基于灰色BP神经网络的电力碳排放峰值预测

1

作者 吴海杰 王联智 +2 位作者 谢敏 王康桑 符艺超 《电子设计工程》 2024年第9期105-109,共5页

电力碳排放影响因素较多,使得电力碳排放峰值预测误差增加。为了有效解决该问题,提出了基于灰色BP神经网络的电力碳排放峰值预测方法。分析原始数据序列和累加序列,利用灰色BP神经网络构建碳排放峰值预测模型。分析电力碳排放影响因素,... 电力碳排放影响因素较多,使得电力碳排放峰值预测误差增加。为了有效解决该问题,提出了基于灰色BP神经网络的电力碳排放峰值预测方法。分析原始数据序列和累加序列,利用灰色BP神经网络构建碳排放峰值预测模型。分析电力碳排放影响因素,使用递推算法计算电力碳排放量。通过惩罚函数压缩模型系数至零,筛选出显著变量。根据碳排放流邻接特性,通过有限次递推计算节点碳势,在误差允许范围内进行迭代训练,实现模型求解,得到电力碳排放峰值预测结果。实验设置基准、低碳和强化低碳三种情景,在这三种情景下所设计方法的预测结果分别为40 000万吨、39 000万吨、40 000万吨,与实际结果一致,说明该方法的预测误差更低,预测结果更为精准。 展开更多

关键词 灰色bp神经网络 电力碳排放 峰值预测 惩罚函数

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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

2

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BP神经网络的混凝土连续刚构桥应力预测 被引量：4

3

作者 贾程 琚宏昌 陈国荣 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第1期56-59,共4页

为了对混凝土连续刚构桥施工过程中的应力进行控制与预测,保证桥梁施工的安全,根据灰色理论和BP神经网络建立了灰色BP神经网络应力预测模型GNNM(1,1).以贵阳花溪特大公路刚构桥施工过程实测应力为输入数据,对模型GNNM(1,1)进行训练,得... 为了对混凝土连续刚构桥施工过程中的应力进行控制与预测,保证桥梁施工的安全,根据灰色理论和BP神经网络建立了灰色BP神经网络应力预测模型GNNM(1,1).以贵阳花溪特大公路刚构桥施工过程实测应力为输入数据,对模型GNNM(1,1)进行训练,得到了应力预测值.该预测值与检验值的相对误差在3%以内,表明GNNM(1,1)模型的预测精度高,可以对混凝土连续刚构桥施工进行短期应力预测,同时,对大桥应力控制及安全施工具有一定的参考价值. 展开更多

关键词 桥梁工程 应力预测 灰色bp神经网络 安全施工

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基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑周围地表沉降预测研究 被引量：5

4

作者 刘戈 仝国柱 《天津城建大学学报》 2016年第3期184-189,194,共7页

在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成... 在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成为城市建设中的一个重要的安全课题.以天津市某换乘车站为例,分析影响该基坑周围地表沉降的关联因素,建立灰色预测和BP神经网络组合模型,在"小样本、贫信息"的情况下,得到的预测结果与实际监测值吻合度较高.利用该预测模型可对一些在开挖过程中监测天数相对较少的深基坑工程进行可靠而准确的预测. 展开更多

关键词 深基坑 灰色bp神经网络组合模型 地表沉降

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基于小波分析和灰色BP神经网络的滑坡位移预测 被引量：15

5

作者 岳强 袁洁 胡涛 《水电能源科学》 北大核心 2019年第10期88-91,共4页

滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)-灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分... 滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)-灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。 展开更多

关键词 滑坡位移 时间序列预测 小波分析 灰色bp神经网络 GPS

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基于灰色BP神经网络模型的文胸压力预测研究 被引量：3

6

作者 马秋瑞 周捷 +1 位作者 李健 林强强 《针织工业》 北大核心 2019年第8期65-68,共4页

为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通... 为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通过BP神经网络模型预测的文胸压力值只能达到真实压力值的73.55%,而通过灰色BP神经网络模型预测的文胸压力值可以达到真实压力值的84.70%。灰色BP神经网络模型可以结合BP神经网络模型和灰色模型的优点,发挥两种模型的优势,对文胸压力值做出较为准确的预测。 展开更多

关键词 bp神经网络模型 灰色bp神经网络模型 文胸 压力预测

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基于灰色BP神经网络算法的煤层气直井剩余含气量模型 被引量：3

7

作者 杨建超 姜在炳 范耀 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2021年第6期10-13,共4页

以寺河煤矿西二盘区为例,对3#煤层储层地质条件及煤层气井排采数据进行研究,从地质和工程两方面分析了在渗透率基本相同的情况下,影响煤层剩余含气量的主要因素有原始含气量、煤层厚度、煤层埋深、累计产气量、累计产水量、抽采时间等;... 以寺河煤矿西二盘区为例,对3#煤层储层地质条件及煤层气井排采数据进行研究,从地质和工程两方面分析了在渗透率基本相同的情况下,影响煤层剩余含气量的主要因素有原始含气量、煤层厚度、煤层埋深、累计产气量、累计产水量、抽采时间等;利用灰色BP神经网络法建立了剩余含气量预测模型,并把预测结果与参数井3#煤层经过5 a抽采的剩余含气量实测数据进行了对比,结果表明:2种预测结果较为接近。 展开更多

关键词 剩余含气量 影响因素 灰色bp神经网络 煤层气

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基于灰色BP神经网络的青藏铁路路基沉降预测模型 被引量：1

8

作者 郭继林 《中国铁路》 2022年第11期63-68,共6页

为分析青藏铁路路基高程不规则变形问题,以青藏铁路唐古拉南—安多区间冻土路基沉降变形监控数据为依据,提出一种基于灰色BP神经网络的路基沉降预测模型,利用GM(1,1)模型拟合数据的残差进行BP神经网络训练,并通过训练后的残差序列得到... 为分析青藏铁路路基高程不规则变形问题,以青藏铁路唐古拉南—安多区间冻土路基沉降变形监控数据为依据,提出一种基于灰色BP神经网络的路基沉降预测模型,利用GM(1,1)模型拟合数据的残差进行BP神经网络训练,并通过训练后的残差序列得到新的路基沉降预测值。研究结果表明:建立隐含层为5层、训练次数为1000次、训练精度为10-7的灰色BP神经网络模型,对青藏铁路冻土区沉降量进行预测,平均相对误差为1.201555×10,精度较GM(1,1)模型更高,可有效预测路基沉降。基于灰色BP神经网络模型,分别预测3年后、10年后的路基沉降危险点,并提出相关路基养护措施建议。 展开更多

关键词 青藏铁路 铁路路基 沉降预测 统计分析 多年冻土 灰色bp神经网络模型

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改进灰色BP神经网络模型在建筑物沉降监测中的应用 被引量：4

9

作者 李军 《城市勘测》 2020年第2期173-176,193,共5页

建筑物的变形是由于多种复杂因素的影响,文章针对该影响以及单一预测模型精度不高的问题,建立了基于灰色模型和BP神经网络模型的组合预测模型。并采用复化梯形求积法对灰色模型的背景值改进,构建基于改进的组合预测模型。结合改进的灰色... 建筑物的变形是由于多种复杂因素的影响,文章针对该影响以及单一预测模型精度不高的问题,建立了基于灰色模型和BP神经网络模型的组合预测模型。并采用复化梯形求积法对灰色模型的背景值改进,构建基于改进的组合预测模型。结合改进的灰色GM(1,1)BP神经网络组合模型对马鞍山市的某建筑物的沉降进行预测。通过对比可以看出,改进的灰色BP神经网络预测精度最高,其拟合程度更加接于实测值,可更好地适用于实际工程的中长期预测。 展开更多

关键词 改进灰色bp神经网络 复化梯形 沉降 预测

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基于灰色理论和BP神经网络的多绳摩擦提升机钢丝绳张力不平衡预测 被引量：4

10

作者 马金山 杨兆建 《煤矿机械》 北大核心 2011年第2期53-55,共3页

对多绳摩擦提升机钢丝绳张力不平衡进行预测和预警,既有利于保证生产安全,又能节约成本,合理安排生产计划。提出了新陈代谢GM(1,1)灰色模型和BP神经网络相结合的混合模型,对钢丝绳张力不平衡程度进行预测。试验结果证明了该模型的有效性... 对多绳摩擦提升机钢丝绳张力不平衡进行预测和预警,既有利于保证生产安全,又能节约成本,合理安排生产计划。提出了新陈代谢GM(1,1)灰色模型和BP神经网络相结合的混合模型,对钢丝绳张力不平衡程度进行预测。试验结果证明了该模型的有效性,为钢丝绳张力不平衡预测研究提供参考依据。 展开更多

关键词 灰色理论 bp神经网络 灰色bp神经网络 多绳摩擦提升机

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运用灰色理论与人工神经网络预测公路沉降 被引量：2

11

作者 王明兵 许建武 李斯洋 《公路与汽运》 2010年第5期98-99,157,共3页

介绍了灰色理论中的G(1,1)模型、BP人工神经网络模型和灰色BP神经网络模型;根据岳阳城陵矶进港道路管桩处理后的路基沉降实测资料,分别运用这三种模型进行沉降预测,并对预测结果进行了分析,比较了这三种方法预测沉降的效果。

关键词 公路 路基 沉降 G(1 1)模型 bp人工神经网络模型 灰色bp神经网络组合模型 预压期

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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

12

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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基于灰色BP网络的城市生活垃圾日产量预测模型研究 被引量：3

13

作者 王海瑞 张勇 王华 《工业加热》 CAS 2006年第5期8-11,共4页

通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的城市生活垃圾日产量预测模型,通过一组历史数据分别对GM模型和灰色BP神经网络模型进行了验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单... 通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的城市生活垃圾日产量预测模型,通过一组历史数据分别对GM模型和灰色BP神经网络模型进行了验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色预测模型精度要高的结论,本模型是研究通过少量数据进行预测的一种新方法。 展开更多

关键词 灰色系统 bp神经网络 灰色bp神经网络预测模型 城市生活垃圾

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小样本监测信息露天矿边坡变形预测模型对比分析 被引量：3

14

作者 吴浩 阮明浩 +3 位作者 张宏 张建华 叶海旺 董元锋 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2014年第3期544-546,551,共4页

利用GM(1,1),BP神经网络和灰色BP神经网络组合三种模型,分别对不同样本容量的小样本监测信息进行测试,对比分析预测结果的准确性与稳定性.结果表明,边坡变形预测模型受既有监测信息的样本容量影响较大,样本容量的增加有利于边坡变形预... 利用GM(1,1),BP神经网络和灰色BP神经网络组合三种模型,分别对不同样本容量的小样本监测信息进行测试,对比分析预测结果的准确性与稳定性.结果表明,边坡变形预测模型受既有监测信息的样本容量影响较大,样本容量的增加有利于边坡变形预测模型精度的提高.在既有监测信息较少的情况下,GM(1,1)模型预测精度虽然最高,但缺乏稳定性;单一BP神经网络模型的预测精度由于样本较少,其精度较差.从预测结果的稳定性和精度两个方面综合对比来看,灰色BP神经网络组合模型更适用于小样本监测信息情况下的露天矿边坡变形趋势的预测. 展开更多

关键词 边坡变形预测模型 小样本监测信息 GM(1 1)模型 bp神经网络模型 灰色bp神经网络合模型

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城市扩张与高速公路分类研究 被引量：1

15

作者 靳灿章 闫晓晨 王新岐 《黑龙江交通科技》 2018年第2期9-11,14,共4页

随着城市的扩张与发展原本的高速公路与城市的关系发生了相应的变化,以不等权灰色BP神经网络组合预测法预测城市未来扩张趋势,分析城市与已有及规划高速公路的关系,探讨了高速公路类别划分,提出了城郊高速公路、城市高速公路的概念。该... 随着城市的扩张与发展原本的高速公路与城市的关系发生了相应的变化,以不等权灰色BP神经网络组合预测法预测城市未来扩张趋势,分析城市与已有及规划高速公路的关系,探讨了高速公路类别划分,提出了城郊高速公路、城市高速公路的概念。该理念将对城市发展与高速公路规划与建设产生重要影响。 展开更多

关键词 高速公路 不等权灰色bp神经网络 城市扩张 高速公路分类

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基于组合模型的天津市地面沉降预测及危险性评价 被引量：8

16

作者 何理 焦蒙蒙 +1 位作者 王喻宣 李天国 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2022年第1期178-189,共12页

针对天津市过度开采地下水引发的地面沉降问题,基于组合模型开展区域沉降预测及危险性评价研究。首先分别运用灰色理论GM(1,1)预测模型、BP神经网络预测模型以及灰色BP神经网络(GM-BP)组合预测模型,对地面沉降量数据进行校核与补充。然... 针对天津市过度开采地下水引发的地面沉降问题,基于组合模型开展区域沉降预测及危险性评价研究。首先分别运用灰色理论GM(1,1)预测模型、BP神经网络预测模型以及灰色BP神经网络(GM-BP)组合预测模型,对地面沉降量数据进行校核与补充。然后选取高程、坡度、土地利用、河网水系、水文地质、地下水开采量和累积沉降量作为影响因子,基于确定性系数和逻辑回归组合模型对地面沉降的危险程度进行评价,最后将地面沉降区域划分为5类危险区:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区。结果表明:(1)灰色BP神经网络预测模型的稳定性和拟合能力明显优于其他两种预测模型,模型的预测值更能满足精度要求;(2)研究区不同程度的危险性评价中,41.57%的区域面积具有极高度和高度危险性,且主要分布于北辰区、津南区、静海区、西青区及滨海新区等南部地区;(3)通过灾害点与危险区叠加分析,整个研究区域灾害点密度为64.73处/万km^(2),45处灾害处于高和极高的地面沉降危险。分区结果与灾害点的分布情况基本吻合,证明该研究成果能为地面沉降预测及危险性评价提供参考依据。 展开更多

关键词 地下水开采 组合模型 地面沉降预测 危险性评价 灾害点分布 灰色bp神经网络预测模型 影响因素 ARCGIS

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富磷上清液铁接触除磷效果预测模型

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作者 陆敏博 王世和 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期350-353,共4页

富磷上清液铁接触除磷效果受多种因素影响,且各因素间关系复杂,单一的数学模型难于准确模拟.建立了灰色BP人工神经网络组合预测模型,该模型结合了进水总磷浓度、曝气强度、水力停留时间、pH值、水温等5个主要影响因素,可准确预测不同工... 富磷上清液铁接触除磷效果受多种因素影响,且各因素间关系复杂,单一的数学模型难于准确模拟.建立了灰色BP人工神经网络组合预测模型,该模型结合了进水总磷浓度、曝气强度、水力停留时间、pH值、水温等5个主要影响因素,可准确预测不同工况下富磷上清液铁接触除磷效果.通过组合预测模型计算可知:随着进水总磷浓度和pH值的升高,总磷去除率随之下降;而随着曝气强度的增大和水力停留时间的延长,总磷去除率随之升高;随着水温的升高,总磷去除率有波动,水温为27℃时,总磷去除率最大. 展开更多

关键词 富磷上清液 铁接触除磷 灰色bp人工神经网络

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