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融合多源信息的碳价时滞组合预测
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作者 邹艳 王淑平 +1 位作者 李欣岷 龚科 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期350-360,共11页
碳价是碳市场的核心要素,碳价波动受到众多因素及其时滞效应的影响。为精准预测全国碳市场碳排放配额(Chinese emission allowances,CEA)价格,从关联碳市场、经济发展、国外能源、国内能源和人民币汇率五个维度选取结构化影响因素,从经... 碳价是碳市场的核心要素,碳价波动受到众多因素及其时滞效应的影响。为精准预测全国碳市场碳排放配额(Chinese emission allowances,CEA)价格,从关联碳市场、经济发展、国外能源、国内能源和人民币汇率五个维度选取结构化影响因素,从经济政策、环境影响和用户意愿三个维度爬取来自百度搜索引擎的非结构化影响因素,然后引入MIV-BP模型筛选主要的影响因素,并基于最大信息系数(maximum information coefficient,MIC)对碳价以及多源影响因素进行时滞估计。在此基础上,构建融合多源信息的碳价时滞组合预测模型MIC-LSTM-BP,并和基准模型LSTM、BP、LSTM-BP以及时滞基准模型MIC-LSTM、MIC-BP、MIC-LSTM-GBDT进行对比分析,以验证新模型的有效性。结果表明,时滞信息的引入有助于提升模型的预测精度;相较于基准模型和时滞基准模型,MICLSTM-BP模型预测CEA价格精度最高,价格波动追随能力最好。 展开更多
关键词 全国碳市场 多源信息 影响因素筛选 时滞估计 组合预测 MIC-LSTM-BP模型
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基于熵权的隧道涌水量组合预测方法
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作者 李俊 黄晓敏 +2 位作者 李睿 王亮 李泽 《人民长江》 北大核心 2025年第3期140-145,共6页
隧道涌水量预测存在多种解析公式和经验公式预测方法及模型,各类公式计算结果与实际涌水量存在偏差。为了提高隧道涌水量预测公式的精度,采用熵值法计算权重,结合有序加权的方法对单项预测结果进行组合预测。基于云南省列白妥隧道实际... 隧道涌水量预测存在多种解析公式和经验公式预测方法及模型,各类公式计算结果与实际涌水量存在偏差。为了提高隧道涌水量预测公式的精度,采用熵值法计算权重,结合有序加权的方法对单项预测结果进行组合预测。基于云南省列白妥隧道实际监测隧道涌水量,选用常用的5种单项预测模型和2种组合预测模型预测,引入有效度等指标来评价不同模型预测结果。结果表明:基于熵权的组合预测方法在5个预测分段平均预测精度为96.46%,有效度为0.9419,对比最准确的单项预测结果平均精度提高18.17%,有效度提高24.6%。组合预测方法显著提升了预测精度,可为隧道排水方案的制定提供参考,降低隧道涌水带来的灾害风险。 展开更多
关键词 隧道涌水量 预测精度 解析公式法 熵值法 组合预测 有效度指标 云南省列白妥隧道
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多方法组合预测模型在CSEP计划中的应用和预测效能检验
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作者 于晨 韩盈 +2 位作者 张永仙 张小涛 余怀忠 《地震研究》 北大核心 2025年第2期199-209,共11页
为了更好地评估CSEP中国检验中心的实用性,对基于多方法组合预测模型MMEP的2018—2023年全国5级以上地震的年度预测结果进行了系统梳理,并采用CSEP中国检验中心的R值评分模块对年度预测结果进行了评估。结果表明:(1)近几年MMEP年度预测... 为了更好地评估CSEP中国检验中心的实用性,对基于多方法组合预测模型MMEP的2018—2023年全国5级以上地震的年度预测结果进行了系统梳理,并采用CSEP中国检验中心的R值评分模块对年度预测结果进行了评估。结果表明:(1)近几年MMEP年度预测结果的R值评分均值在0.3~0.4,年度预测效能波动较小;(2)中国大陆西部地区的预测结果优于东部地区,其中2019年四川长宁6.0级、2020年新疆伽师6.4级和于田6.4级地震的年度预测以及四川泸定6.8级地震的中短期预测的“时、空、强”三要素基本正确。 展开更多
关键词 多方法组合预测模型 CSEP计划 加卸载响应比 R值评分方法 预测效能检验
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基于多目标优化和深度学习的短期风功率组合预测 被引量:1
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作者 胡甲秋 卓毅鑫 +3 位作者 唐健 蒙文川 戚焕兴 刘鲁宁 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期615-623,共9页
针对风功率时间序列的非线性和波动性等特征,提出一种基于多目标优化和深度学习的风功率组合预测的方法。该方法基于完全自适应噪声集合经验模态分解,得到原始风功率序列的子序列集合,分别使用极限学习机、长短期记忆和时间卷积网络建... 针对风功率时间序列的非线性和波动性等特征,提出一种基于多目标优化和深度学习的风功率组合预测的方法。该方法基于完全自适应噪声集合经验模态分解,得到原始风功率序列的子序列集合,分别使用极限学习机、长短期记忆和时间卷积网络建立子序列预测模型并重构。基于此建立组合预测模型,应用多目标哈里斯鹰优化算法和深度确定性梯度策略求解最优组合权值。使用广西某风电场的实测资料进行实验,结果表明:所提出的组合预测模型在4组数据集中均表现最优,与集合平均相比均方根误差分别降低了12.93%、13.91%、12.38%和9.71%,预测精度得到有效提升。 展开更多
关键词 风功率 预测 神经网络 组合预测 多目标优化 深度学习
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基于组合预测的民营企业信用风险评价研究
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作者 邱宇 邢天才 《财经问题研究》 北大核心 2025年第7期55-68,共14页
民营企业是社会主义市场经济的重要主体。普惠金融政策的实施对于民营企业发展有推动作用。因此,基于数字普惠金融视角,科学审慎地评价民营企业信用风险具有重要的现实意义。本文选取于2023年在新三板上市的4035家民营企业的财务数据,... 民营企业是社会主义市场经济的重要主体。普惠金融政策的实施对于民营企业发展有推动作用。因此,基于数字普惠金融视角,科学审慎地评价民营企业信用风险具有重要的现实意义。本文选取于2023年在新三板上市的4035家民营企业的财务数据,结合中国民营企业融资难、融资贵的现状,引入数字普惠金融指数构建民营企业信用风险评价指标体系,并基于LOG-SVM组合预测对民营企业信用风险进行评价。研究发现,数字普惠金融能够有效降低民营企业信用风险,数字普惠金融指数越高,则民营企业信用风险越低。在引入数字普惠金融指数后,LOG-SVM组合预测相较于单一的Logistic回归模型和SVM,本文构建的LOG-SVM组合预测展现出更优越的预测效果。本文的研究结论对于推动民营企业信用风险评价实践和加速数字普惠金融服务创新具有重要现实意义,为数字普惠金融的实施和优化提供了理论参考和方法指导。 展开更多
关键词 民营企业 信用风险评价 数字普惠金融 LOG-SVM组合预测
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基于连续指数支撑度和GICOWEHA算子的区间组合预测模型
6
作者 康超 彭可心 +1 位作者 周礼刚 陈喆栩 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期28-38,共11页
将连续区间有序加权平均(continuous interval ordered weighted average,简称COWA)算子、广义加权指数调和平均(generalized weighted exponential harmonic average,简称GWEHA)算子和诱导有序加权平均(induced ordered weighted aver... 将连续区间有序加权平均(continuous interval ordered weighted average,简称COWA)算子、广义加权指数调和平均(generalized weighted exponential harmonic average,简称GWEHA)算子和诱导有序加权平均(induced ordered weighted average简称IOWA)算子相结合,提出一种广义诱导连续区间有序加权指数调和平均(generalized induced continuous interval ordered weighted average,简称GICOWEHA)算子,讨论其性质.基于该算子提出一种区间序列值的连续指数支撑度,并以该指标为准则提出一种基于连续指数支撑度和GICOWEHA算子的区间组合预测模型.最后,通过实例分析的结果对比表明,所建立的模型能有效提高预测精度. 展开更多
关键词 广义有序加权指数调和平均算子 连续指数支撑度 组合预测 区间数
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基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
7
作者 单小曼 刘尊青 +3 位作者 辛宁 侯金超 姚亮 王逸飞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期120-126,共7页
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指... 为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指数平滑-BP组合预测模型的预测效果最佳,其决定系数(R^(2))高达0.994,平均绝对误差百分比(MAPE)仅为1.426%,较单项模型和直接组合模型预测程度更好,误差率更低。基于博弈论思想离差最小化求解最优权重组合系数,能够有效结合不同赋权方法的优势,权衡各方法之间的最优解,从而避免模型出现过度拟合、预测误差大及缺乏动态适应性等问题。同时,组合预测模型以数据最大优化为核心原则,可有效克服单项预测模型的局限,使其能更好地适应复杂变化的环境及数据,显著提升了预测的准确性和稳定性,增强了模型的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故 博弈论 GM(1 1)-指数平滑-BP 赋权改进 组合预测模型
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基于联系数投影的三角模糊数组合预测模型及其应用 被引量:1
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作者 田成诗 袁宏俊 相瑞兵 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期115-122,共8页
在模糊预测中,三角模糊数比区间数更能准确刻画不确定信息。针对三角模糊数组合预测,本文首先引入集对分析中联系数,找出三角模糊数与三元联系数的转换关系,巧妙回避三角模糊数组合预测运算的模糊性和复杂性。其次定义三元联系数运算规... 在模糊预测中,三角模糊数比区间数更能准确刻画不确定信息。针对三角模糊数组合预测,本文首先引入集对分析中联系数,找出三角模糊数与三元联系数的转换关系,巧妙回避三角模糊数组合预测运算的模糊性和复杂性。其次定义三元联系数运算规则,构建联系数投影作为最优准则,建立联系数投影的定权系数三角模糊数组合预测模型。然后依据高精度预测方法应赋予较大权系数的原则,构建联系数广义诱导有序加权平均(CNGIOWA)算子,研究其性质定理,再结合联系数投影的最优准则,建立基于联系数投影和CNGIOWA算子的变权系数三角模糊数组合预测模型。最后将两类三角模糊数组合预测模型应用到模糊预测实证分析中,结果显示两类组合预测模型都能有效提高预测准确性。 展开更多
关键词 三角模糊数 三元联系数 组合预测 联系数投影 CNGIOWA算子
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基于灰色多元变权组合预测模型对山东省海水养殖产量预测 被引量:2
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作者 王艳明 郭云水 王锐 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期50-63,共14页
为了进一步提高海水养殖产量预测精度,考虑多因素对海水养殖产量的影响,文章基于变权组合预测模型,充分结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测模型、GM(1,N)预测模型和偏最小二乘回归预测模型等传统统计预测模型的优... 为了进一步提高海水养殖产量预测精度,考虑多因素对海水养殖产量的影响,文章基于变权组合预测模型,充分结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测模型、GM(1,N)预测模型和偏最小二乘回归预测模型等传统统计预测模型的优点,构建出一种基于灰色多元变权组合预测模型,并对山东省海水养殖总产量和分类产量进行了预测。实证结果显示,基于灰色多元变权组合预测模型对山东省海水养殖产量的预测精度高达99.13%,预测精度显著优于LSTM神经网络等各单项模型,并能综合于LSTM神经网络、GM(1,N)预测模型和偏最小二乘回归预测模型的优点,弥补各单项模型的不足,提高预测精度和可靠性。根据预测结果,到2025年山东省海水养殖产量仍将保持良好发展,海水养殖产量将达到579.28×10^(5)t,平均增长速度为3.11%,而鱼类、甲壳类、贝类、藻类以及海参海水养殖产量将分别达到6.27×10^(5)、26.27×10^(5)、445.83×10^(5)、68.65×10^(5)和9.5×10^(5)t。 展开更多
关键词 海水养殖 LSTM神经网络 变权组合预测
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基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型 被引量:1
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作者 唐非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期735-744,共10页
针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后... 针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后,利用信息熵和近似熵来判定各分量的复杂度,高复杂度分量选择最小二乘支持向量机、低复杂度分量选择随机配置网络作为对应的预测模型。利用Stacking算法对每个模型的预测值进行融合,使预测精度得到提升。最后,通过一组实际的短期风速数据作为研究对象,将提出的预测模型应用于其预测。对比结果表明,所提预测模型可提高短期风速的预测精度。 展开更多
关键词 风能 短期风速 组合预测 互补集成经验模态分解 多模型 Stacking融合
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褐土全氮含量Vis/NIRS组合预测模型的构建
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作者 张秀全 马世兴 +2 位作者 李志伟 郑德聪 宋海燕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2310-2317,共8页
准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的... 准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的预测有效度组合预测模型(CPM),用于预测土壤全氮含量。对原高光谱数据采用Savitzky-Golay平滑和一阶微分变换,采用树模型进行特征波段提取,利用决策树回归(DTR)(模型1)、高斯核回归(GKR)(模型2)、随机森林回归(RF)(模型3)、LASSO回归(模型4)、多层感知器回归(MLP)(模型5)5个单预测模型,通过单预测模型的线性组合建立组合预测模型。结果表明:(1)通过广义简约梯度优化算法求得组合预测模型中5个单预测模型的权重分别为ω_(1)*=0.407,ω_(2)*=0.378,ω_(30*=0.215,ω_(4)*=0,ω_(5)*=0;(2)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测有效度分别为M_(1)=0.855,M_(2)=0.856,M_(3)=0.847,M_(4)=0.785,M_(5)=0.796,M_(CPM)=0.880;与单模型预测有效度最大值相比,组合预测模型预测有效度提高了2.924%;(3)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测精度和标准差分别为E(A_(1))=0.924,σ(A_(1))=0.075,E(A_(2))=0.928,σ(A_(2))=0.077,E(A_(3))=0.923,σ(A_(3))=0.082,E(A_(4))=0.882,σ(A_(4))=0.109,E(A_(5))=0.889,σ(A_(5))=0.104,E(A_(CPM))=0.937,σ(A_(CPM))=0.066,与单模型预测精度最大值相比,组合预测模型预测精度提高了0.970%,模型稳定性提高了12.000%,且为优性组合预测。组合预测模型可用于可见光-近红外光谱数据的农田褐土土壤全氮含量的有效估测,可为农田土壤全氮含量的快速监测提供依据和参考。 展开更多
关键词 可见光-近红外 高光谱预测 全氮含量 组合预测模型
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暴雨洪涝灾害转移安置人数的组合预测模型研究
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作者 张颖 杨晓婷 +2 位作者 韩业凡 吕伟 房志明 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期172-180,共9页
为了更加科学精准地预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置的人数,收集2011—2018年全国范围内严重暴雨洪涝灾害案例,通过Pearson相关性分析检验转移安置人数与表征暴雨洪涝灾害严重程度影响因素之间的关系;分别使用基于主成分分析的回归模型... 为了更加科学精准地预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置的人数,收集2011—2018年全国范围内严重暴雨洪涝灾害案例,通过Pearson相关性分析检验转移安置人数与表征暴雨洪涝灾害严重程度影响因素之间的关系;分别使用基于主成分分析的回归模型和支持向量机(SVM)预测暴雨洪涝灾害下需要转移安置人数,并以2种方法的结果为基础,提出1种组合预测方法对暴雨洪涝灾害转移人数进行修正。研究结果表明:组合预测法的MSE、MAE均小于回归预测和SVM模型预测。使用组合预测方法对洪涝灾害转移安置人数进行预测,可以充分结合单一预测模型的优势,提高组合预测模型的预测精度和泛化能力。研究结果可为确定暴雨洪涝灾害的避难需求并制定避难疏散计划提供参考。 展开更多
关键词 暴雨洪涝灾害 转移安置人数 组合预测 支持向量机(SVM)
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N-Calculator与NUFER耦合模型和组合预测法在食物氮足迹研究中的应用
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作者 乔森 赵骏廷 郑洪波 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期778-786,共9页
为改善传统N-Calculator模型的局限性,加强食物氮足迹核算结果与环境影响的联系,提高活性氮管理预见性,将N-Calculator模型与食物系统养分流动(Nutrient Flows in Food Chains,Environment and Resources Use,NUFER)模型进行耦合,以估... 为改善传统N-Calculator模型的局限性,加强食物氮足迹核算结果与环境影响的联系,提高活性氮管理预见性,将N-Calculator模型与食物系统养分流动(Nutrient Flows in Food Chains,Environment and Resources Use,NUFER)模型进行耦合,以估算我国2001—2020年人均食物氮足迹,建立组合预测体系。结果显示:2001—2020年,我国人均食物氮足迹由16.04 kg N/a增至18.95 kg N/a;全国食物氮足迹由20.47 Mt N/a增至26.76 Mt N/a;居民饮食结构正由以植物源食物为主的低氮消费模式转向以动物源食物为主的高氮消费模式;食物生产过程产生的活性氮的最终归宿为大气(64.3%)、水体和深层土壤(35.7%);我国食物氮足迹与人均可支配收入、城市化率、动物源食物消费氮占比呈正相关性,与恩格尔系数呈负相关性;未来10 a我国人均食物氮足迹呈增长趋势,预测结果显示年均增幅为0.16 kg N/a。 展开更多
关键词 环境学 食物氮足迹 活性氮 N-Calculator模型 NUFER模型 组合预测模型
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成分数据视角下我国能源消费结构的定变权组合预测
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作者 索瑞霞 王琪 韩秋彤 《中国煤炭》 北大核心 2024年第11期21-29,共9页
能源是我国经济社会发展的重要物质基础,有效预测能源消费结构的变动趋势,对我国实现“双碳”目标有着重要的现实意义。然而能源消费结构属于一类具有特殊空间结构的复杂数据类型,其主要特征是各组成部分比例为非负且总和恒定为1。因此... 能源是我国经济社会发展的重要物质基础,有效预测能源消费结构的变动趋势,对我国实现“双碳”目标有着重要的现实意义。然而能源消费结构属于一类具有特殊空间结构的复杂数据类型,其主要特征是各组成部分比例为非负且总和恒定为1。因此将成分数据理论引入到能源消费结构的研究中,旨在充分满足能源消费结构的特殊内部特征,并充分挖掘出其相对信息。分别构建了球坐标变换下各成分的BP神经网络、ARIMA模型和三次指数平滑等单一预测模型;基于成分数据中的Aitchison距离平方和最小化,分别构建了定权和变权的组合预测模型;以平均Aitchison距离值MSD最小的变权组合模型预测了2024-2030年我国能源消费结构的变化趋势。预测结果表明,我国能源消费结构中短期内将朝着多元化格局发展,清洁能源消费占比将呈现不断增加的趋势,但煤炭等化石资源仍将占据着能源消费的主体地位。 展开更多
关键词 成分数据 Aitchison距离 球坐标变换 能源消费结构 定变权组合预测 多元化格局 清洁能源
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玛湖凹陷风城组岩石力学参数自适应权重组合预测 被引量:3
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作者 唐俊方 熊健 +3 位作者 刘向君 甘仁忠 罗德江 梁利喜 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
准噶尔盆地玛湖凹陷风城组岩性复杂,为准确预测其岩石力学参数,提出了一种自适应权重组合预测方法。首先分析、对比传统方法和不同机器学习算法(BP神经网络、XGBoost、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)、决策树(CART)... 准噶尔盆地玛湖凹陷风城组岩性复杂,为准确预测其岩石力学参数,提出了一种自适应权重组合预测方法。首先分析、对比传统方法和不同机器学习算法(BP神经网络、XGBoost、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)、决策树(CART)、长短时记忆神经(LSTM)网络等)的预测效果,传统方法难以准确预测岩石力学参数,而不同机器学习算法的预测效果不同,其中抗压强度、抗张强度和脆性指数预测的最优机器学习算法模型为SVM,弹性模量为BP,泊松比为RF,内聚力为XGBoost,内摩擦角和断裂韧性为LSTM网络;单一机器学习算法难以实现对多个岩石力学参数的同步准确预测。在此基础上,通过对不同岩石力学参数选取不同预测基模型,再根据基模型预测效果赋予权重并进行组合,以开展自适应权重组合预测。结果表明,该方法能够有效提升机器学习算法的预测精度和泛化性能,可实现复杂岩性地层多个岩石力学参数的同步准确预测。 展开更多
关键词 岩石力学参数 复杂岩性地层 机器学习 自适应组合预测
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基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法 被引量:1
16
作者 陈庆斌 杨耿煌 +2 位作者 耿丽清 苏娟 孙京生 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期71-81,共11页
针对光伏功率随机性较强等问题,提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析,通过最大信息系数提取主要影响特征;其次,结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合... 针对光伏功率随机性较强等问题,提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析,通过最大信息系数提取主要影响特征;其次,结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数,挑选相关性较强的历史日构建训练集;然后,利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列,计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项;最后,对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测,对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测,将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证,在不同天气条件下,所提模型整体预测误差最小,可有效提高预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率 相似日 变分模态分解 双向长短期记忆神经网络 组合预测
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基于预测有效度的优性组合预测模型研究 被引量:61
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作者 陈华友 侯定丕 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期172-180,共9页
针对基于预测有效度的组合预测模型提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的概念 ;指出了简单平均组合预测方法至少是非劣性组合预测 ;并探讨了优性组合预测存在的充分条件 ;
关键词 组合预测模型 预测方法优超 预测有效度 简单平均方法 优性组合预测 非劣性组合预测 冗余度
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非负权重最优组合预测方法的基本理论研究 被引量:25
18
作者 马永开 唐小我 杨桂元 《运筹与管理》 CSCD 1997年第2期1-8,共8页
本文从三个方面研究了非负权重最优组合预测方法的基本理论,给出了一种解决三阶非负权重最优组合预测问题的简捷方法。
关键词 非负权重最优组合预测 组合预测 冗余方法 线性组合预测
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基于灰色-神经网络的民机需求组合预测 被引量:3
19
作者 庆豪 方志耕 +1 位作者 王育红 邱玺睿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1665-1672,共8页
民机数量是反映民航运输能力的重要标志,而对民机数量进行预测,能够研究分析未来民航业的发展趋势。本文重点研究了民机需求预测的模型架构和实施方法,首先以2013年到2020年民机数量和其他关键因素作为原始样本,然后把2021年的数据作为... 民机数量是反映民航运输能力的重要标志,而对民机数量进行预测,能够研究分析未来民航业的发展趋势。本文重点研究了民机需求预测的模型架构和实施方法,首先以2013年到2020年民机数量和其他关键因素作为原始样本,然后把2021年的数据作为检验样本,最后通过构建灰色神经网络组合预测模型对未来的民机需求进行预测。从预测结果来看,灰色模型GM(1,1)与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型结合效果较好,组合模型预测精度高,充分证明了该模型的有效性和可行性,同时预测结果对分析未来航空运输情况也具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 民机 神经网络 组合预测
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基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测 被引量:3
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作者 王可睿 邵必林 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期801-809,共9页
针对天然气负荷序列的复杂性和非线性,本文提出一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型.首先,采用皮尔逊相关系数进行相关性分析,提取出相关性强的气象特征;其次,引入时间向量嵌入层Time2Vec,将时间序列转换为连... 针对天然气负荷序列的复杂性和非线性,本文提出一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型.首先,采用皮尔逊相关系数进行相关性分析,提取出相关性强的气象特征;其次,引入时间向量嵌入层Time2Vec,将时间序列转换为连续向量空间,提取相应的时间特征,提高了模型对时间序列信息的计算效率;然后,将Time2Vec提取的时间特征、皮尔逊相关系数选取出的气象特征和原始负荷序列输入到长短期记忆网络(LSTM)和时间卷积网络(TCN)中进行负荷预测,充分利用LSTM的长期记忆能力和TCN的局部特征提取能力;最后,将LSTM和TCN通过注意力(Attention)机制组合起来,并根据其重要程度分别赋予不同的权重,得到最终预测结果.实验结果表明,本文所提出的组合预测模型具有更强的适应性和更高的精度. 展开更多
关键词 Time2Vec 注意力 长短期记忆网络 时间卷积网络 组合预测 负荷预测
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