自然灾害变动的集成预测模型及其应用 被引量：15

1

作者 李新运 孙瑛 +3 位作者 田红 常勇 刘照胜 王爱萍 《自然灾害学报》 CSCD 1997年第3期16-21,共6页

本文提出了以非线性回归拟合发展趋势、正弦函数逼近周期变动和马尔可夫链刻划随机扰动的集成预测模型，并应用于山东省农业自然灾害成灾面积的变动规律模拟，得到了较好的预测效果。理论和实践表明，集成预测模型优于传统的单模型预测... 本文提出了以非线性回归拟合发展趋势、正弦函数逼近周期变动和马尔可夫链刻划随机扰动的集成预测模型，并应用于山东省农业自然灾害成灾面积的变动规律模拟，得到了较好的预测效果。理论和实践表明，集成预测模型优于传统的单模型预测，为预测具有复杂机制的自然灾害演变提供了一种新方法。 展开更多

关键词 自然灾害 集成预测模型 农业 受灾面积 旱灾

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汽车零部件第三方物流仓储需求量集成预测模型 被引量：9

2

作者 金淳 曹迪 +1 位作者 王聪 李文立 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第6期1157-1165,共9页

考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问... 考虑到汽车零部件第三方物流企业仓储需求量的预测精度受众多非线性、不可量化的不确定因素的影响,提出一种将定量预测与定性预测相结合的集成预测模型(SIF)。SIF模型中,用RBF神经网络模型预测复杂非线性波动趋势;为补足RBF模型的若干问题,用ARIMA模型预测在库量的季节性趋势,用定性预测模型解决难以量化的外部因素的变动对需求量的影响问题。最后,将三部分结果动态叠加作为SIF模型的输出。实例分析结果表明:与各单一模型、ARIMA与RBF的组合模型相比,SIF模型具有更高的预测精度和稳定性。研究表明了SIF模型对于第三方仓储物流需求量预测的有效性和适用性。 展开更多

关键词 集成预测模型 需求量 自回归积分滑动平均模型 RBF神经网络 定性预测

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基于PNN和IGS的铅锌烧结块成分智能集成预测模型 被引量：2

3

作者 王春生 吴敏 佘锦华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期316-320,共5页

针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然... 针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然后从信息论的观点出发,提出一种确定各预测模型加权系数的熵值递推算法,通过对两个预测模型的预测结果进行加权集成,获得更加准确的铅锌烧结块成分预测结果.结果表明,智能集成模型的预测精度高于单一预测模型,能有效地对烧结块成分进行预测,满足了配料计算对预测精度和数据完备性的要求. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 成分预测 过程神经网络 改进灰色系统 信息熵 智能集成预测模型

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柯西自适应回溯搜索与最小二乘支持向量机的集成预测模型 被引量：1

4

作者 张仲华 赵福媛 +1 位作者 郭钧枫 赵高长 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第6期1829-1836,共8页

针对在最小二乘支持向量机(LSSVM)的核函数参数和正则化参数优化中回溯搜索优化算法(BSA)易早熟、局部开采能力弱等问题,提出了一种集成预测模型CABSA-LSSVM。首先采用柯西种群生成策略增加历史种群的多样性使算法不易陷入局部最优解,... 针对在最小二乘支持向量机(LSSVM)的核函数参数和正则化参数优化中回溯搜索优化算法(BSA)易早熟、局部开采能力弱等问题,提出了一种集成预测模型CABSA-LSSVM。首先采用柯西种群生成策略增加历史种群的多样性使算法不易陷入局部最优解,然后利用自适应变异因子策略调节变异尺度系数以平衡算法的全局勘探和局部开采能力,最后运用改进后的柯西自适应回溯搜索算法(CABSA)优化LSSVM以形成新的集成预测模型。选取10个UCI数据集进行数值实验,结果表明所提模型CABSA-LSSVM在种群规模为80时回归预测性能最优,且与标准BSA、粒子群优化(PSO)算法、人工蜂群(ABC)算法、灰狼优化(GWO)算法优化的LSSVM相比,该模型的决定系数提升了1.21%~15.28%,预测误差降低了6.36%~29.00%,运行时间降低了5.88%~94.16%,可见该模型具有较高的预测精度和较快的计算速度。 展开更多

关键词 集成预测模型 回溯搜索优化算法 最小二乘支持向量机 柯西种群生成策略 自适应变异因子策略

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苹果产量集成预测模型研究 被引量：4

5

作者 张帆 王耐寒 +4 位作者 兰鹏 王云露 陈国恩 周忠昌 孙丰刚 《江苏农业科学》 北大核心 2022年第4期181-186,共6页

苹果产量与气象因素密切相关,建立以气象因子为变量的预测模型是实现产量预测的重要手段。单一预测模型受限于年际及空间变化,预测效果不佳。选取山东省4个苹果主产县,通过对2005—2019年气象数据和苹果产量数据进行分析,构建苹果产量... 苹果产量与气象因素密切相关,建立以气象因子为变量的预测模型是实现产量预测的重要手段。单一预测模型受限于年际及空间变化,预测效果不佳。选取山东省4个苹果主产县,通过对2005—2019年气象数据和苹果产量数据进行分析,构建苹果产量集成预测模型。首先,通过趋势分析法将苹果产量分解为趋势产量和气象产量。其次,分别针对月平均气象数据,依据距离相关系数筛选影响产量的关键气象因子。最后,以支持向量机回归、多元线性回归和决策树回归为基础模型形成集成预测模型。结果表明,集成预测模型精度优于单一模型,其平均相对误差在3.0%~4.5%,均方根误差在1.5~2.6。该模型在不同地区均表现出较好的预测效果,可为苹果产量预测提供理论支撑。 展开更多

关键词 苹果产量 气象因子 距离相关系数 集成预测模型 产量预测

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集成预测模型预测我国农业自然灾害的探讨 被引量：1

6

作者 王正辉 孙会霞 郭庆 《浙江农业科学》 2013年第11期1498-1500,共3页

研究采用剩余法建立集成预测模型,即以非线性回归拟合发展趋势、三角函数拟合逼近周期变动和马尔科夫链评估随机扰动的集成预测模型,对我国农业自然灾害受灾面积的变动规律进行模拟。经检验证明,用集成预测模型预测我国自然灾害的方法... 研究采用剩余法建立集成预测模型,即以非线性回归拟合发展趋势、三角函数拟合逼近周期变动和马尔科夫链评估随机扰动的集成预测模型,对我国农业自然灾害受灾面积的变动规律进行模拟。经检验证明,用集成预测模型预测我国自然灾害的方法优于传统的单一数学模型。 展开更多

关键词 农业自然灾害 预测模型 集成预测模型 单一数学模型

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基于灰色关联分析下深度学习盾构姿态预测模型

7

作者 满轲 柳宗旭 +3 位作者 商艳 宋志飞 刘晓丽 苏宝 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期203-213,共11页

为解决盾构姿态偏离隧道设计轴线的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)与支持向量回归(SVR)的堆叠集成预测模型。利用灰色关联分析将灰色关联度较低的滚动角参数剔除后通过离散小波转换(DWT)去噪处理,将处理后的数据分别进行两个单一模... 为解决盾构姿态偏离隧道设计轴线的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)与支持向量回归(SVR)的堆叠集成预测模型。利用灰色关联分析将灰色关联度较低的滚动角参数剔除后通过离散小波转换(DWT)去噪处理,将处理后的数据分别进行两个单一模型预测后进行最优赋权得到DWT-LSTM-SVR堆叠预测模型。其中,将刀盘水平位移、盾尾水平位移、刀盘垂直位移和盾尾垂直位移作为预测模型的输出变量,其余22个掘进参数和5个地层参数为输入变量,并将DWT-LSTM-SVR模型应用于珠江三角洲水资源配置工程A3标段。结果表明:DWT-LSTM-SVR模型的4个盾构姿态参数预测值与真实值误差与其他模型相比较小,说明该模型可以有效结合单一模型,且在剔除与4个盾构姿态参数关联度较低的参数后可以提高模型预测精度;DWT-LSTM-SVR模型的评价指标均满足施工误差要求,其中,对于盾尾位移值的预测效果较好,平均绝对百分比误差约为0.02,拟合度R 2值均高于0.98,说明DWT-LSTM-SVR模型可以满足模型设计要求。通过建立不同数据集分析数据数量对堆叠模型预测精度的敏感性,结果表明数据越多堆叠模型预测精度越高,可为其他盾构姿态的提前调整提供一定参考。 展开更多

关键词 盾构姿态 灰色关联度 深度学习 堆叠集成预测模型 误差预测

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烧结矿质量级联集成智能预测模型 被引量：5

8

作者 李勇 吴敏 +2 位作者 曹卫华 赖旭芝 王春生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1742-1750,共9页

针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方... 针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方法,确定影响烧结矿质量的关键参数,并将其划分为在配料过程中可知的配料参数信息与未来生产中的烧结过程状态参数、操作参数信息;然后,提出了级联结构烧结矿质量智能集成预测模型,模型第1级采用基于T-S模糊融合的时间序列集成预测算法,准确预测烧结过程状态参数、操作参数以避免仪器仪表检测的滞后性,第2级根据第1级的预测输出和配料参数信息,采用基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的信息熵集成预测模型,有效预测烧结矿铁品位、碱度和转鼓指数。仿真实验和工业应用表明:所建立的预测模型提高了烧结矿质量预测精度,对烧结生产具有重要指导意义。 展开更多

关键词 烧结过程 集成智能预测模型 T—S模糊融合 信息熵

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基于烟气温度场分布的烧穿点智能集成预测方法 被引量：4

9

作者 吴敏 徐辰华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1313-1320,共8页

铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立... 铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立工艺参数预测模型,采用灰色理论建立烟气温度分布时间序列预测模型,通过模糊组合器综合与协调两个模型来预测烧穿点位置.实际运行结果表明,智能集成预测方法为铅锌烧结过程烧穿点的判断和预测提供了一种可行、有效的解决思路,为实现过程的状态优化奠定了基础. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 烧穿点 烟气温度场分布 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 集成预测模型

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铅锌烧结配料过程的智能集成建模与综合优化方法 被引量：9

10

作者 王春生 吴敏 +1 位作者 曹卫华 何勇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期605-612,共8页

以铅锌烧结配料过程为背景,针对传统配料方法中存在的成本高和准确率低的问题,提出一种智能集成建模与综合优化方法.首先,在建立过程神经网络模型和改进灰色系统预测模型的基础上,利用信息论中熵值的概念,提出一种既可保证预测精度又能... 以铅锌烧结配料过程为背景,针对传统配料方法中存在的成本高和准确率低的问题,提出一种智能集成建模与综合优化方法.首先,在建立过程神经网络模型和改进灰色系统预测模型的基础上,利用信息论中熵值的概念,提出一种既可保证预测精度又能满足配料计算对数据完备性要求的烧结块成分集成预测模型;其次,以成本最小为目标建立烧结配料优化模型,采用基于专家推理策略和改进免疫遗传算法的定性定量综合集成方法,实现烧结配料的优化.仿真结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 集成预测模型 配料优化模型 专家推理策略 改进免疫遗传算法 定性定量综合集成

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基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测 被引量：3

11

作者 吴敏 徐辰华 王春生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期825-828,871,共5页

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合... 针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 透气性 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 模糊组合器 集成预测模型

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基于数据驱动的铣削刀具寿命预测研究 被引量：10

12

作者 黄志平 黄新宇 +1 位作者 李亮 郭月龙 《制造技术与机床》 北大核心 2020年第1期153-161,共9页

建立了一种基于轨迹相似性和支持向量回归机的集成预测模型,可以预测刀具的寿命。对试验采集到的信号进行了时域和小波分析,研究了信号特征量与刀具磨损之间的关系。计算了45个特征量与刀具磨损之间的相关系数,最终选择5个特征向量作为... 建立了一种基于轨迹相似性和支持向量回归机的集成预测模型,可以预测刀具的寿命。对试验采集到的信号进行了时域和小波分析,研究了信号特征量与刀具磨损之间的关系。计算了45个特征量与刀具磨损之间的相关系数,最终选择5个特征向量作为预测模型的输入向量。样本刀具1、2和3在稳定加工阶段的寿命预测精度分别为88.5%,87.5%和90.5%。并同其他模型进行了对比,结果表明,所提出的集成模型在刀具剩余使用寿命预测方面预测精度更优。 展开更多

关键词 刀具磨损 剩余寿命 集成预测模型 轨迹相似性 支持向量回归机

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基于优化变分模态分解和核极限学习机的集装箱吞吐量预测 被引量：1

13

作者 张丰婷 杨菊花 +1 位作者 任金荟 金坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期2333-2342,共10页

针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显... 针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征,提出基于优化变分模态分解(OVMD)和核极限学习机(KELM)的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先,用汉佩尔辨识法(HI)剔除原始时间序列中的异常值,并把预处理之后的序列通过OVMD分解为多个特征明显的子模态。然后,为提高预测效率,将分解后的子模态按照样本熵(SE)值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类;同时,借助KELM中携带的小波、高斯和线性核函数捕捉具有不同特征子模态的趋势。最后,把所有子模态的预测结果线性相加得到最终的预测结果。以深圳港的月度集装箱吞吐量数据为样本进行实验,所提模型的平均绝对误差(MAE)达到0.9149,平均绝对百分比误差(MAPE)达到0.199%,均方根误差(RMSE)达到7.8860,决定系数(R2)为0.9944。与四种对比模型相比,所提出的模型在预测精度和效率上都具有一定的优势,同时克服了传统互补集成经验模态分解(CEEMD)和集成经验模态分解(EEMD)中容易出现的模态混叠问题以及极限学习机(ELM)中存在过拟合等问题,具有一定的实际应用潜力。 展开更多

关键词 集装箱吞吐量预测 样本熵 变分模态分解 核极限学习机 分解集成预测模型

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中国经济离真正的市场化还有多远? 被引量：2

14

作者 吴玉鸣 《华东师范大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2004年第4期89-95,共7页

国内已有不少学者对我国经济市场化程度进行了卓有成效的研究 ,但其中的定量预测、尤其是进行综合集成预测研究的成果却很少。为此 ,可在设计经济市场化进程综合测度指数(EMI) ,根据有关标准对中国经济市场化的进程、现状进行判断的前提... 国内已有不少学者对我国经济市场化程度进行了卓有成效的研究 ,但其中的定量预测、尤其是进行综合集成预测研究的成果却很少。为此 ,可在设计经济市场化进程综合测度指数(EMI) ,根据有关标准对中国经济市场化的进程、现状进行判断的前提下 ,建立起一元线性回归模型、灰色系统GM (1,1)模型 ,并在这两个模型基础上建立综合集成预测模型 ,以预测中国未来经济市场化进程的水平。 展开更多

关键词 中国 经济市场化 综合集成预测模型 数据来源 指标体系 研究方法

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