农网改造评价指标的非线性优选组合预测模型 被引量：5

1

作者 王敬敏 王振旗 张彩庆 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2003年第4期58-61,共4页

为解决多项目评价中指标的自适应预测问题,采用定量趋势分析与定性趋势分析相结合的方法确定模型群,建立了一套适用于众多农网项目综合评价的优选组合预测模型。试用结果表明,模型的预测精度和通用性良好。

关键词 农村电网 电网改造 评价指标 非线性优选组合预测模型 数据趋势分析

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基于IOWA算子的指数平滑模型与非线性回归模型的组合预测 被引量：7

2

作者 刘刚 李静文 卢凯 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第17期70-73,共4页

文章首先对观测值进行单个预测,然后通过建立基于IOWA组合预测模型,构建了以误差平方和最小为准则新的组合预测模型,通过求解非线性规划模型给出了基于IOWA组合预测的最优权系数。最后对比预测效果评价指标体系的各个指标,表明该组合预... 文章首先对观测值进行单个预测,然后通过建立基于IOWA组合预测模型,构建了以误差平方和最小为准则新的组合预测模型,通过求解非线性规划模型给出了基于IOWA组合预测的最优权系数。最后对比预测效果评价指标体系的各个指标,表明该组合预测模型能提高模型预测的精度。 展开更多

关键词 有序加权算子 指数平滑模型 非线性回归模型 组合预测 数学规划

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基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型 被引量：18

3

作者 陈烨 高亚静 张建成 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期131-136,共6页

利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机... 利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机、BP神经网络和Elman神经网络分别进行单项预测的结果作为输入向量,经GRNN进行非线性组合预测。采用某风电场的实际风速数据进行预测,结果验证了该预测模型的正确性和有效性。 展开更多

关键词 风电 二维小波阈值去噪方法 离散HOPFIELD 模式识别 广义回归神经网络 非线性组合预测 模型 去噪 支持向量机 神经网络 预测

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区域工业用水量非线性预测模型的优选 被引量：2

4

作者 王晓玲 孙月峰 +1 位作者 梅传书 李松敏 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1399-1404,共6页

针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神... 针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神经网络模型.将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中,通过和传统非线性回归法进行比较,结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高.改进BP神经网络法的平均相对误差达到1.4100/,预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×108m3和4.46×108m3.预测结果可为水资源规划和管理提供依据. 展开更多

关键词 工业用水景 预测 改进BP神经网络 非线性 优选模型

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BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用 被引量：9

5

作者 张愉 谢飞 金菊良 《运筹与管理》 CSCD 2006年第3期99-102,113,共5页

针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰... 针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合,它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息,因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势,预测结果更为稳健、精度更高,在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。 展开更多

关键词 安全工程 海洋冰情灾害组合预测模型 BP神经网络 非线性

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涡轴发动机组合模型非线性预测控制 被引量：4

6

作者 肖玲斐 朱跃 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期283-287,共5页

针对涡轴发动机,为了更好的满足控制系统的实时性要求和提高控制性能,建立了数值稳态非线性模型和ARX动态线性模型相串联的组合模型,并将其作为预测模型,设计了非线性预测控制器。由于优化求解控制器时避免了非线性规划问题,控制系统的... 针对涡轴发动机,为了更好的满足控制系统的实时性要求和提高控制性能,建立了数值稳态非线性模型和ARX动态线性模型相串联的组合模型,并将其作为预测模型,设计了非线性预测控制器。由于优化求解控制器时避免了非线性规划问题,控制系统的实时性得以保证。仿真结果表明,当旋翼负载变化时,功率涡轮转速收敛速度快,稳态精度高,超调量小。 展开更多

关键词 涡轴发动机 非线性预测控制 数值-ARX组合模型

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能源发展趋势的非线性优化组合预测模型研究 被引量：11

7

作者 邢棉 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第3期64-67,共4页

通过对我国能源生产历史数据的分析,提出了非线性回归与灰色预测优化组合预测模型,从理论和应用上说明了此方法的优点,并对未来的能源生产发展做出了分析预测。

关键词 能源 发展趋势 非线性 优化 组合预测模型

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创新产品市场扩散的非线性组合预测模型 被引量：3

8

作者 董景荣 杨秀苔 《重庆大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第2期83-86,共4页

提出了一种新的非线性组合预测扩散模型 ,并给出了相应的反向传播学习算法 ,理论研究与应用举例表明 :该方法具有很强的学习与泛化能力 ,在处理诸如创新扩散时间序列这种具有一定程度不确性的组合建模与扩散预测方面有很好的应用价值。... 提出了一种新的非线性组合预测扩散模型 ,并给出了相应的反向传播学习算法 ,理论研究与应用举例表明 :该方法具有很强的学习与泛化能力 ,在处理诸如创新扩散时间序列这种具有一定程度不确性的组合建模与扩散预测方面有很好的应用价值。为预测创新产品的未来销售和制定创新产品市场营销战略提供了决策支持。 展开更多

关键词 创新产品 市场扩散 非线性组合预测模型

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非线性组合模型在库岸边坡地下水位预测中的应用 被引量：4

9

作者 邓宏艳 王成华 《土木建筑与环境工程》 CSCD 北大核心 2010年第1期31-35,共5页

根据某库岸边坡地下水位的监测资料,建立了地下水位预测的时间序列法和速率分析法,在此基础上构建了非线性组合预测模型。各模型的预测结果分析表明:非线性组合模型的精度高于单一预测模型,是一种较好的库岸坡体地下水位预测方法,非线... 根据某库岸边坡地下水位的监测资料,建立了地下水位预测的时间序列法和速率分析法,在此基础上构建了非线性组合预测模型。各模型的预测结果分析表明:非线性组合模型的精度高于单一预测模型,是一种较好的库岸坡体地下水位预测方法,非线性组合预测模型的应用,为库岸边坡稳定性的长期预测提供创造了条件。 展开更多

关键词 非线性组合模型 时间序列法 速率分析法 库岸边坡 边坡稳定性 地下水位预测 地下水

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非线性权组合预测模型及其最优权的确定 被引量：13

10

作者 周传世 《预测》 CSSCI 北大核心 1994年第2期60-61,64,共3页

非线性权组合预测模型及其最优权的确定周传世（广东商学院城市经济管理系５１０３２０）１引言组合预测方法是当前研究得较为活跃的一个方法。但大多作者都是讨论的线性组合预测模型以及如何根据不同的目标函数确定最优权系数。一般来... 非线性权组合预测模型及其最优权的确定周传世（广东商学院城市经济管理系５１０３２０）１引言组合预测方法是当前研究得较为活跃的一个方法。但大多作者都是讨论的线性组合预测模型以及如何根据不同的目标函数确定最优权系数。一般来讲，不同预测模型的非线性组合在一定... 展开更多

关键词 非线性 组合预测模型 最优权

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基于小波网络的大坝非线性组合预测模型 被引量：2

11

作者 刘红萍 李波 张史宏 《水电能源科学》 北大核心 2010年第11期75-77,共3页

针对大坝这一复杂的巨系统,为尽可能利用观测量的有用信息,引入了大坝非线性组合分析模型,并基于小波理论及人工神经网络原理构建了小波网络的大坝非线性组合预测模型。以龙潭混凝土大坝为例进行拟合和预测,计算结果与实测值吻合良好,... 针对大坝这一复杂的巨系统,为尽可能利用观测量的有用信息,引入了大坝非线性组合分析模型,并基于小波理论及人工神经网络原理构建了小波网络的大坝非线性组合预测模型。以龙潭混凝土大坝为例进行拟合和预测,计算结果与实测值吻合良好,表明本文方法可行、有效。 展开更多

关键词 大坝 安全监测 非线性组合模型 小波网络预测模型

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基于MMAS-BP算法的短期风速非线性组合预测模型 被引量：1

12

作者 熊伟 程加堂 艾莉 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期247-249,共3页

为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,... 为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,该方法的平均绝对误差及均方误差分别为17.76%和3.68%,均小于单一模型、线性组合模型及神经网络组合模型的预测结果,提高了网络的泛化能力,降低了预测风险,为风电场风速预测提供了一种新途径。 展开更多

关键词 风电场 短期风速 非线性组合预测模型 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统优化BP神经网络

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光伏电站环网柜温湿度非线性耦合预测模型研究 被引量：1

13

作者 徐冬梅 张杰 +1 位作者 刘学广 邹君文 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期42-50,共9页

大型太阳能光伏电站中的环网柜工作环境复杂多变,面对温差大、潮湿等恶劣环境,极易发生环网柜运行故障,影响太阳能光伏的安全稳定接入并网。环网柜温湿度具有明显的线性和非线性变化特征,基于环网柜内部温湿度实测数据,利用自回归移动平... 大型太阳能光伏电站中的环网柜工作环境复杂多变,面对温差大、潮湿等恶劣环境,极易发生环网柜运行故障,影响太阳能光伏的安全稳定接入并网。环网柜温湿度具有明显的线性和非线性变化特征,基于环网柜内部温湿度实测数据,利用自回归移动平均(ARIMA)模型和径向基函数(RBF)模型对线性和非线性数据处理能力的优势,构建ARIMA-RBF权重组合温湿度预测模型,对某光伏电站实际环网柜内温湿度进行动态预测。预测结果表明:相较于单一模型,ARIMA-RBF权重组合模型的预测精度更高、稳定性更好;该组合模型通过适当的加权策略充分发挥了单一模型对数据不同特征的处理能力,能较好地评估环网柜内部温湿度状态,可为建立更具普适性的预测模型提供参考,并有助于减少环网柜因长期超温和潮湿环境下运行引起的故障。 展开更多

关键词 太阳能光伏 环网柜 温湿度 非线性耦合 权重组合预测模型

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中国股市波动率的TSK非线性组合预测模型

14

作者 耿立艳 马军海 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第1期123-126,共4页

Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型。针对单一Grey-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型。通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GA... Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型。针对单一Grey-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型。通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GARCH类模型、RBF非线性组合预测模型和线性组合预测模型相比,TSK非线性组合预测模型总体上能够获得更高的预测精度,说明TSK非线性组合预测模型是一种有效的波动率预测分析方法。 展开更多

关键词 非线性组合预测 Grey-EGARCH模型 Grey-GJR模型 TSK模糊推理系统

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基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型 被引量：11

15

作者 许绘香 曹敏 马莹莹 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第6期670-675,共6页

针对传统方法不能对网络流量变化特征进行准确描述,并且预测精度较低的问题,提出了基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型.通过对非线性网络流量数据进行有效分解,获得不同尺度的分量,利用混沌理论对多尺度分量进行相空间重构获... 针对传统方法不能对网络流量变化特征进行准确描述,并且预测精度较低的问题,提出了基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型.通过对非线性网络流量数据进行有效分解,获得不同尺度的分量,利用混沌理论对多尺度分量进行相空间重构获得流量子序列.构建改进鸟群算法优化模型,并对重构后的网络流量子序列进行预测和组合,获得网络流量预测结果.结果表明,所提模型能够精确地描述网络流量的非线性、周期性以及长相关性等变化特征,具有较高的预测精度. 展开更多

关键词 大数据分析 非线性网络 网络流量 组合预测模型 改进鸟群算法 混沌理论 觅食行为 周期性

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基于组合模型的非线性时间序列预测算法 被引量：6

16

作者 于琼 田宪 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第10期1817-1825,共9页

为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题,提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF,然后引入赫斯特(Hurst)指数将同类的IMF整合为新的分量,最... 为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题,提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF,然后引入赫斯特(Hurst)指数将同类的IMF整合为新的分量,最后选用LS-SVR-ARIMA模型进行组合预测。在该算法中,设计了序列分类整合等过程,优化了建模的计算量,构建了高效精准的预测模型。为验证模型的有效性,采用上证指数公共数据集和真实交通流数据进行检验,实验结果表明,改进的基于组合模型的HURST-EMD预测算法在提高预测效率的同时具有更好的预测精度。 展开更多

关键词 非线性时间序列 经验模态分解 赫斯特指数 组合预测模型

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机床热误差非线性组合预测模型研究 被引量：3

17

作者 屈力刚 刘洪侠 +1 位作者 邢宇飞 李铭 《机床与液压》 北大核心 2021年第1期42-46,68,共6页

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单... 在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。 展开更多

关键词 热误差补偿 非线性组合预测模型 广义回归神经网络 灰色关联度

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基于粒子群优化的非线性灰色Bernoulli模型在中长期负荷预测中的应用 被引量：23

18

作者 方仍存 周建中 +2 位作者 张勇传 李清清 刘力 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期60-63,共4页

将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对... 将非线性灰色Bernoulli模型用于到中长期电力负荷预测,提出了优选模型参数的粒子群优化算法。该模型是将GM(1,1)模型与Bernoulli微分方程相结合的一种灰色模型,适用于对不同发展趋势曲线的预测。通过粒子群优化算法,以模型预测平均绝对百分误差最小为目标,选择最优的模型参数。采用不同测试数据以及实际电网负荷数据进行了验证,结果表明上述模型有很好的适应性及较高的预测精度。 展开更多

关键词 中长期负荷预测 非线性灰色Bernoulli模型 粒子群优化(PSO) 参数优选

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灰色神经网络组合算法在复杂非线性预测中的应用 被引量：13

19

作者 章敬东 刘小辉 +1 位作者 邓飞其 刘永清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第12期56-58,共3页

IT人才需求预测是一个复杂的非线性过程,在回归法和相关分析法失效的情况下,组合运用灰色系统方法和神经网络算法,克服了数据缺乏、影响因子非线性程度高的困难,精确地预测了珠三角IT人才的需求总量,并推算出未来合理的IT人才需求结构。

关键词 非线性 复杂需求预测 灰色理论 神经网络算法 组合模型

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基于RBF神经网络非线性集成模型的天然气需求预测 被引量：9

20

作者 冯雪 张金锁 +1 位作者 邹绍辉 包乌云毕力格 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第11期91-93,共3页

结合数据特征，文章以RBF神经网络作为非线性集成工具，建立了我国天然气需求预测模型。研究发现：（1）非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高，稳定性最强。相较而言，非线性集成模型的预测值平均相对误差最小（2．81％），明... 结合数据特征，文章以RBF神经网络作为非线性集成工具，建立了我国天然气需求预测模型。研究发现：（1）非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高，稳定性最强。相较而言，非线性集成模型的预测值平均相对误差最小（2．81％），明显低于单一的ARIMA模型（3．55％）、RBF残差修正后的组合模型（6．78％）和单一的RBF模型（9．00％）；（2）非线性集成模型预测2013～2015年我国天然气需求量以年均12．45％的比例增长，这种增速有利于我国能源消费结构的改善。 展开更多

关键词 ARIMA RBF神经网络 组合模型 非线性集成模型 天然气需求预测

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