基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究 被引量：4

1

作者 程小龙 张斌 +1 位作者 刘相杰 刘陶胜 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期146-150,共5页

为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分... 为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分解为高频随机分量、中频周期分量和低频趋势分量,再分别采用GMDH模型、ARIMA模型对高中频分量、低频分量进行预测,建立基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型。以江西上犹江水电站为例,将该模型预测结果与反向传播(BP)、径向基函数(RBF)、GMDH和CEEMDAN-GMDH模型的预测结果进行对比分析。结果表明:CEEMDAN-GMDH-ARIMA模型的均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA))、相关系数(r)分别为0.048 mm、0.035 mm、0.994,均优于BP、RBF、GMDH、CEEMDAN-GMDH模型,模型预测效果最好,能够很好地体现监测点水平位移变化趋势。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集成经验模态分解 数据处理群集法 差分自回归移动平均模型算法 大坝 变形预测 江西上犹江水电站

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基于GA-GMDH算法的离心泵退化识别

2

作者 孙广西 曹辉 +1 位作者 张子威 马振豪 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期254-262,共9页

[目的]为实时监测离心泵的健康状态,提出一种可实时识别离心泵退化状态的模型。[方法]首先,基于离心泵的运行参数和退化机理,利用主客观相结合的组合赋权模型来计算组合权重,进而构建离心泵退化过程中的健康指标;然后,基于现有离心泵的... [目的]为实时监测离心泵的健康状态,提出一种可实时识别离心泵退化状态的模型。[方法]首先,基于离心泵的运行参数和退化机理,利用主客观相结合的组合赋权模型来计算组合权重,进而构建离心泵退化过程中的健康指标;然后,基于现有离心泵的退化数据,提出基于遗传优化-数据分组处理(GA-GMDH)算法的离心泵退化监测模型。[结果]GA-GMDH监测模型的可靠性较高,其健康指标输出值与真实值的均方根误差为0.029216,依据该模型输出结果进行退化状态识别的精度为93.333%。[结论]研究成果可为离心泵的健康状态监测以及维护运营管理提供参考。 展开更多

关键词 离心泵 组合赋权 健康指标 数据分组处理方法 退化状态识别

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GMDH算法的终止法则研究 被引量：5

3

作者 张宾 贺昌政 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2005年第3期257-262,共6页

为了从理论上说明GMDH(GroupMethodofDataHanding)最优复杂度模型如何在推广能力与拟合精度之间达到平衡,用插值方法讨论了GMDH外准则值取得全局最小值时,对应的模型复杂度的位置。分析了模型在一定噪声水平下,已知训练集上的拟合能力... 为了从理论上说明GMDH(GroupMethodofDataHanding)最优复杂度模型如何在推广能力与拟合精度之间达到平衡,用插值方法讨论了GMDH外准则值取得全局最小值时,对应的模型复杂度的位置。分析了模型在一定噪声水平下,已知训练集上的拟合能力与具有同一规律性的新数据上的推广能力关系,结果显示,GMDH最优模型的结构偏差与噪声影响的比值落在1的一个小领域内,其大小随噪声方差和外准则的变化而变化。说明,GMDH最优模型如何在拟合精度与推广能力之间达到平衡。 展开更多

关键词 gmdh算法 终止法则 最优模型复杂度

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GMDH物价指数预测模型研究及实证 被引量：1

4

作者 田益祥 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期569-572,共4页

利用物价指数的月均值与年均值数据同时建模的数据处理群组方法的两水平算法,扩大了月均值数据的可预测范围,引入以三角函数求和形式的调和自组织的数据处理群组方法解决月均值物价指数的波动影响,提高了月均值数据预测的准确性。实证... 利用物价指数的月均值与年均值数据同时建模的数据处理群组方法的两水平算法,扩大了月均值数据的可预测范围,引入以三角函数求和形式的调和自组织的数据处理群组方法解决月均值物价指数的波动影响,提高了月均值数据预测的准确性。实证分析表明,数据处理群组方法的调和两水平方法预测月均值物价指数是有效的。 展开更多

关键词 数据处理群组方法 多层迭代 调和算法 物价指数

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基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用

5

作者 马飞 曹泽阳 任晓东 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2010年第1期31-35,共5页

针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets,RS)的数据分组处理(GroupMethod of Data Handling,GMDH)神经网络分类模型。该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题。同时为了提高高维... 针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets,RS)的数据分组处理(GroupMethod of Data Handling,GMDH)神经网络分类模型。该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题。同时为了提高高维数据集合的属性约简效率,改进了集合近似质量属性约简算法。最后,通过与BP(Back-Propagation,BP)神经网络分类能力的仿真对比,结果表明,基于粗糙集的数据分组处理神经网络分类模型分类能力优于BP神经网络模型,满足现代防空作战对目标属性识别的需求,基于快速求核和集合近似质量的属性约简算法快速有效。 展开更多

关键词 粗糙集 神经网络 成组数据处理 约简

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基于GMDH的地震液化场地侧向变形预测模型 被引量：9

6

作者 段伟 蔡国军 +4 位作者 袁俊 刘松玉 董晓强 陈瑞锋 刘薛宁 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期306-311,共6页

基于GMDH神经网络,建立了地震液化场地侧向变形的预测模型,并将其结果与传统反向传播BP、遗传算法优化BP、径向基函数RBF等神经网络的预测结果进行比较.结果表明,缓坡和临空面场地中,所提模型在训练样本集的拟合相关系数分别为96.43%和9... 基于GMDH神经网络,建立了地震液化场地侧向变形的预测模型,并将其结果与传统反向传播BP、遗传算法优化BP、径向基函数RBF等神经网络的预测结果进行比较.结果表明,缓坡和临空面场地中,所提模型在训练样本集的拟合相关系数分别为96.43%和93.82%,模型准确度较高.对于缓坡场地,倾斜率、液化土层厚度与侧向变形成正相关关系,震中距、平均细粒质量分数则与其成负相关关系;对于临空面场地,高度与距离长度之比、液化土层厚度与侧向变形成正相关关系,平均细粒质量分数、平均粒径与其成负相关关系.通过实际工程应用发现,所提模型的预测结果与经典的Youd简化模型结果吻合较好,由此证明了其可靠性,可在高烈度地震区工程建设中应用与推广. 展开更多

关键词 液化 侧向变形 数据处理群集方法 孔压静力触探 敏感性分析

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基于ARMA-GMDH的水利工程变形预测模型 被引量：3

7

作者 李莉贞 曾志全 +2 位作者 黄勇 杨杰 宋锦焘 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期164-170,共7页

变形监测数据是定量评价水利工程结构安全的重要依据。水利工程变形数据是一种典型的非平稳信号,同时包含线性成分与非线性成分。针对水利工程变形的线性成分和非线性成分特征,分别利用针对线性信号的自回归移动平均模型和非线性信号的... 变形监测数据是定量评价水利工程结构安全的重要依据。水利工程变形数据是一种典型的非平稳信号,同时包含线性成分与非线性成分。针对水利工程变形的线性成分和非线性成分特征,分别利用针对线性信号的自回归移动平均模型和非线性信号的数据分组处理方法,构建了一种基于ARMA-GMDH的组合预测模型对水利工程的变形进行预测。工程实例表明,该方法可以有效地对水利工程变形的线性及非线性成分进行预测,与多个预测方法结果进行对比发现所提出的组合模型具有较高的预测精度,且与实测数据具有相似的变形趋势,可以分别对变形的线性及非线性成分规律进行分析,综合判断结构的变形趋势和安全性态,因此具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 水利工程变形 监控模型 预测分析 gmdh算法 ARMA算法

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基于小波包分解的AJS-GMDH月径流时间序列预测研究 被引量：13

8

作者 杨琼波 崔东文 《水力发电》 CAS 2022年第6期45-51,共7页

为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJ... 为提高月径流时间序列预测精度,建立基于小波包分解(WPD)、人工水母搜索(AJS)算法、数据分组处理方法(GMDH)的WPD-AJS-GMDH月径流时间序列预测模型。采用WPD将月径流时序数据分解为若干子序列分量;选取6个典型函数在不同维度条件下对AJS算法进行仿真测试;利用AJS算法优化GMDH网络关键参数,建立WPD-AJS-GMDH模型,并构建基于支持向量机(SVM)、BP神经网络及完全集合经验模态分解(CEEMD)、小波分解(WD)的17种对比分析模型;最后利用云南省龙潭站1952年~2016年780组的月径流时间序列数据对所建立的18种模型进行检验。结果表明,在不同维度条件下,AJS算法均具有较好的寻优效果;WPD-AJS-GMDH模型预测误差均小于其他17种模型;对于月径流时序数据分解,WPD分解效果优于CEEMD、WD方法;AJS算法能有效优化GMDH网络参数,提高预测性能。 展开更多

关键词 月径流预测 时间序列分解 人工水母搜索算法 数据分组处理方法 仿真测试

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基于KPCA和数据处理组合方法神经网络的半球谐振陀螺温度建模补偿方法

9

作者 张晨 汪立新 孔祥玉 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1336-1345,共10页

针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入K... 针对半球谐振陀螺(HRG)的温度建模与补偿问题,提出基于核主成分分析(KPCA)和数据处理组合方法(GMDH)神经网络的建模补偿方法.通过分析HRG的温度特性和大数据特征,初步确定网络模型的特征向量.为了去除HRG输出数据的相关性和冗余性,引入KPCA并降低特征向量维度.将特征向量代入GMDH神经网络训练,区分训练集和验证集以确定网络权值和网络结构,实现HRG温度漂移的建模与补偿.实验结果表明,单一样本预测时,所提方法预测效果明显好于传统多项式模型;多样本预测时,在4种不同训练样本下,所提方法相比传统多项式模型精度分别提升了48.5%、54.0%、56.3%、68.4%,相比GMDH模型分别提升了3.6%、5.1%、3.8%、8.8%.所提方法能够有效提高HRG在变温工况下的测量精度. 展开更多

关键词 半球谐振陀螺(HRG) 核主成分分析(KPCA) 数据处理组合方法(gmdh) 温度建模与补偿 测量精度

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人工神经网络BP算法的改进及其应用 被引量：101

10

作者 李晓峰 刘光中 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 2000年第2期105-109,共5页

:对传统的BP算法进行了改进 ,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法 ,又将其编制成计算机程序 ,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现 ,减少了人为因素的干预 ,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明 :BP神经网络动... :对传统的BP算法进行了改进 ,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法 ,又将其编制成计算机程序 ,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现 ,减少了人为因素的干预 ,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明 :BP神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越 ,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值 。 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 自调整 自组织方法 学习速率

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基于数据自组织挖掘的机械设备状态退化预警方法 被引量：4

11

作者 胡瑾秋 张来斌 +1 位作者 胡春艳 李文强 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期142-147,共6页

在设备状态监测过程中引入数据自组织挖掘思想,建立一种设备状态退化预警方法。采用隐马尔科夫模型(HMM)对设备的早期退化状态进行准确辨识和评估,并进一步建立设备退化过程的自组织预测模型。案例分析中将该方法应用到旋转机械轴承运... 在设备状态监测过程中引入数据自组织挖掘思想,建立一种设备状态退化预警方法。采用隐马尔科夫模型(HMM)对设备的早期退化状态进行准确辨识和评估,并进一步建立设备退化过程的自组织预测模型。案例分析中将该方法应用到旋转机械轴承运行状态退化的预警过程中。结果表明,基于自组织数据挖掘的设备状态退化趋势预测方法预测效果准确、客观性强,预测值与实际值的拟合程度高,相对误差仅为3.1%。新方法能够预测设备未来时间段的退化状态及其发展趋势,提前给出预警信息,有效地制定预知维修计划,及时采取预防措施,防止因设备突发失效引起非计划停机造成生产和经济损失。 展开更多

关键词 数据自组织挖掘 隐马尔科夫模型 数据分组处理方法 状态退化预警

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水资源需求的驱动力分析及其预测 被引量：5

12

作者 刘德地 陈晓宏 楼章华 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2010年第3期1-5,共5页

根据水资源需求系统的特点和所涉及的范围,以水资源需求势能概念为基础,分析了水资源需求驱动力的组成,并引进自组织数据挖掘的方法来构建驱动力合成模型,以广东省东江流域为例,对模型进行了验证分析。研究结果表明:水资源需求的驱动力... 根据水资源需求系统的特点和所涉及的范围,以水资源需求势能概念为基础,分析了水资源需求驱动力的组成,并引进自组织数据挖掘的方法来构建驱动力合成模型,以广东省东江流域为例,对模型进行了验证分析。研究结果表明:水资源需求的驱动力主要由自然条件力、社会经济力和水资源管理政策力三力合成;基于自组织数据挖掘的水资源需求量预测模型可有效地模拟和预测出水资源需求变化过程,这为研究水资源需求预测提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 水资源需求 驱动力 数据分组处理法 预测 东江流域

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基于分组数据处理神经网络气动人工肌肉迟滞特性 被引量：7

13

作者 崔霞 施光林 沈伟 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期931-935,共5页

气动人工肌肉的动态特性中存在着非常复杂的迟滞现象.目前对其迟滞特性的研究很不充分,甚至对其输入空间都难以确定.为此,建立了单自由度气动人工肌肉实验平台,利用分组数据处理神经网络独特的自组织特性,运用数据挖掘技术探索气动人工... 气动人工肌肉的动态特性中存在着非常复杂的迟滞现象.目前对其迟滞特性的研究很不充分,甚至对其输入空间都难以确定.为此,建立了单自由度气动人工肌肉实验平台,利用分组数据处理神经网络独特的自组织特性,运用数据挖掘技术探索气动人工肌肉迟滞特性的输入空间.将自适应模糊小脑模型神经网络引入滑模控制,基于已确定的输入空间,在每个采样周期逼近迟滞力不断变化的动态值,在线实时补偿迟滞力的影响.实验结果验证了输入空间选取的合理性和有效性. 展开更多

关键词 分组数据处理神经网络 气动人工肌肉 迟滞力 输入空间

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特高含水期水驱油井压裂潜力研究 被引量：7

14

作者 张文 王禄春 +1 位作者 郭玮琪 赵鑫 《岩性油气藏》 CSCD 2012年第4期115-120,共6页

针对特高含水期水驱油井压裂对象不断变差,压裂选井、选层难度不断加大等问题,从油藏工程角度和矿场实际出发,综合运用复相关及灰色关联方法进行了主要影响因素的筛选,分析了压裂层段有效厚度、压裂层段渗透率、压裂层段地层系数与全井... 针对特高含水期水驱油井压裂对象不断变差,压裂选井、选层难度不断加大等问题,从油藏工程角度和矿场实际出发,综合运用复相关及灰色关联方法进行了主要影响因素的筛选,分析了压裂层段有效厚度、压裂层段渗透率、压裂层段地层系数与全井地层系数比值、压裂前全井含水、压裂前全井日产液、压裂前压差等6项压裂效果的主要影响因素。运用数据组合处理方法(GMDH)建立了压裂增油量与主要影响因素之间的回归模型,运用经济学的投入、产出原理建立了压裂增油量经济界限模型,明确了压裂增油是否经济有效与压裂井投入及相应成本变化之间的关系。研究中所运用的方法及建立的压裂增油量预测模型和经济界限模型,对特高含水期水驱油井压裂潜力的研究具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 压裂 影响因素 数据组合方法 经济模型 潜力预测

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基于迁移学习的客户信用评估模型研究 被引量：7

15

作者 朱兵 贺昌政 李慧媛 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第2期201-207,共7页

客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺... 客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡。本研究引入迁移学习技术整合系统内外部信息,以解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡问题。为了提高对来自系统外部少数类样本信息的使用效率,构建了一种新的迁移学习模型:以基于集成技术的迁移装袋模型为基础,使用两阶段抽样和数据分组处理技术分别对其基模型生成和集成策略进行改进。运用重庆某商业银行信用卡客户数据进行的实证研究结果表明:与目前客户信用评估的常用方法相比,新模型能更好地处理绝对稀缺条件下类别不平衡对客户信用评估的影响,特别对占少数的违约客户有更好的预测精度。 展开更多

关键词 客户信用评估 类别不平衡 迁移学习 数据分组处理技术

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数据组合处理法在橡胶配方设计回归建模中的应用 被引量：1

16

作者 刘振溪 张宗娟 《热带农业科学》 2003年第4期25-27,47,共4页

通过均匀设计安排橡胶配方试验,进而用数据处理组合方法(GMDH)建立高精度回归模型。以丁基橡胶配方实例说明,GMDH是目前较好的一种橡胶配方回归设计方法。

关键词 数据组合处理法 橡胶 配方 均匀设计 回归模型 应用

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一种新的摩擦模型及其补偿方法在转台控制器中的应用

17

作者 何婧 许化龙 李家垒 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S9期1013-1014,1021,共3页

文中介绍了一种基于多项式模型的GMDH摩擦建模与补偿方法,在高精度转台控制器设计中运用此种方法,可以精确估计摩擦力矩从而达到对非线性摩擦进行有效补偿。

关键词 转台控制器 摩擦 gmdh 非线性摩擦补偿

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SPR在空袭目标综合识别与预测中的应用

18

作者 刘晖 《航空计算技术》 2007年第6期13-15,共3页

在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我(友)目标进行识别,并对目标属性及时预测至关重要。提出自组织模式识别方法,该方法的主要特点是在几个相似模式的合成中使用数据分组处理方法自动合成技术,应用于空袭目标的识别和预测。试验结果... 在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我(友)目标进行识别,并对目标属性及时预测至关重要。提出自组织模式识别方法,该方法的主要特点是在几个相似模式的合成中使用数据分组处理方法自动合成技术,应用于空袭目标的识别和预测。试验结果表明,该方法符合现代防空作战中目标识别的要求,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 自组织模式识别 数据分组处理 目标识别

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