期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用 被引量：14
1
作者 张欣 刘振球 +3 位作者 袁黄波 吴学福 吴明山 张铁军 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2020年第4期524-526,共3页
目的探讨神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用。方法通过神经网络自回归模型对2004年1月至2015年12月我国全国丙肝发病率进行拟合建模,估计丙肝的发病趋势,并对2016年我国丙肝发病率进行预测,与实际值对比,根据相对误... 目的探讨神经网络自回归模型在丙肝发病趋势和预测研究中的应用。方法通过神经网络自回归模型对2004年1月至2015年12月我国全国丙肝发病率进行拟合建模,估计丙肝的发病趋势,并对2016年我国丙肝发病率进行预测,与实际值对比,根据相对误差、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)对模型的预测效果进行评价。结果神经网络自回归模型能够识别出我国丙肝在过去13年的发病趋势,逐年增长并具有季节性,且相对误差、MAE、MAPE和RMSE均较小,尤其RMSE<10%。结论神经网络自回归模型可以运用于丙肝的时间序列数据的分析中,其预测精度较高。 展开更多
关键词 神经网络自回归模型 丙肝 趋势 预测
在线阅读 下载PDF
基于空间网络自回归变点模型的合肥市房地产价格影响因素分析 被引量：10
2
作者 周佳琪 金百锁 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期398-404,共7页
基于合肥市普通住宅价格2016—2017年的交易数据,利用空间插值法和趋势分析法,对住宅价格的空间变化进行分析,发现合肥市住宅价格有从南到北逐渐递减、在东西方向上由中心向边缘递减的趋势,拓展了Jin等的两阶段变点估计方法。运用新的... 基于合肥市普通住宅价格2016—2017年的交易数据,利用空间插值法和趋势分析法,对住宅价格的空间变化进行分析,发现合肥市住宅价格有从南到北逐渐递减、在东西方向上由中心向边缘递减的趋势,拓展了Jin等的两阶段变点估计方法。运用新的变点检测算法,找到一个变点,从而将住宅价格分成两个区间,分别建立空间网络自回归模型。研究结果表明,合肥市住宅价格空间自相关显著,在空间上有明显的集聚特点。对比模型效果,发现找出房价的变点再分别建立空间网络自回归模型的效果更好。影响房价的因素有很多,商业区、地铁、学区、容积率和总建筑面积等均对房价有一定的影响。 展开更多
关键词 空间自相关 空间网络自回归变点模型 变点
在线阅读 下载PDF
基于自回归与长短期记忆网络混合模型的热电偶动态补偿方法研究 被引量：3
3
作者 崔志文 李文军 +1 位作者 虞思思 金敏俊 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第9期63-72,共10页
热电偶在动态温度测量时由于热惯性存在动态误差。为补偿热电偶的动态误差,提出一种基于自回归与长短期记忆网络混合模型的补偿算法。该算法通过自回归模型对热电偶动态响应进行辨识,再由长短期记忆网络作为非线性补偿器校正动态误差。... 热电偶在动态温度测量时由于热惯性存在动态误差。为补偿热电偶的动态误差,提出一种基于自回归与长短期记忆网络混合模型的补偿算法。该算法通过自回归模型对热电偶动态响应进行辨识,再由长短期记忆网络作为非线性补偿器校正动态误差。采用不同强度的高斯白噪声模拟噪声环境,仿真构建热电偶模拟测量数据集。在模拟测量数据集上对算法做验证。计算结果表明,该算法在不同噪声环境下均能有效地减少动态误差。搭建热电偶动态温度测量实验平台,以K型镍铬/镍硅热电偶为实验对象,取得实验测量数据集。实验和计算结果表明,经算法补偿后的热电偶动态响应得到改善,平均动态误差为0.0028,标准差为0.0102。 展开更多
关键词 动态温度测量 热电偶 动态误差补偿 自回归与长短期记忆网络混合模型
在线阅读 下载PDF
ARIMA-BP神经网络高速列车隧道压力波预测模型研究 被引量：7
4
作者 陈春俊 杨露 +1 位作者 何智颖 周林春 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第10期80-86,共7页
为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态... 为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态数据,并根据相似程度确定数据权重,构建预测用的历史数据。分别采用差分自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)模型对隧道压力波进行预测,并将两种预测结果并联考虑,形成ARIMA-BPNN隧道压力波组合预测模型。利用武广客运专线某隧道压力波实测数据进行仿真。仿真结果表明:与WCM-WKNN-ARIMA及WCM-WKNN-BPNN单一预测模型以及WCM-ARIMA-BPNN组合预测模型相比,所建立组合模型能有效对隧道压力波进行预测,且能够取得更高精度的预测结果。 展开更多
关键词 高速列车 隧道压力波预测模型 差分自回归滑动平均-BP神经网络组合模型 工况匹配算法 加权K最近邻算法
在线阅读 下载PDF
基于空间自回归插值方法的煤层厚度预测研究
5
作者 李蔚林 赵嘉良 +1 位作者 阮柳谭 李泽荃 《煤炭工程》 北大核心 2024年第S1期112-119,共8页
煤层厚度的准确预测对提高煤矿开采效率、优化矿井布局及推进煤矿智能化建设具有重要作用。传统上一般采用克里金法(Kriging)、离散光滑插值法(DSI)、反距离加权法(IDW)等进行煤层厚度或顶底板等高线的插值计算,由于难以精确捕捉空间变... 煤层厚度的准确预测对提高煤矿开采效率、优化矿井布局及推进煤矿智能化建设具有重要作用。传统上一般采用克里金法(Kriging)、离散光滑插值法(DSI)、反距离加权法(IDW)等进行煤层厚度或顶底板等高线的插值计算,由于难以精确捕捉空间变量之间的复杂非线性关系,这些方法在预测煤层厚度时仍存在问题。论文以空间自回归方法为基础,构建了一种基于全连接神经网络(FCNN)的插值模型,并在两种模拟数据上成功进行了效果验证。利用该模型在实际煤层厚度数据进行了插值计算,获得了连续性煤层厚度数据。结果表明,FCNN在模型评价指标R2、RMSE、MAE上相较于Kriging和IDW均有较大的提升,能够较好地拟合权重与空间距离之间的复杂关系,提高了煤层厚度预测的准确性和效率,可为类似的空间地质预测问题提供一种新的解决方法。 展开更多
关键词 空间自回归网络模型 全连接神经网络 克里金算法 煤层厚度
在线阅读 下载PDF
基于KNN模型的原油价格预测研究 被引量：6
6
作者 楚新元 卢爱珍 张敬信 《价格月刊》 北大核心 2021年第5期15-22,共8页
针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想。尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与ARIMA模型和神经网络自回归(NNAR)模型预测结果进行比较,结果表明:KNN模型适用于WTI原油价格预测,且预测... 针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想。尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与ARIMA模型和神经网络自回归(NNAR)模型预测结果进行比较,结果表明:KNN模型适用于WTI原油价格预测,且预测效果优于ARIMA模型和神经网络自回归模型。通过模型组合,利用KNN模型和神经网络自回归模型组合预测后,预测精度显著提升。 展开更多
关键词 KNN模型 ARIMA模型 神经网络自回归模型 预测精度
在线阅读 下载PDF
基于RCMAC网络的动态逆再入制导方法研究 被引量：1
7
作者 吴浩 杨业 《空间控制技术与应用》 2011年第4期49-53,共5页
针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC... 针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性.三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性. 展开更多
关键词 升力式再入飞行器 自回归小脑模型神经网络(RCMAC) 动态逆 阻力加速度跟踪 再入制导
在线阅读 下载PDF
发承包网络视角下项目工期影响因素的实证研究
8
作者 左妹华 陈国汉 朱剑峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第21期179-183,共5页
实践中影响项目工期的因素众多,文章从网络视角,采用数据挖掘技术,利用Wind数据库2018—2021年公布的961份工程项目中标公告实践数据,建立发承包合作关系网络,研究建设工程合同所处网络位置及项目特征对项目工期的影响。因随机扰动项间... 实践中影响项目工期的因素众多,文章从网络视角,采用数据挖掘技术,利用Wind数据库2018—2021年公布的961份工程项目中标公告实践数据,建立发承包合作关系网络,研究建设工程合同所处网络位置及项目特征对项目工期的影响。因随机扰动项间存在异方差和自相关问题,导致普通最小二乘法在参数估计时不适用,为此,分别采用加权最小二乘法和网络自回归模型解决上述问题。结果显示:建设工程项目的工期与发承包方的市场经验和社会信誉有关,且项目工期亦受项目金额、合同类型、项目所属地区及项目内容的影响,除此以外,合同类型及项目内容的交互效应也对项目工期产生显著影响。 展开更多
关键词 建设工程 项目工期 网络分析 加权最小二乘法 网络自回归模型
在线阅读 下载PDF
基于ARIMA-ANN预测模型的能量感知路由算法 被引量：2
9
作者 蔡钊 马林华 +1 位作者 宋博 唐红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1064-1070,共7页
针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在... 针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在减小网络开销的同时,也防止了部分低电量节点的能量被快速耗尽,延长了网络的生存周期。此外,新路由还采用ARIMA-ANN组合能量预测模型对节点的剩余电量进行预测,降低了由于拓扑控制(TC)消息丢失对选择路由所造成的影响。这种新型路由协议在无线传感器网络领域有比较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 OLSR路由 能量感知 复合能量开销 人工神经网络-自回归差分滑动平均组合模型
在线阅读 下载PDF
考虑温度及老化的储能用锂离子电池组荷电状态估算算法
10
作者 姬鹏 吕泽旭 《电工技术学报》 北大核心 2025年第17期5667-5682,共16页
为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回... 为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回路,根据不同温度、不同老化状态下的实验数据对模型进行训练,进而建立考虑温度和老化影响的电池模型。为解决电池组SOC估算问题,电池组模型选择均值差异模型,通过自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法分别计算均值及差异模型SOC,并通过模糊控制计算SOC融合权值,实现电池组SOC融合及估算。最后搭建硬件在环仿真平台,在不同工况下将所提算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比,结果表明所提算法估算精确度更高、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 电池组荷电状态(SOC)估算 带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络 均值差异模型 自适应无迹卡尔曼(AUKF) 模糊控制
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部