提高梅梁湾叶绿素a浓度预测的准确性。 展开更多
关键词 叶绿素A浓度 灰色关联分析 人工蜂群算法 BP神经网络 预测
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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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基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测 被引量:74
16
作者 史德明 李林川 宋建文 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期14-17,共4页
负荷是电力系统运行和规划的依据 ,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。文章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型 ... 负荷是电力系统运行和规划的依据 ,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。文章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型 ;对于灰色预测的不同结果再使用人工神经网络进行组合。具体方法是 :神经网络的输入为各种灰色模型 (GM)的预测结果 ,神经网络的输出为组合预测的结果。学习样本选择与预测量最近的 n个已知值 ,学习方法使用改进的 BP算法。所提方法综合了 GM预测所需原始数据少、方法简单 ,而神经网络具有非线性的拟合能力的特点 ,提高了预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 灰色预测 神经网络
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改进粒子群-BP神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量:48
17
作者 师彪 李郁侠 +1 位作者 于新花 闫旺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1036-1039,共4页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 改进的粒子群-bp神经网络算法 预测精度
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灰色Elman神经网络的电网中长期负荷预测 被引量:37
18
作者 张健美 周步祥 +2 位作者 林楠 张勤 陈杰 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期145-149,共5页
为了降低原始负荷数据突变对Elman神经网络预测精度的影响,考虑电网负荷预测样本时变性强、不确定因素影响多的特点,利用Elman神经网络计算和适应时变特性的能力强、误差可控以及灰色理论所需计算数据少、计算量小,在样本较少的情况下... 为了降低原始负荷数据突变对Elman神经网络预测精度的影响,考虑电网负荷预测样本时变性强、不确定因素影响多的特点,利用Elman神经网络计算和适应时变特性的能力强、误差可控以及灰色理论所需计算数据少、计算量小,在样本较少的情况下也能达到较高预测精度的优点,建立灰色Elman神经网络的负荷预测模型,首次将灰色Elman神经网络模型在中长期负荷预测中应用。实例结果表明,该预测方法提高了预测精度、取得了较快的收敛速度,说明该模型是可行而有效的。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 灰色理论 中长期负荷 负荷预测
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证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究 被引量:11
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作者 谭华 谢赤 +2 位作者 孙柏 储慧斌 闫瑞增 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期86-89,共4页
提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作... 提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具. 展开更多
关键词 神经网络 灰色理论 灰色神经网络 组合预测 证券市场
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具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型 被引量:99
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作者 牛东晓 陈志业 +1 位作者 邢棉 谢宏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期29-32,共4页
电力负荷预测是电力系统的一项重要工作 ,季节型电力负荷预测是一个难点 ,缺少相应的数量预测方法。对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种非线性趋... 电力负荷预测是电力系统的一项重要工作 ,季节型电力负荷预测是一个难点 ,缺少相应的数量预测方法。对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题 ,说明了此优基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 5 0 0 770 0 7) ;国家电力公司重点学科基金资助项目 (A98B0 3)。ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina( 5 0 0 770 0 7) .化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测的模型。给出了电力负荷预测的应用实例 ,通过对河北电网季节最大负荷与销售电量的分析 ,建立了对应的组合优化灰色神经网络模型 ,与其它算法进行了比较 ,计算结果表明 ,该方法较大提高了季节型负荷预测的精度 ,为季节型电力负荷预测提供了一种新的、有效的方法 ,编制了季节型负荷预测的软件 。 展开更多
关键词 负荷预测 季节型负荷 组合灰色神经网络 电力系统
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