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基于机器学习的低血压预测指数指导术中血压管理的研究进展
1
作者 许琳涓 李轶 谢建琴 《临床麻醉学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期966-970,共5页
术中低血压与术后不良预后密切相关。基于机器学习的低血压预测指数(HPI)利用有创和无创血压监测在非心脏和心脏手术中可以预测低血压,使术中血压管理由被动处理转变为预防性的主动控制。HPI的血流动力学管理减少了术中低血压的发生。... 术中低血压与术后不良预后密切相关。基于机器学习的低血压预测指数(HPI)利用有创和无创血压监测在非心脏和心脏手术中可以预测低血压,使术中血压管理由被动处理转变为预防性的主动控制。HPI的血流动力学管理减少了术中低血压的发生。本文从HPI概述、HPI有创和无创血压监测在手术中的应用以及HPI的局限性等方面进行综述。 展开更多
关键词 机器学习 低血压预测指数 血压管理
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低血压预测指数在机器人辅助腹腔镜膀胱切除术患者血流动力学管理中应用1例报告及文献复习
2
作者 阮文青 付泽润 +3 位作者 黄逸 李龙云 孙耀 李凯 《吉林大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1130-1136,共7页
目的:分析在机器人辅助腹腔镜膀胱切除术患者应用低血压预测指数(HPI)进行术中血流动力学管理的经过,为同类型大手术的麻醉监测和血流动力学管理提供参考。方法:回顾性分析1例采用HPI进行术中血流动力学管理的接受机器人辅助腹腔镜膀胱... 目的:分析在机器人辅助腹腔镜膀胱切除术患者应用低血压预测指数(HPI)进行术中血流动力学管理的经过,为同类型大手术的麻醉监测和血流动力学管理提供参考。方法:回顾性分析1例采用HPI进行术中血流动力学管理的接受机器人辅助腹腔镜膀胱切除术患者的临床资料、术中血流动力学资料、血管活性药物用法用量和临床效果,并结合相关文献进行分析。结果:患者,女性,72岁,因肉眼血尿5个月伴尿痛3个月入院。膀胱镜检查,膀胱三角区右侧可见7 cm×7 cm×5 cm肿物,近膀胱颈可见大小约4 cm×3 cm×3 cm肿物。正电子发射/计算机断层扫描(PET/CT)检查,膀胱右后壁增厚伴高代谢,初步诊断为膀胱恶性肿瘤。进行麻醉前评估后拟行机器人辅助腹腔镜膀胱切除术。患者入室后常规监测,同时采用搭载HPI软件的监护仪指导术中血流动力学管理。常规麻醉诱导后,使用可视喉镜进行气管插管。患者术中共发生低血压事件(IOH)6次,平均动脉压(MAP)<65 mmHg累计时间为13.7 min,占麻醉时长的4.4%,MAP<65 mmHg时间加权平均数为0.28 mmHg。HPI≥85的时间范围与MAP<65 mmHg大致重叠且包含后者。146个HPI≥85的时间点,68.5%(100/146)MAP>65 mmHg;47个MAP<65 mmHg的时间点,97.9%(46/47)均出现HPI≥85。患者术后第1天超敏肌钙蛋白I<0.01μg·L^(-1),未发生围术期不良事件,第8天顺利出院。结论:HPI可及时并准确地预警机器人辅助腹腔镜膀胱切除术患者IOH的发生。术中使用基于HPI的低血压纠正策略可将患者MAP<65 mmHg的时间加权平均数维持在较低水平。 展开更多
关键词 低血压 低血压预测指数 机器学习 血流动力学管理 病例报告
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哮喘易感基因多态性与哮喘预测指数阳性婴幼儿喘息的相关性 被引量：17
3
作者 陈虹 刘海沛 +1 位作者 鲍一笑 华丽 《临床儿科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期547-550,共4页
目的探讨3个哮喘易感基因单核苷酸多态性(SNPs)位点与哮喘预测指数(API)阳性婴幼儿喘息的相关性。方法将201例喘息婴幼儿分为API阳性组(68例)和API阴性组(133例)。选取儿童哮喘易感基因SNPs位点ADRβ2R16G、FcεR1 E237G和IL13 A2044G,... 目的探讨3个哮喘易感基因单核苷酸多态性(SNPs)位点与哮喘预测指数(API)阳性婴幼儿喘息的相关性。方法将201例喘息婴幼儿分为API阳性组(68例)和API阴性组(133例)。选取儿童哮喘易感基因SNPs位点ADRβ2R16G、FcεR1 E237G和IL13 A2044G,采用TaqMan探针法对两组患儿进行基因分型,分别比较上述基因多态性位点在阳性组和阴性组间的分布差异。结果多态性位点FcεR1 E237G AG杂合子在API阳性组的频率明显高于阴性组(分别为41.2%和24.1%),差异有统计学意义(χ2=6.30,P=0.012,OR=2.21,95%CI=1.18～4.13),而ADRβ2 R16G和IL13 A2044G位点在两组间的分布差异无统计学意义(χ2=1.72、1.85,P均>0.3)。结论儿童哮喘易感基因单核苷酸多态性FcεR1 E237G AG杂合子与API阳性患儿喘息相关,未发现ADRβ2 R16G和IL13 A2044G多态性与API阳性患儿喘息相关。 展开更多
关键词 哮喘 易感基因 婴幼儿喘息 哮喘预测指数
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香港中文大学预测指数对行放射治疗的原发性肝癌患者预后的评估价值 被引量：1
4
作者 付挺 孟晓军 《中国全科医学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第29期3480-3482,共3页
目的评价香港中文大学预测指数(CUPI)对行放射治疗的原发性肝癌患者预后的评估价值。方法选择2004年5月—2011年5月在株洲市中心医院行三维适形放射治疗的原发性肝癌患者112例,根据CUPI分为低危组77例,中危组32例,高危组3例。绘制Kaplan... 目的评价香港中文大学预测指数(CUPI)对行放射治疗的原发性肝癌患者预后的评估价值。方法选择2004年5月—2011年5月在株洲市中心医院行三维适形放射治疗的原发性肝癌患者112例,根据CUPI分为低危组77例,中危组32例,高危组3例。绘制Kaplan-Meier生存曲线并进行log-rank检验。结果所有患者中位生存期为14.0个月〔95%CI(9.7,18.3)〕,1年、2年、3年、4年和5年生存率分别为56%、36%、33%、25%和21%。低危组中位生存期为20.0个月〔95%CI(15.3,27.1)〕,中危组为8.0个月〔95%CI(6.3,10.0)〕,高危组为4.0个月〔95%CI(1.7,6.1)〕。log-rank检验结果显示,低危组与中危组、中危组与高危组生存曲线比较,差异均有统计学意义(P值分别为0.002和0.010)。结论 CUPI对接受放射治疗的原发性肝癌患者的预后有较好的评估价值,有助于筛选适宜放射治疗的患者。 展开更多
关键词 肝肿瘤 放射疗法 香港中文大学预测指数 预后
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基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的空气质量指数预测模型 被引量：1
5
作者 周建国 秦远 周路明 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期322-334,共13页
精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法... 精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法。首先,采用改良的自适应白噪声完全集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和样本熵(Sample Entropy,SE)对原始AQI序列进行分解并重构,获得高频、中频和低频3个频率分量。其次,利用经过北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对高频分量进行二次分解,进一步降低其复杂度。再次,引入向量加权平均算法(Weighed Mean of Vectors Algorithm,INFO)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的关键参数进行优化,同时利用INFO-LSTM预测高频分量分解后的子序列,进而利用INFO-ELM分别预测中、低频分量,并将所得预测结果进行线性叠加。最后,利用NGO-VMD和INFO-ELM对误差序列进行分解和预测,并对初次预测结果进行修正,得到最终的AQI预测值。研究选取北京、上海和成都3个典型城市为例进行实证分析,并对比了7个对照试验,发现基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的模型具有最高的预测精度。该模型可为治理空气污染提供理论和技术上的帮助。 展开更多
关键词 环境工程学 空气质量指数预测 二次分解 长短期记忆网络 极限学习机 向量加权平均算法 误差修正模型
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基于IGA-BP的地下电缆健康指数预测
6
作者 黄金波 邹国平 +2 位作者 焦建格 陈向荣 赵天剑 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期265-274,共10页
随着电缆设备的大量投运,电缆故障问题也威胁着电网安全运行,传统的运维检修工作难以准确预测出电缆绝缘目前的健康状态。针对此问题,提出了一种基于改进遗传算法-反向传播(improved genetic algorithm-back propagation,IGA-BP)神经网... 随着电缆设备的大量投运,电缆故障问题也威胁着电网安全运行,传统的运维检修工作难以准确预测出电缆绝缘目前的健康状态。针对此问题,提出了一种基于改进遗传算法-反向传播(improved genetic algorithm-back propagation,IGA-BP)神经网络模型的电缆健康指数预测方法。由于地下电缆在不同的老化阶段其参数变化率不同,该方法在遗传算法优化过程中将地下电缆近几年的老化趋势特征加入适应度函数和变异算子中,对不同个体基于老化趋势特征进行区分,提高了模型搜索全局最优解的效率和预测准确率。实验结果表明:对比传统反向传播(back propagation,BP)神经网络和遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络,IGA-BP神经网络的准确率提高了3.68%,五折交叉验证的准确率为99.39%,并在15 kV高压交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)地下电缆数据集中取得了95.8%的准确率;所构建的模型能够充分考虑电缆过去的老化信息,更适用于电缆的健康指数预测。 展开更多
关键词 地下电缆 交联聚乙烯 健康指数预测 BP神经网络 遗传算法 老化趋势特征
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适合西藏地区的归一化植被指数预测模型构建及验证
7
作者 孟慧美 吴凌霄 +1 位作者 宣越健 米玛旺堆 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第2期199-211,共13页
基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地... 基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地区植被覆盖率总体呈现不明显减少趋势;3个预测模型中,RF预测精度最高,其归一化均方根误差、平均绝对百分比误差、决定系数,分别达到了6.92%、4.04%、0.9;小波变换方法能有效提高模型预测精度;组合模型可以提高预测精度,其中误差倒数权重组合模型优于平均权重和方差倒数加权组合模型。因此可以利用RF等机器学习方法结合小波变换、组合模型在西藏地区进行NDVI预测,为生态环境保护和农牧业生产决策提供科学指导。 展开更多
关键词 归一化植被指数(NDVI)预测模型 随机森林(RF)方法 差分自回归移动平均(ARIMA)方法 Prophet方法 小波变换
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基于LPWAN和AQI指数预测的空气质量监测系统 被引量：4
8
作者 张天娇 海涛 +2 位作者 王钧 黄孝平 招兴业 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第15期6558-6566,共9页
针对传统空气质量监测系统耗电量大、抗干扰能力差、稳定性不高以及空气质量指数(air quality index,AQI)预测精度不足等问题,设计了一种集低功耗广域物联网LPWAN、One-NET云平台和循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)于一体的空气... 针对传统空气质量监测系统耗电量大、抗干扰能力差、稳定性不高以及空气质量指数(air quality index,AQI)预测精度不足等问题,设计了一种集低功耗广域物联网LPWAN、One-NET云平台和循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)于一体的空气质量监测系统。系统采用光伏为主、市电为辅的混合模式供电;利用远距离无线电LoRa技术采集环境参数,集合云平台技术、麻雀搜索算法-变分模态分解-循环神经网络(sparrow search algorithm-variational mode decomposition-GRU,SSA-VMD-GRU)耦合模型实现远程监控和预测AQI指数。通过通信测试,结果表明通信距离1000 m内,通信率在96%以上,丢包率不超过4%。将采集到的特征参数用传统的GRU模型、VMD-GRU模型和本文提出的SSA-VMD-GRU模型进行训练、测试仿真和对比,结果表明SSA-VMD-GRU模型相较于传统的GRU模型和VMD-GRU模型对AQI指数有更好的预测效果,均方根误差分别减小了22.434、0.833,平均绝对误差分别减小了16.849、0.623,预测误差率在3%以内。该系统能够实现对空气质量的实时监控和AQI指数的精准预测,为准确发布空气质量预警提供借鉴。 展开更多
关键词 低功耗广域物联网 AQI指数预测 SSA-VMD-GRU模型 监测系统 光伏供电
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基于信度隐马尔可夫过程的股票指数趋势预测方法
9
作者 王璐璐 刘邱云 赖岳 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期597-603,共7页
由于股票指数序列具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为的不确定性,所以其预测工作甚为艰难.该文结合证据理论和Pignistic概率转换方法,研究了一种新的马尔可夫模型转移矩阵计算方法,并应用于股票指数趋势预测,提出了基于... 由于股票指数序列具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为的不确定性,所以其预测工作甚为艰难.该文结合证据理论和Pignistic概率转换方法,研究了一种新的马尔可夫模型转移矩阵计算方法,并应用于股票指数趋势预测,提出了基于信度隐马尔可夫过程的股票指数趋势预测方法,实证结果表明该方法的预测效果较好. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 证据理论 信度函数 Pignistic概率 股票指数预测
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巴拿马型船舶运费指数神经网络集成预测研究
10
作者 陈亮 沈良朵 +1 位作者 班文超 徐楚天 《浙江海洋大学学报(自然科学版)》 2024年第6期531-538,共8页
巴拿马型船舶在国际航运业占有重要地位,为了提高该运价指数的预测精度,提出的VMD-SSA-LSTM模型将变分模态数据分解(VMD)技术、麻雀搜索优化算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合。试验结果显示,VMD-SSALSTM时间序列预测模型关于... 巴拿马型船舶在国际航运业占有重要地位,为了提高该运价指数的预测精度,提出的VMD-SSA-LSTM模型将变分模态数据分解(VMD)技术、麻雀搜索优化算法(SSA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合。试验结果显示,VMD-SSALSTM时间序列预测模型关于巴拿马型船舶运价指数的预测性能表现上要较LSTM、VMD-LSTM模型优秀,而VMD-SSALSTM多因素预测模型在运价指数预测上表现良好。此外利用该组合模型预测了2种其他船型运费指数,验证了该组合模型的可靠性,可作为船舶运价指数预测研究方面的一个新方法。 展开更多
关键词 运价指数预测 交通运输经济 变分模态分解 麻雀搜索算法 长短期记忆神经网络
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我国耕地保有量的指数预测模型 被引量：11
11
作者 孙燕 张云鹏 +1 位作者 王慎敏 周寅康 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2007年第1期46-49,共4页
为确保2010年1.2亿hm2的耕地保有量,根据我国近年耕地利用现状,构建我国耕地保有量的指数预测模型,基于我国耕地保有量现状进行分析预测;并从建设占用、耕地补充、生态退耕、农业结构调整和灾害损毁5方面进行单要素分析,在数值模拟的基... 为确保2010年1.2亿hm2的耕地保有量,根据我国近年耕地利用现状,构建我国耕地保有量的指数预测模型,基于我国耕地保有量现状进行分析预测;并从建设占用、耕地补充、生态退耕、农业结构调整和灾害损毁5方面进行单要素分析,在数值模拟的基础上提出高、中、低3种方案,针对如何保障我国“十一五”规划耕地保有量的实现,提出可供政府咨询决策的建议。 展开更多
关键词 耕地保有量 指数预测模型 方案
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建筑安全事故灰色季节指数预测模型及应用 被引量：15
12
作者 胡鹰 叶义成 +2 位作者 李丹青 胡倩 刘涛 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期86-91,共6页
为构建能针对建筑安全系统事故特征的事故预测模型,从气候、地域性、传统节日等方面分析我国房屋建筑及市政工程生产安全事故数据。基于灰色系统理论及季节变动预测方法,建立建筑安全事故灰色季节指数预测模型。用GM(1,1)模型作为季节... 为构建能针对建筑安全系统事故特征的事故预测模型,从气候、地域性、传统节日等方面分析我国房屋建筑及市政工程生产安全事故数据。基于灰色系统理论及季节变动预测方法,建立建筑安全事故灰色季节指数预测模型。用GM(1,1)模型作为季节指数预测的趋势方程,使不满1个整数周期的事故量统计数据参与建模,实现对模型的即时更新。结果表明:建筑安全事故时间序列有以指数变化为特征的趋势性和以年为周期的周期性;在建筑安全事故预测应用中,灰色季节指数预测模型平均预测准确度达到89%,比常规趋势方程季节指数预测方法预测精度提高5%以上。 展开更多
关键词 房屋建筑及市政工程 安全事故 灰色系统理论 季节指数预测 趋势方程
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基于结构修剪神经网络的股票指数预测模型 被引量：9
13
作者 孙彬 李铁克 张文学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2840-2843,共4页
股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引... 股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中,并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元,在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例,构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型,在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习,并对上证指数进行仿真预测。最后,通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性。 展开更多
关键词 股票指数预测 预测指标体系 BP算法 贝叶斯分析 网络结构修剪
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基于指数平滑预测的高效变量喷灌方法 被引量：4
14
作者 董鑫 周利明 +3 位作者 刘阳春 张俊宁 汪凤珠 李亚硕 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第S1期372-378,共7页
针对现有灌溉系统只能实现大田经验均一灌溉、缺乏决策指导的问题,基于田间Zig Bee无线网络实时采集的田间预埋水分传感器信息,提出一种基于二次平滑预测算法的变量灌溉指导数据处理方法,根据理论设定值自行调整平滑权重,使其预测数据... 针对现有灌溉系统只能实现大田经验均一灌溉、缺乏决策指导的问题,基于田间Zig Bee无线网络实时采集的田间预埋水分传感器信息,提出一种基于二次平滑预测算法的变量灌溉指导数据处理方法,根据理论设定值自行调整平滑权重,使其预测数据达到最优,得到变量作业处方图;研制了基于PLC的喷灌机变量控制系统,通过模拟百分率计时器对喷灌机逐跨调节,并实时调整行走步长与速度,实现变量灌溉。田间对比试验结果表明,变量灌溉效率及节水方面均优于传统灌溉。 展开更多
关键词 变量灌溉 指数平滑预测 行走控制 无线通信
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APRI、AAR、FIB-4、FI、King、Lok、Forns和FibroIndex指数预测肝硬化患者的食管静脉曲张:一项系统评价和荟萃分析 被引量：4
15
作者 邓晗 祁兴顺 郭晓钟 《临床肝胆病杂志》 CAS 2016年第1期122-122,共1页
【据《Medicine（Baltimore）》2015年10月报道】题：APRI、AAR、FIB-4、FI、King、Lok、Forns和Fibro Index指数预测肝硬化患者的食管静脉曲张：一项系统评价和荟萃分析（作者Deng H等）AST与血小板比值（APRI）、AST与ALT比值（AAR）... 【据《Medicine（Baltimore）》2015年10月报道】题：APRI、AAR、FIB-4、FI、King、Lok、Forns和Fibro Index指数预测肝硬化患者的食管静脉曲张：一项系统评价和荟萃分析（作者Deng H等）AST与血小板比值（APRI）、AST与ALT比值（AAR）、FIB-4、FI、King、Lok、 展开更多
关键词 FIB-4 FibroIndex 指数预测 AAR APRI Forns KING Lok 荟萃分析 BALTIMORE
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基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究 被引量：27
16
作者 智晶 张冬梅 姜鹏飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第26期210-212,共3页
数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。... 数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。使用主成分分析法选取输入变量,并将GA—BP混合建模应用于沪市综合指数预测中。实验结果表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果。 展开更多
关键词 主成分分析 BP神经网络 遗传算法 遗传神经网络 股票指数预测
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快速增量加权支持向量机预测证券指数 被引量：4
17
作者 李拥军 奉国和 齐德昱 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期805-809,共5页
传统支持向量机是对小样本提出,对于大样本会出现训练速度慢、内存占用多等问题．并且不具有增量学习性能．而常用的增量学习方法又会出现局部极小等问题．本文阐述了一种改进的支持向量机算法(快速增量加权支持向量机算法)用于证券指... 传统支持向量机是对小样本提出,对于大样本会出现训练速度慢、内存占用多等问题．并且不具有增量学习性能．而常用的增量学习方法又会出现局部极小等问题．本文阐述了一种改进的支持向量机算法(快速增量加权支持向量机算法)用于证券指数预测．该算法先对指数样本做相空间重构,再分解成若干个工作子集,针对样本重要程度给出不同权重构建预测模型．实验分析表明,在泛化精度保持略好情况下,训练速度明显提高． 展开更多
关键词 支持向量机 增量学习 证券指数预测 相空间重构
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基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型 被引量：18
18
作者 翁剑成 付宇 +3 位作者 林鹏飞 王晶晶 毛力增 李东岳 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-85,93,共7页
城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行... 城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达90%以上,与其他4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值. 展开更多
关键词 城市交通 日维度指数预测 梯度提升决策树 路网交通指数 精度验证
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灰色预测模型与指数曲线预测模型的比较分析 被引量：6
19
作者 王惠霞 冯俊文 苏雪琴 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 1995年第3期235-238,共4页
该文通过剖析灰色预测模型ＧＭ（１，１）与指数曲线预测模型ｙ＝ａｅ（ｂｘ）的建模原理，对两者进行了实例比较分析，从中得到了若干启示，两者的差异在于参数估计方式的不同，均仅适用于呈指数规律变化的系统。
关键词 灰色预测 指数曲线预测 参数估计 建模
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指数预测模型和Smith预估器在SCR烟气脱硝控制系统中的应用 被引量：10
20
作者 孙育红 侯玉婷 +1 位作者 焦力刚 李尔堪 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第12期114-118,共5页
针对选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统喷氨量控制的大延迟特性使得常规PID控制难以取得较好控制效果的问题,本文采用非线性拟合法建立了SCR烟气脱硝入口NOx质量浓度指数预测模型,以该指数模型预测值为前馈信号,设计了SCR烟气脱硝喷氨... 针对选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统喷氨量控制的大延迟特性使得常规PID控制难以取得较好控制效果的问题,本文采用非线性拟合法建立了SCR烟气脱硝入口NOx质量浓度指数预测模型,以该指数模型预测值为前馈信号,设计了SCR烟气脱硝喷氨系统的改进型串级Smith预估控制器,并在DCS中实现组态优化控制.实际应用结果表明：新型指数预测串级Smith预估控制能有效预测SCR烟气脱硝入口NOx质量浓度变化,补偿喷氨系统的迟延特性,改善喷氨系统的控制效果,节约脱硝系统喷氨量约15%~20%. 展开更多
关键词 烟气脱硝 SCR 喷氨控制 大滞后系统 指数预测模型 SMITH预估器
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