基于SSA-XGBoost的综合型商业建筑停车需求预测研究

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作者 李聪颖 贠开拓 +4 位作者 张浩星 张洪涛 袁锴璐 李坤 吴佳西 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第1期15-20,27,共7页

文中基于综合型商业建筑停车需求与机动车吸引量的关系,构建综合型商业建筑停车需求影响因素体系;运用麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的超参数,建立综合型商业建筑停车需求预测组合模型;以西安市58个综合型商业建筑的停车需求预测为例... 文中基于综合型商业建筑停车需求与机动车吸引量的关系,构建综合型商业建筑停车需求影响因素体系;运用麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的超参数,建立综合型商业建筑停车需求预测组合模型;以西安市58个综合型商业建筑的停车需求预测为例,对比SSA-XGBoost模型与支持向量回归模型、XGBoost模型、lasso回归模型的预测结果.结果表明:SSA-XGBoost模型的R2值为0.963、平均绝对误差为75.584、均方根误差为85.749,相较于其他几种预测模型有更高的R2值和更小的预测误差. 展开更多

关键词 停车需求预测 综合型商业 XGBoost 麻雀搜索算法 组合模型

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灵活性驱动下的热电联产机组多目标协同控制策略

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作者 王玮 王子欣 +3 位作者 孔德安 杨健 韩宏志 钱白云 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1907-1915,共9页

灵活性提升会显著影响热电联产机组的热舒适性及运行经济性等性能,为实现机组大范围快速变负荷过程中的综合性能优化,提出了一种基于预测控制的机组多目标协同控制策略。首先,建立了一套考虑灵活性、热舒适性、经济性及平稳性的机组多... 灵活性提升会显著影响热电联产机组的热舒适性及运行经济性等性能,为实现机组大范围快速变负荷过程中的综合性能优化,提出了一种基于预测控制的机组多目标协同控制策略。首先,建立了一套考虑灵活性、热舒适性、经济性及平稳性的机组多目标评价指标体系,为实现多目标协同,设计了一种基于预测控制的机组电热协调控制策略,在滚动优化中引入煤耗指标实现经济优化,并给出了多目标控制律的求解方法;然后,以多目标评价指标作为粒子群优化的目标函数,基于仿真模型离线寻优,获得了控制策略中的最佳参数设定,实现了机组综合性能的优化;最后,以某300 MW机组为例进行了仿真测试。结果表明:该策略可提升热电联产机组的运行灵活性,并在较大程度上保证机组的热舒适性和运行经济性,为热电联产机组的多目标优化控制提供了依据。 展开更多

关键词 热电联产机组 灵活性 多目标优化 模型预测控制 粒子群算法

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基于高频组合片段-基因表达式编程算法的轨道交通地面沉降预测模型

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作者 胡珉 卢孟栋 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第8期206-210,共5页

[目的]地面沉降预测和控制是轨道交通盾构法隧道施工中最为关注的问题之一。为了解决现有地面沉降预测和控制中存在的模型表达过于复杂且缺乏解释性的问题,需要一种既简洁清晰,又能够描述复杂问题的可解释模型,GEP(基因表达式编程)算法... [目的]地面沉降预测和控制是轨道交通盾构法隧道施工中最为关注的问题之一。为了解决现有地面沉降预测和控制中存在的模型表达过于复杂且缺乏解释性的问题,需要一种既简洁清晰,又能够描述复杂问题的可解释模型,GEP(基因表达式编程)算法提供了这种可能性,因此需对基于HFS(高频组合片段)-GEP算法的轨道交通地面沉降预测模型进行深入研究。[方法]以杭绍城际铁路某区段盾构隧道工程为依托,选取盾构施工过程中的土舱压力、刀盘扭矩、刀盘转速、推进速度、总推力、隧道埋深及盾尾注浆量等参数作为关键输入型施工参数,地面沉降作为输出型施工参数,通过备选公式集筛选以及HFS选取,建立基于HFS-GEP算法的轨道交通地面沉降预测模型。利用该模型对第180环—第210环区段的关键施工参数进行优化调整,分析盾构施工参数变化对地面最终沉降的影响效果。[结果及结论]基于HFS-GEP算法的地面沉降预测模型可以反映盾构施工参数与地面最终沉降的显式关系;相较于传统GEP算法的地面沉降预测模型,该模型准确度更高,结构更为简洁,且收敛速度更快。通过对盾构关键施工参数进行优化调整,该模型可将第180环—第210环区段的最终沉降量控制在10 mm以内。 展开更多

关键词 轨道交通 地面沉降预测模型 高频组合片段 基因表达式编程算法

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基于EMD-VMD-LSTM预测算法的高桩码头结构安全预警方法 被引量：1

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作者 栾宏 高刚刚 +2 位作者 沈龙清 沈思程 苏静波 《水运工程》 2024年第7期35-41,共7页

基于高桩码头健康监测数据,针对存在复杂环境因素影响监测精度问题,提出EMD-VMD-LSTM组合算法处理并预测高桩码头结构中的监测信息,通过对比分析验证在高桩码头结构现场监测大数据的预测预警分析中采用EMD-VMD-LSTM组合算法的可行性。同... 基于高桩码头健康监测数据,针对存在复杂环境因素影响监测精度问题,提出EMD-VMD-LSTM组合算法处理并预测高桩码头结构中的监测信息,通过对比分析验证在高桩码头结构现场监测大数据的预测预警分析中采用EMD-VMD-LSTM组合算法的可行性。同时,基于EMD-VMD-LSTM方法和固定预警阈值,提出动态预警阈值的确定方法,设计动静态预警结合的高桩码头结构预警方法,构建多指标、多层次的高桩码头结构安全预警体系以及相应的预警流程。研究成果可以提升高桩码头结构安全预警的准确性和效率,也可为类似工程结构的安全预警管理提供一定的参考。 展开更多

关键词 高桩码头 现场监测 组合预测算法 监测预警 安全性评估

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基于EMD-SSA-LSTM模型的城市轨道交通站点客流预测 被引量：3

5

作者 何勇 张开雯 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2024年第5期829-834,840,共7页

文中基于EMD和SSA算法,对LSTM神经网络进行优化,提出一种新的组合预测模型.利用EMD算法降低数据噪点的干扰,将短时客流数据分解为多个IMF和一个残差.利用SSA算法优化LSTM网络的隐含层神经元个数、学习率以及迭代次数.利用优化后的LSTM... 文中基于EMD和SSA算法,对LSTM神经网络进行优化,提出一种新的组合预测模型.利用EMD算法降低数据噪点的干扰,将短时客流数据分解为多个IMF和一个残差.利用SSA算法优化LSTM网络的隐含层神经元个数、学习率以及迭代次数.利用优化后的LSTM模型对各个IMF进行预测,由各IMF的预测结果求和得到最终的预测值.利用杭州市客流量最大的站点火车东站客流量数据进行验证,并与BP神经网络、LSTM神经网络以及SSA-LSTM模型的预测结果相比较.结果表明:在针对工作日和非工作日的短时客流预测中,EMD-SSA-LSTM组合模型的预测误差均低于其他3种模型,且工作日与非工作日的预测值与真实值之间可决系数分别为0.9995,0.998,验证了本文提出的组合模型的有效性,并且提高了预测精度. 展开更多

关键词 短时客流预测 EMD和SSA算法 LSTM神经网络 组合模型

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组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测

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作者 樊雅洁 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页

为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数... 为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。 展开更多

关键词 风速预测 风速数据降噪 风电场群分类 粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型

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基于WPT-ARO-DBN/WPT-EPO-DBN模型的月含沙量多步预测 被引量：2

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作者 高雪梅 崔东文 《人民珠江》 2024年第3期69-78,共10页

准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预... 准确的含沙量多步预测对于区域水土流失治理、防洪减灾等具有重要意义。为提高含沙量多步预测精度,改进深度信念网络(DBN)的预测性能,基于小波包变换(WPT),分别提出人工兔优化(ARO)算法、鹰栖息优化(EPO)算法与DBN组合的月含沙量多步预测模型,通过云南省龙潭站月含沙量时序数据对模型进行验证。首先利用WPT对实例月含沙量时序数据进行3层分解处理,得到8个更具规律的子序列分量;其次介绍ARO、EPO算法原理,利用ARO、EPO对DBN隐藏层神经元数等超参数进行寻优,建立WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN预测模型,并构建WPT-PSO(粒子群算法)-DBN、WPT-DBN作对比分析模型;最后利用4种模型对各子序列分量进行预测,将预测值叠加得到最终月含沙量多步预测结果。结果表明:(1)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型对实例超前1步—超前4步月含沙量具有满意的预测效果,对超前5步具有较好的预测结果,对超前6步、超前7步的预测效果一般,对超前8步的预测精度较差,已不能满足预测精度需求;(2)WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型的多步预测效果要优于WPT-PSO-DBN模型,远优于WPT-DBN模型,具有更高的预测精度、更好的泛化能力和更大的预测步长;(3)ARO、EPO能有效优化DBN超参数,提高DBN预测性能,优化效果优于PSO,WPT-ARO-DBN、WPT-EPO-DBN模型能充分发挥WPT、新型群体智能算法和DBN网络优势,提高月含沙量多步预测精度,且预测精度随着预测步数的增加而降低。 展开更多

关键词 月含沙量预测 深度信念网络 人工兔优化算法 鹰栖息优化算法 小波包变换 组合模型

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基于最优权的协同过滤混合推荐算法及应用

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作者 于翘楚 赵明清 罗雨婷 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期79-84,共6页

针对传统协同过滤推荐算法预测精度不高、推荐质量低的问题,提出了一种基于最优组合预测思想的协同过滤混合推荐算法(BEST-CF),并利用基于用户的协同过滤推荐算法(User-CF)和基于项目的协同过滤推荐算法(Item-CF)的最优组合在Movielens ... 针对传统协同过滤推荐算法预测精度不高、推荐质量低的问题,提出了一种基于最优组合预测思想的协同过滤混合推荐算法(BEST-CF),并利用基于用户的协同过滤推荐算法(User-CF)和基于项目的协同过滤推荐算法(Item-CF)的最优组合在Movielens 100K数据集上验证了BEST-CF的有效性,实验结果表明:BEST-CF算法明显提高了评分预测精度,能够提升推荐质量。最后,将BEST-CF用于保险产品的推荐,实验结果表明,BEST-CF的推荐准确度明显高于Item-CF和User-CF的,能为客户更加精准地推荐所偏好的保险产品。 展开更多

关键词 协同过滤推荐 最优组合预测 算法

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预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型

9

作者 张雨晨 戴贤春 +2 位作者 刘敬辉 李秋芬 代成烨 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页

针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,... 针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。 展开更多

关键词 动车组牵引系统 故障率预测 组合模型 BP模型 金枪鱼群算法 ARIMA模型 Prophet模型

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基于组合预测模型的滑坡变形趋势研究

10

作者 王旭阳 张莹 《水力发电》 CAS 2024年第10期42-46,94,共6页

为实现滑坡变形的高精度预测,基于滑坡变形监测成果,先以支持向量回归、RReliefF算法、鲸鱼优化算法及Arima模型为基础,构建滑坡变形组合预测模型;再利用多重分形消除趋势波动分析和Spearman秩次检验,研究滑坡变形的多标度特征。结果表... 为实现滑坡变形的高精度预测,基于滑坡变形监测成果,先以支持向量回归、RReliefF算法、鲸鱼优化算法及Arima模型为基础,构建滑坡变形组合预测模型;再利用多重分形消除趋势波动分析和Spearman秩次检验,研究滑坡变形的多标度特征。结果表明,通过不断组合优化处理,能显著提高滑坡变形预测精度,且经外推预测,D1~D3监测点的现有速率相对更大,且预测速率较现有速率的减小幅度依次为21.61%、12.95%和6.54%,D4监测点的预测预测速率相对更大,其较现有速率的增加幅度为19.85%,说明滑坡前缘稳定性进一步趋于不利;4个监测点具有不同的分形谱宽度和大波形所占比例,但D4监测点在分形谱宽度及大波形所占比例上均为最不利;4个监测点变形的分形谱宽度均为增加趋势,且只有D2监测点的大波动所占比例为增加特征,其他监测点均为减小趋势,说明滑坡变形的波动性会更加剧烈,但大波动总体趋于减弱,只在局部为增加趋势,建议尽快进行滑坡防治处理。 展开更多

关键词 滑坡 变形监测 组合预测模型 支持向量回归 鲸鱼优化算法 多重分形消除趋势波动分析 Spearman秩次检验

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基于小世界优化的风电功率变权组合预测模型 被引量：9

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作者 王爽心 赵欣 +1 位作者 李涛 刘如九 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2867-2873,共7页

提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SW... 提出一种新型的基于小世界优化的支持向量机与灰色预测变权组合风电功率预测模型。该模型发挥小世界优化算法避免陷入局部极小、快速收敛等优势,对组合权重系数进行移动样本自适应变权求解,同时,支持向量机采用实数编码小世界算法(R-SWOA)进行回归估计,构成支持向量机改进算法(RSWO-SVM)。利用江苏某风场数据对风电机组输出功率的超短期实时滚动功率预测进行研究,分别预测未来10 min、30 min和1 h的功率值。预测结果表明,无论哪个时间尺度,该文变权组合模型的预测精度均明显高于各单项、等权平均和最小方差固定权系数组合预测方法,预测误差大幅降低。 展开更多

关键词 风电功率预测 小世界优化算法 支持向量机 灰色预测 变权组合预测

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一种新的组合k-近邻预测方法 被引量：4

12

作者 何亮 宋擒豹 +1 位作者 沈钧毅 海振 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期5-9,共5页

针对传统是一近邻（k-NN）算法基于单一k值预测难以兼顾不同样本的个性，从而导致总体预测精度不够理想的问题，提出了一种组合Bk-NN预测方法．首先通过Boosting理论建立了个性化预测模型集，然后分别采用每个模型对样本进行独立预测，... 针对传统是一近邻（k-NN）算法基于单一k值预测难以兼顾不同样本的个性，从而导致总体预测精度不够理想的问题，提出了一种组合Bk-NN预测方法．首先通过Boosting理论建立了个性化预测模型集，然后分别采用每个模型对样本进行独立预测，最后各模型预测值的加权和将作为最终预测结果．Bk-NN预测充分考虑了不同类型的样本可能要求不同的预测模型与之相适应的情况，有效降低了预测误差．与其他方法不同的是，Bk-NN预测对数据集的属性类型没有特殊要求．在标准数据集上的实验结果表明，Bk—NN预测精度比传统k—NN方法平均提高了6．44％～15．25％． 展开更多

关键词 近邻算法 预测模型 Boosting理论 组合方法

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基于遗传算法的航路点流量组合预测方法研究 被引量：4

13

作者 徐肖豪 刘卫香 +1 位作者 王兴隆 岳仁田 《中国民航大学学报》 CAS 2008年第6期1-4,9,共5页

航班放行是保证航班正常的最基本工作之一,航路点流量特别是走廊口流量是航班放行中最关注的问题之一,航路点流量预测对航班放行的时隙分配至关重要。在对几种常用航路点流量预测方法优缺点进行分析和比较的基础上,提出了一种基于遗传... 航班放行是保证航班正常的最基本工作之一,航路点流量特别是走廊口流量是航班放行中最关注的问题之一,航路点流量预测对航班放行的时隙分配至关重要。在对几种常用航路点流量预测方法优缺点进行分析和比较的基础上,提出了一种基于遗传算法的航路点流量组合预测方法,该方法利用遗传算法群体搜索的特点,组合了各种算法,优化了预测思路,充分发掘不同算法的差异优势,实践证明该思路切实有效。 展开更多

关键词 交通运输 流量 遗传算法 组合预测

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基于K-means聚类组合模型的公交线路客流短时预测 被引量：13

14

作者 陈维亚 潘鑫 方晓平 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期83-89,113,共8页

预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持... 预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持向量机、BP神经网络、自回归滑动平均模型,并考虑天气因素的影响,用遗传算法优化模型参数,对比预测结果,从中选择每个聚类的最佳预测模型构成组合模型.最后以长沙市104路公交客流数据作为实例进行预测分析,结果显示:客流数据时变特征对模型具有选择性,K-means聚类组合模型能够更好地根据不同时段客流数据的时变特征进行分类,因而有利于提高预测绩效;考虑了天气因素的K-means聚类组合模型能进一步提高公交线路的短时预测绩效. 展开更多

关键词 公交线路客流 短时预测 K-MEANS聚类算法 组合预测模型

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基于组合进化算法的混沌时间序列重构相空间参数选取 被引量：3

15

作者 龙文 张文专 焦建军 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期3246-3253,共8页

研究一种基于组合进化算法优化相空间重构参数的混沌时间序列预测方法。该方法首先建立时间延迟τ和嵌入维数m在相空间中的信息熵优化模型,然后提出一种改进的组合进化算法同时求解2个重构参数τ和m,结合最小二乘向量机进行混沌时间序... 研究一种基于组合进化算法优化相空间重构参数的混沌时间序列预测方法。该方法首先建立时间延迟τ和嵌入维数m在相空间中的信息熵优化模型,然后提出一种改进的组合进化算法同时求解2个重构参数τ和m,结合最小二乘向量机进行混沌时间序列预测。实验结果表明,该方法能够确定合适的相空间重构参数τ和m,提高预测精度。 展开更多

关键词 混沌时间序列 组合进化算法 预测 信息熵

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基于免疫算法的组合预测方法 被引量：4

16

作者 钟波 刘朝林 《应用数学》 CSCD 北大核心 2004年第S2期110-114,共5页

利用免疫算法搜索全局最优解能力,提出了一种其于免疫算法的组合预测权系数确定的新方法,并给出了具体算法.仿真实验结果表明了免疫算法在组合预测方面具有很好的可行性和有效性.

关键词 免疫算法 组合预测 优化

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多目标组合运输物流量预测建模算法 被引量：4

17

作者 徐向阳 王书翰 +1 位作者 汤鹏翔 石刚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1209-1214,共6页

提出了一种新的多目标组合运输物流量预测建模算法.以时间、领域、影响以及组合运输为基准,运用系统工程理论思想设计出一种四维的物流量影响因素模型,并运用结构方程模型对所建模型做了优化,提取出组合运输物流量的核心影响因素.在改... 提出了一种新的多目标组合运输物流量预测建模算法.以时间、领域、影响以及组合运输为基准,运用系统工程理论思想设计出一种四维的物流量影响因素模型,并运用结构方程模型对所建模型做了优化,提取出组合运输物流量的核心影响因素.在改进的神经网络算法的基础上结合遗传算法,提出了一种结合遗传算法的改进的神经网络新算法,弥补了改进的神经网络算法上的缺陷,在多目标组合运输物流量预测的实例应用中,该算法不仅有很高的预测精度,而且具有收敛速度快、运行稳定的特点. 展开更多

关键词 多目标预测 组合运输物流量 结构方程模型 遗传算法 神经网络

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基于遗传算法的组合预测方法研究 被引量：3

18

作者 于勇 姜兴渭 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2001年第3期75-77,共3页

从优化的角度出发 ,提出了一种利用改进的遗传算法确定组合预测权系数的新思想 ,并给出了具体的确定权系数的方法。

关键词 遗传算法 组合预测方法 优化 加权系数

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基于遗传算法的天然气产量预测研究 被引量：4

19

作者 帅训波 周相广 《特种油气藏》 CAS CSCD 2008年第1期52-55,共4页

针对广义翁氏预测模型中拟合结果误差较大的问题,根据组合预测思想,在广义翁氏模型预测过程中,引入一次指数平滑模型进行修正,构建了一种组合优化预测模型,并应用基于实数编码的遗传算法对其求解。组合优化理论的应用分析和对实际生产... 针对广义翁氏预测模型中拟合结果误差较大的问题,根据组合预测思想,在广义翁氏模型预测过程中,引入一次指数平滑模型进行修正,构建了一种组合优化预测模型,并应用基于实数编码的遗传算法对其求解。组合优化理论的应用分析和对实际生产数据的拟合分析均表明,该方法具有较好的预测能力和较高的预测精度。 展开更多

关键词 天然气 组合优化 遗传算法 产量预测

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基于高斯过程回归的链路质量预测模型 被引量：5

20

作者 舒坚 刘满兰 +2 位作者 尚亚青 陈宇斌 刘琳岚 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期148-156,共9页

基于链路质量的路由选择机制可有效感知当前链路的变化,且对无线传感器网络的可靠通信起着重要作用,基于此,提出基于高斯过程回归的链路质量预测模型。通过灰关联方法计算链路质量参数与分组接收率的关联度,选取链路质量指示均值和信噪... 基于链路质量的路由选择机制可有效感知当前链路的变化,且对无线传感器网络的可靠通信起着重要作用,基于此,提出基于高斯过程回归的链路质量预测模型。通过灰关联方法计算链路质量参数与分组接收率的关联度,选取链路质量指示均值和信噪比均值作为模型的输入参数,以降低计算复杂度。采用链路质量指示均值、信噪比均值和分组接收率构建基于组合协方差函数的高斯过程回归模型预测链路质量。稳定场景与不稳定场景下的实验结果表明,与动态贝叶斯网络预测模型相比,所提模型具有更好的预测精确度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 高斯过程回归 链路质量预测 组合协方差函数 灰关联算法

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