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基于遗传算法优化深度神经网络的站点客流预测
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作者 胡晓伟 吴则洋 +1 位作者 卢泓博 王健 《交通运输工程与信息学报》 2025年第1期72-84,共13页
【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站... 【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站点客流预测模型,该模型通过卷积神经网络(CNN)提取地铁客流的时空特征,并结合残差单元(ResNet)增强特征提取能力,构建特征传播矩阵挖掘站点间的空间特征,采用长短期记忆网络(LSTM)提取影响因子序列数据的时间特征,在特征融合过程中应用注意力机制突出关键特征。随后,引入遗传算法(GA)对模型进行优化,并采用多层感知器(MLP)修正模型的预测结果误差,提高模型的预测精度。【数据】杭州地铁站点刷卡数据及对应的气象数据、POI数据。【结果】优化ResNet-CNN-LSTM-Attention模型(IO-RCLA)的预测精度最高。相比于RCLA模型,IO-RCLA所有站点预测结果的MAE、RMSE、MAPE分别降低了17.09%、16.09%和8.91%,证明了方法在多站点客流预测中的高精度和有效性。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测 组合神经网络 多源数据 遗传算法
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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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基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测 被引量:4
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作者 邱文智 张文煜 +2 位作者 郭振海 赵晶 马可可 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期73-82,共10页
针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些... 针对风速的波动性和随机性等特点,提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法,将原始风速序列分解为不同的子序列,并对这些子序列分别建立预测模型,最后重构。对变分模态分解的子序列建立基于长短时记忆网络的深度学习模型预测,而残差序列进行二次分解后的子序列建立乌鸦搜索算法优化的组合预测模型预测。最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用实际的风速观测资料开展模拟实验,结果表明:在3个风电场中,所提模型与其他模型相比平均相对误差分别提升了30.07%、37.56%和37.40%,验证了混合模型在超短期风速预测中的有效性和稳定性,以及在不同数据集上的泛化性能。 展开更多
关键词 风速 预测 长短时记忆 二次分解 乌鸦搜索算法 组合预测模型
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2025、2030、2035年国际FPSO市场需求组合预测——基于多算法融合分析
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作者 芦琳娜 张瑞朋 +5 位作者 于强 李松 解永乐 徐珊珊 于银杰 张秋阳 《资源与产业》 2024年第5期198-206,共9页
调研分析国际浮式生产储油卸油装置(Floating Production Storage and Offloading,FPSO)的市场需求现状,提出国际FPSO市场需求的预测方法。采用熵值法、人工神经网络法、随机森林回归、ADABOOST回归、ARMA模型等多算法融合的方法,对国际... 调研分析国际浮式生产储油卸油装置(Floating Production Storage and Offloading,FPSO)的市场需求现状,提出国际FPSO市场需求的预测方法。采用熵值法、人工神经网络法、随机森林回归、ADABOOST回归、ARMA模型等多算法融合的方法,对国际FPSO订单进行组合预测,结果表明国际FPSO市场需求在2025年、2030年、2035年的需求量分别为9、10与12艘,可见国际FPSO市场需求在未来十多年间稳步回升。我国船企应密切关注原油价格变化对FPSO市场需求的影响,积极采用新产品技术,同时减少碳排放,提高市场份额。 展开更多
关键词 浮式生产储油卸油装置 市场需求 算法融合 组合预测 原油价格
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基于机器学习算法的港口货物吞吐量组合预测研究
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作者 胡曰琪 《中国储运》 2024年第8期88-89,共2页
港口货物吞吐量数据具有复杂的非线性和非平稳特性,准确的预测可为港口建设和未来规划提供重要参考。基于分解—集成的思想,使用X12季节调整法将原始货物吞吐量时间序列数据分解成季节、趋势和随机分量,根据各分量特点分别训练加入注意... 港口货物吞吐量数据具有复杂的非线性和非平稳特性,准确的预测可为港口建设和未来规划提供重要参考。基于分解—集成的思想,使用X12季节调整法将原始货物吞吐量时间序列数据分解成季节、趋势和随机分量,根据各分量特点分别训练加入注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和支持向量回归(SVR)三种基准模型对港口货物吞吐量进行组合预测。 展开更多
关键词 港口货物吞吐量 组合预测 注意力机制 机器学习算法 基准模型 未来规划
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一种新的模糊自适应变权重组合预测算法 被引量:29
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作者 唐小我 王景 曹长修 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期289-292,共4页
模仿人的决策过程,提出了一种模糊自适应变权重组合预测算法。算法通过各个单项预测算法在过去和最近时期与实际观测值的匹配程度自动地调整权重的分配,是一种变权重组合预测算法。仿真结果表明该算法简单有效。
关键词 组合预测 模糊预测 自适应预测 算法
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基于Odds-Matrix算法的中长期电量组合预测方法及其应用 被引量:5
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作者 欧阳森 冯天瑞 +1 位作者 李翔 王克英 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期39-44,共6页
中长期电量的组合预测存在权重选择困难,适应性、抗干扰性较差的问题.文中结合目前广泛应用的组合预测技术,设计了以Odds-Matrix算法为核心的Odds-Matrix组合预测方法.该组合预测方法利用Odds-Matrix算法对单一预测模型的有效性进行定... 中长期电量的组合预测存在权重选择困难,适应性、抗干扰性较差的问题.文中结合目前广泛应用的组合预测技术,设计了以Odds-Matrix算法为核心的Odds-Matrix组合预测方法.该组合预测方法利用Odds-Matrix算法对单一预测模型的有效性进行定量分析,用权重概率分布函数来描述各个方法的优劣,然后根据权重进行单一预测模型的筛选和组合.利用实际数据对所设计的Odds-Matrix组合预测方法进行测试,结果表明,文中预测方法的精确度较其他常用组合预测法较高,说明该方法具有较强的适应性与抗干扰性. 展开更多
关键词 电量预测 Odds-Matrix算法 组合预测 模型筛选
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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
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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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多目标组合运输物流量预测建模算法 被引量:4
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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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基于免疫算法的组合预测方法 被引量:4
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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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优化粒子群算法在组合供热负荷预测中的应用 被引量:7
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作者 高丙坤 李阳 许明子 《信息与电子工程》 2011年第5期655-659,共5页
分析了粒子群算法和组合预测的特点。将组合预测和粒子群算法结合,建立了一种组合形式的供热负荷预测模型。同时针对粒子群算法易于陷入局部最优解、进化后期收敛慢等缺点对粒子群算法进行改进,解决了组合预测中权重难以确定的问题。改... 分析了粒子群算法和组合预测的特点。将组合预测和粒子群算法结合,建立了一种组合形式的供热负荷预测模型。同时针对粒子群算法易于陷入局部最优解、进化后期收敛慢等缺点对粒子群算法进行改进,解决了组合预测中权重难以确定的问题。改善了预测模型的拟合能力,提高了预测精确度。最后选取大庆油田某一天供热数据作为测试数据,结果表明组合预测误差较小,精确度高于其他单项预测方法40%以上。 展开更多
关键词 供热负荷预测 组合预测 粒子群算法 权重 预测精确度
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基于遗传算法的组合预测方法研究 被引量:3
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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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基于蚁群改进BP算法的组合预测模型 被引量:3
13
作者 李连 孙聪 苏涛 《四川兵工学报》 CAS 2012年第9期68-70,共3页
针对非线性预测工作中难以保证精度的问题,提出了基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先利用灰色预测方法和自回归滑动平均模型(ARMA)时序预测利用历史数据进行初步预测,将初步预测结果作为蚁群改进BP网络的输入。通过仿真比较其与单一... 针对非线性预测工作中难以保证精度的问题,提出了基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先利用灰色预测方法和自回归滑动平均模型(ARMA)时序预测利用历史数据进行初步预测,将初步预测结果作为蚁群改进BP网络的输入。通过仿真比较其与单一预测算法以及传统线性组合预测方法之间的优劣。仿真结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够明显地提高预测精度。 展开更多
关键词 蚁群算法 BP神经网络 组合预测模型 灰色预测 ARMA
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基于小波-智能算法组合模型的光伏出力预测 被引量:3
14
作者 赵伟博 牛东晓 《水电能源科学》 北大核心 2018年第2期213-216,共4页
光伏出力具有强非线性和非规律性的特点,因而其预测存在诸多困难。通过对光伏出力数据进行小波分解,获得其出力数据的低频与高频部分,再分别选取合适的智能算法模型预测低频和高频部分,最后将各部分加总还原为原始数据的预测值。通过对... 光伏出力具有强非线性和非规律性的特点,因而其预测存在诸多困难。通过对光伏出力数据进行小波分解,获得其出力数据的低频与高频部分,再分别选取合适的智能算法模型预测低频和高频部分,最后将各部分加总还原为原始数据的预测值。通过对某光伏发电设备的出力数据进行预测计算,证明基于小波分解的组合预测模型在光伏出力预测方面具有较高的准确性与可靠性。 展开更多
关键词 光伏发电 小波分解 智能算法 组合预测模型
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基于蚁群改进BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用 被引量:2
15
作者 万宇 刘炜 《海军航空工程学院学报》 2013年第3期318-322,共5页
针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型(ARMA)进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最... 针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型(ARMA)进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。 展开更多
关键词 军械器材 需求预测 蚁群改进BP算法 组合预测模型
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基于磷虾群算法优化的SVR-ARMA组合模型的ORP预测 被引量:1
16
作者 李娜 南新元 李志南 《电子技术应用》 北大核心 2015年第10期154-157,共4页
为了实现生物氧化提金预处理过程中关键参数的准确预测,提出一种基于磷虾算法优化的SVR-ARMA组合预测模型。该改进的组合预测模型把具有较好连续空间非线性寻优性能的磷虾群算法用于SVR模型的参数优化过程,对原始数据进行预测,然后用ARM... 为了实现生物氧化提金预处理过程中关键参数的准确预测,提出一种基于磷虾算法优化的SVR-ARMA组合预测模型。该改进的组合预测模型把具有较好连续空间非线性寻优性能的磷虾群算法用于SVR模型的参数优化过程,对原始数据进行预测,然后用ARMA模型对SVR模型产生的线性残差进行预测,将两部分的预测值几何相加得到最终预测值。仿真结果表明,与基本SVR模型、KH-SVR模型和SVR-ARMA组合预测模型相比,该改进模型具有更高的预测精度,能够满足对氧化还原电位(ORP)的精准预测。 展开更多
关键词 磷虾群算法 SVR—ARMA 组合模型 氧化还原电位预测
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基于免疫粒子群算法的组合预测模型研究 被引量:1
17
作者 赵明 黄启来 张作刚 《电子设计工程》 2013年第3期15-16,19,共3页
使用一种预测模型对一问题进行预测时,往往只是考虑了该问题所具有的许多侧面中某一个或某几个。使得一种预测模型刻画研究对象的未来发展规律往往会存在着一定的局限性。所以在已经研究出得在众多预测模型中,分清某一预测模型对于揭示... 使用一种预测模型对一问题进行预测时,往往只是考虑了该问题所具有的许多侧面中某一个或某几个。使得一种预测模型刻画研究对象的未来发展规律往往会存在着一定的局限性。所以在已经研究出得在众多预测模型中,分清某一预测模型对于揭示研究对象的变化规律所存在的不同优势,然后根据预测问题的实际需要将一些不同的预测模型进行一定机制下的有机组合,形成组合预测模型。文中利用免疫粒子群算法来计算组合预测中各预测模型的权值。可以很好地提高预测精度,更加贴切描述预测问题的演化规律。 展开更多
关键词 免疫算法 粒子群 组合预测 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
18
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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基于蚁群算法的电力负荷组合预测 被引量:1
19
作者 陈锦涛 李升 江哲恒 《信息技术》 2013年第1期51-54,共4页
为了提高负荷预测的准确性,引入了优化组合预测模型,将几个电力负荷预测模型有机地结合起来,通过综合各个预测模型的优点,得出更为准确的结果。文中采用改进蚁群算法作为优化方法,并用实例证明,基于改进蚁群算法的电力负荷组合预测方法... 为了提高负荷预测的准确性,引入了优化组合预测模型,将几个电力负荷预测模型有机地结合起来,通过综合各个预测模型的优点,得出更为准确的结果。文中采用改进蚁群算法作为优化方法,并用实例证明,基于改进蚁群算法的电力负荷组合预测方法,运算速度快,预测精度高,相对误差小,有一定的实用价值。 展开更多
关键词 组合预测 蚁群算法 负荷预测 权重
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基于遗传算法的装备使用保障费用灰色组合预测 被引量:2
20
作者 江安 王金山 《指挥控制与仿真》 2011年第3期65-67,76,共4页
针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合... 针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合权系数的不足,并提出了新的优化方法—遗传算法。最后,结合实例验证说明了该模型的预测效果优于蚁群优化的方法,为准确估算武器装备寿命周期费用提供了依据。 展开更多
关键词 武器装备寿命周期费用 装备使用保障费用 灰色组合预测 遗传算法
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