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Prediction Model Based on the Grey Theory for Tackling Wax Deposition in Oil Pipelines 被引量:4
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作者 Ming Wu Shujuan Qiu +1 位作者 Jianfeng Liu Ling Zhao 《Journal of Natural Gas Chemistry》 EI CAS CSCD 2005年第4期243-247,共5页
Problems involving wax deposition threaten seriously crude pipelines both economically and operationally. Wax deposition in oil pipelines is a complicated problem having a number of uncertainties and indeterminations.... Problems involving wax deposition threaten seriously crude pipelines both economically and operationally. Wax deposition in oil pipelines is a complicated problem having a number of uncertainties and indeterminations. The Grey System Theory is a suitable theory for coping with systems in which some information is clear and some is not, so it is an adequate model for studying the process of wax deposition. In order to predict accurately wax deposition along a pipeline, the Grey Model was applied to fit the data of wax deposition rate and the thickness of the deposited wax layer on the pipe-wall, and to give accurate forecast on wax deposition in oil pipelines. The results showed that the average residential error of the Grey Prediction Model is smaller than 2%. They further showed that this model exhibited high prediction accuracy. Our investigation proved that the Grey Model is a viable means for forecasting wax deposition. These findings offer valuable references for the oil industry and for firms dealing with wax cleaning in oil pipelines. 展开更多
关键词 oil pipeline wax deposition grey system model forecasting
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The Modified GM( 1 , 1) Grey Forecast Model
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作者 Wang Chengzhang Guo Yaohuang Li Qiang (School of Economics and Management,Southwest Jiaotong University)Chengdu 61 0031 , China 《Journal of Modern Transportation》 1995年第2期157-162,共6页
Because the impacts of the factors such as some disturbances are graduallyadded into the system, the grey forecast results will deviate from the systemtrue value. To improve the forecast precision, Pro-Dens Julons pro... Because the impacts of the factors such as some disturbances are graduallyadded into the system, the grey forecast results will deviate from the systemtrue value. To improve the forecast precision, Pro-Dens Julons provided twomethfor-But they had not consider the impact of artificial disturbance. LiZhihua et al. of Qinghua Univ. presented another method. This paper revisesthe method and make it be a spocial case. 展开更多
关键词 grey forecast GM(1 1 ) model influential factor
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Forecasting China’s natural gas consumption based on a combination model 被引量:10
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作者 Gang Xu Weiguo W ang 《Journal of Natural Gas Chemistry》 EI CAS CSCD 2010年第5期493-496,共4页
Ensuring a sufficient energy supply is essential to a country. Natural gas constitutes a vital part in energy supply and therefore forecasting natural gas consumption reliably and accurately is an essential part of a ... Ensuring a sufficient energy supply is essential to a country. Natural gas constitutes a vital part in energy supply and therefore forecasting natural gas consumption reliably and accurately is an essential part of a country's energy policy. Over the years, studies have shown that a combinative model gives better projected results compared to a single model. In this study, we used Polynomial Curve and Moving Average Combination Projection (PCMACP) model to estimate the future natural gas consumption in China from 2009 to 2015. The new proposed PCMACP model shows more reliable and accurate results: its Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is less than those of any previous models within the investigated range. According to the PCMACP model, the average annual growth rate will increase for the next 7 years and the amount of natural gas consumption will reach 171600 million cubic meters in 2015 in China. 展开更多
关键词 natural gas consumption forecasting combination model
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Application of the Grey topological method to predict the effects of ship pitching 被引量:5
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作者 孙李红 沈继红 《Journal of Marine Science and Application》 2008年第4期292-296,共5页
Ship motion,with six degrees of freedom,is a complex stochastic process.Sea wind and waves are the primary influencing factors.Prediction of ship motion is significant for ship navigation.To eliminate errors,a path pr... Ship motion,with six degrees of freedom,is a complex stochastic process.Sea wind and waves are the primary influencing factors.Prediction of ship motion is significant for ship navigation.To eliminate errors,a path prediction model incorporating ship pitching was developed using the Gray topological method,after analyzing ship pitching motions.With the help of simple introduction to Gray system theory,we selected a group of threshold values.Based on an analysis of ship pitch angle sequences over 40 second intervals,a Grey metabolism GM(1,1) model was established according to the time-series which every threshold corresponded to.Forecasting future ship motion with the GM(1,1) model allowed drawing of the forecast curve with effective forecasting points.The precision of the test results show that the model is accurate,and the forecast results are reliable. 展开更多
关键词 ship pitch grey system theory topological forecast GM(1 1)model
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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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清洁能源关键矿产加工产品供需预测及保供措施研究——以锂、钴、镍为例
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作者 易杏花 王笑笑 +1 位作者 成金华 胡松琴 《资源与产业》 2025年第1期63-76,共14页
科学预测清洁能源关键矿产加工产品供需量,探索提升中国关键矿产加工产品供给保障水平的有效路径对于保障关键矿产产业链与供应链安全、稳定具有重要的现实意义。聚焦于锂、钴、镍三大清洁能源关键矿产加工产品,采用灰色预测模型、ARIM... 科学预测清洁能源关键矿产加工产品供需量,探索提升中国关键矿产加工产品供给保障水平的有效路径对于保障关键矿产产业链与供应链安全、稳定具有重要的现实意义。聚焦于锂、钴、镍三大清洁能源关键矿产加工产品,采用灰色预测模型、ARIMA模型及各单项模型基于熵值法的组合模型,对2023—2030年我国清洁能源关键矿产资源加工产品的市场供求趋势进行了系统的分析。研究表明:1)基于熵值法的组合预测模型在预测锂、钴、镍矿加工产品市场需求量与供给量时表现出色,相较于单项预测方法,其预测精度显著提升,误差大幅减少;2)在考虑二次资源贡献后,预测2030年锂、钴矿加工产品市场需求将分别达到153.74万t、25.34万t,而供给量分别为183.56万t、23.36万t,表明市场供需趋于平衡,但需警惕技术革新对市场的潜在扰动;3)对于镍矿加工产品,若不计入再生资源,其市场供需矛盾突出,预示需紧急加强国内镍矿加工产品的供应能力以保障行业长期稳定发展。基于此,提出如下保供策略:针对锂资源,应重视深层卤水提锂技术的研发与应用,推广“油锂同探”模式,强化技术创新,以减少对进口的依赖并应对市场波动风险;对于钴矿资源,倡导循环经济,加大再生钴回收技术的研发与应用力度,提高资源综合利用率,缓解原生钴矿开采压力;就镍资源而言,建议加强与“一带一路”沿线国家的合作,拓展海外投资与产能合作,实现进口来源多元化,同时加强国内镍矿资源的勘查与开发,确保镍资源供应链的稳定性与安全性。 展开更多
关键词 清洁能源 关键矿产加工产品 供需预测 ARIMA-GM-熵值法组合模型
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基于Theil不等系数的加权几何平均组合预测模型的性质 被引量:11
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作者 程玲华 陈华友 《运筹与管理》 CSCD 2007年第2期78-83,共6页
加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充... 加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理。 展开更多
关键词 预测 优性组合预测 最优化模型 theil不等系数
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基于产业链传导机制的锡金属价格组合预测研究
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作者 向先迪 李云煜 +2 位作者 金刊 罗光武 刘春学 《中国矿业》 北大核心 2025年第2期244-255,共12页
锡是用途广泛的关键矿产资源,为维护锡产业的国际竞争力,需要关注产业链的发展,同时,近年来锡金属价格呈现剧烈波动,采用合理的方式预测锡金属价格对保障经济发展和资源安全具有重要意义。本文根据锡产品的生产过程将锡产业链细化,将产... 锡是用途广泛的关键矿产资源,为维护锡产业的国际竞争力,需要关注产业链的发展,同时,近年来锡金属价格呈现剧烈波动,采用合理的方式预测锡金属价格对保障经济发展和资源安全具有重要意义。本文根据锡产品的生产过程将锡产业链细化,将产业链价格波动传导机制作为一个整体与深度学习组合预测模型结合,并构建时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制模型,即TCN-BiGRU-Attention组合模型来预测锡金属价格,得出以下结论:(1)锡产业链上下游其他产品价格波动及锡制造过程的产品价格波动,会通过锡产业链的传导效应引起锡锭价格变化,国际锡锭价格也会对国内锡锭价格产生影响,应该将产业链因素融入锡金属价格预测过程,以提高价格预测准确性,进而提高产业链效率和响应能力。(2)深度学习组合模型与单一的深度学习模型相比,组合模型能够有效降低误差,提高锡金属价格的预测精度,与真实值更加贴近,加入Attention机制后模型的预测性能有所提高。(3)考虑产业链因素后的价格预测结果误差比不考虑产业链因素的价格预测结果误差有所降低,在图形的拟合性,尤其是高值与低值的拟合方面表现出更优效果。为维护锡市场稳定,应重视产业链传导机制对价格预测的影响,关注国际锡金属价格和其他大宗商品价格,合理预测和及时调控锡金属价格,保障经济高质量发展和国家战略资源安全。 展开更多
关键词 锡金属 产业链传导机制 价格预测 深度学习组合 TCN-BiGRU-Attention模型
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电厂燃煤库存ARIMAX-LSTM组合预测方法研究
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作者 郭桦 付则开 《科技创新与应用》 2025年第9期33-36,共4页
为确保燃煤电厂能源稳定供应和控制进煤维护成本,辅助管理人员了解电煤库存情况并采取相应措施,需要对电厂燃煤库存进行短期精准预测。该文提出ARIMAX-LSTM组合预测模型,ARIMAX模型用于预测原始电煤库存时间序列中的线性成分,LSTM模型... 为确保燃煤电厂能源稳定供应和控制进煤维护成本,辅助管理人员了解电煤库存情况并采取相应措施,需要对电厂燃煤库存进行短期精准预测。该文提出ARIMAX-LSTM组合预测模型,ARIMAX模型用于预测原始电煤库存时间序列中的线性成分,LSTM模型用于直接预测原始数据中的非线性成分以及ARIMAX模型预测结果与原序列之间的差值非线性成分,最后对预测结果进行误差补偿。以某电厂实际库存数据对该模型进行验证,电厂燃煤10 d库存预测的平均相对误差为10.93%,比其中单一模型具有更高的预测精度,对电煤库存管理具有更强的指导意义。 展开更多
关键词 组合预测 ARIMAX模型 LSTM模型 电煤库存 误差补偿
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基于组合分析模型的水库年径流预报分析
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作者 马娇娇 《水利科技与经济》 2025年第4期26-31,共6页
针对传统水库年径流预报方法结果不准确的问题,研究提出基于组合分析模型的预报方法,融合多种算法优势,实现多维度分析和精准预报。以某水库为例,在SVR模型中融入PSO和PCA算法,建立PSO-PCA-SVR组合分析预报模型,阐述模型应用流程,剔除... 针对传统水库年径流预报方法结果不准确的问题,研究提出基于组合分析模型的预报方法,融合多种算法优势,实现多维度分析和精准预报。以某水库为例,在SVR模型中融入PSO和PCA算法,建立PSO-PCA-SVR组合分析预报模型,阐述模型应用流程,剔除冗余信息和噪声,减少对预报结果准确性不利的因素,确定最优参数组合(C,ε,σ)=(45.320,8.2985,5.5269),并进行水库年径流预报。同时,与其他模型进行对比分析,检验组合分析模型的应用效果。结果表明,组合模型的预报合格率为84.11%,平均相对误差减小至15.74%,组合模型在训练期和验证期均取得良好应用效果,基于组合模型的水库年径流预报结果具有可靠性,对水库安全评估和管理决策有参考意义。研究结果可为水库年径流预报分析提供技术指导,提高预报精度,保障水库安全运行。 展开更多
关键词 组合模型 水库 年径流预报 训练 验证 误差率
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基于智能组合模型的大坝变形预测预报研究
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作者 李双平 刘祖强 +4 位作者 张斌 郑俊星 王华为 李永华 苏森南 《中国水利》 2025年第2期65-72,共8页
针对数字孪生水利工程大坝安全“四预”中预测预报的准确性和可靠性需求,提出智能组合模型系统方法。该方法通过深入分析大坝变形的多重影响因素,结合信号处理技术,智能地分离出主导性的大坝变形趋势分量。随后,采用智能算法精确匹配最... 针对数字孪生水利工程大坝安全“四预”中预测预报的准确性和可靠性需求,提出智能组合模型系统方法。该方法通过深入分析大坝变形的多重影响因素,结合信号处理技术,智能地分离出主导性的大坝变形趋势分量。随后,采用智能算法精确匹配最优拟合模型,并结合灰色模型、时间序列模型及神经网络等多种建模技术,构建了一个高度集成、具有自适应能力的智能组合模型。通过丹江口大坝变形时间序列的训练和优化,并与传统统计模型预测结果对比验证,实验表明,智能组合模型在预测精度、数据适应性和鲁棒性方面具有显著优势,尤其是在处理非线性关系和长时序依赖性方面表现突出,同时有效提升了外延预测精度和泛化能力。此外,该模型能够提前1个周期(时长为一年)准确预测大坝关键部位的潜在变形趋势,为工程人员提供充足的时间采取预防措施,减少潜在风险。利用智能组合模型开展丹江口大坝的变形预测与预报,不仅提升了监测系统的智能化水平,还为大坝的安全评估、风险预警和科学管理提供了有力技术支撑。 展开更多
关键词 智能组合模型 泛化能力 鲁棒性 大坝变形 预测预报
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基于变权组合预测模型的生鲜农产品冷链物流预测优化——以宁夏回族自治区为例
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作者 周艳春 谭佳信 《供应链管理》 2025年第4期85-96,共12页
随着物流需求预测在农业供应链中的重要性日益增加,传统单一预测模型常因无法全面捕捉数据中的复杂信息而导致预测精度不足。因此,文章提出了一种基于GM(1,1)灰色预测模型、ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型的多元组合预测方法,旨在... 随着物流需求预测在农业供应链中的重要性日益增加,传统单一预测模型常因无法全面捕捉数据中的复杂信息而导致预测精度不足。因此,文章提出了一种基于GM(1,1)灰色预测模型、ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型的多元组合预测方法,旨在充分发挥各单一模型的优点。通过方差倒数法计算各模型的权重,并进行加权组合,从而优化预测效果。实证分析结果表明,变权组合预测模型的平均拟合误差率为1.54%,明显低于单一模型(ARIMA:2.60%,GM:1.70%,BP:1.92%)以及定权组合模型(1.79%)。这一结果表明,变权组合模型在提高预测精度方面具有显著优势,能够更加有效地整合各个单一模型的优势,相较于传统定权组合方法,表现出了更强的预测能力,提高了整体预测精度。其预测结果为宁夏回族自治区(以下简称“宁夏”)冷链物流的规划和发展提供了重要的参考。 展开更多
关键词 组合模型权重分配 生鲜农产品 冷链物流需求预测
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Mathematical rules for synergistic,additive,and antagonistic effects of multi-drug combinations and their application in research and development of combinatorial drugs and special medical food combinations 被引量:4
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作者 Shoujun Yuan Haoyu Chen 《Food Science and Human Wellness》 SCIE 2019年第2期136-141,共6页
Multi-drug(or multi-element)combinations are often prescribed in the practice of clinical medicine and as foods for special medical purposes.The main motivations for these combinations are that most diseases contain m... Multi-drug(or multi-element)combinations are often prescribed in the practice of clinical medicine and as foods for special medical purposes.The main motivations for these combinations are that most diseases contain multiple related targets and an appropriate combination can maximize benefits while minimizing adverse reactions.As such,it is especially important to derive mathematical models for their quantitative calculation.In this paper,we introduce mathematical rules for the synergistic,additive,and antagonistic effects of multi-drug combinations developed in our laboratory.We have established a“onebelt,one-line”model and provide examples of the quantitative calculation of the synergistic,additive,and antagonistic effects of a combination of multiple components.We also explain how to scientifically and precisely determine the intensity of these synergies,additions and antagonisms,as well as their corresponding dose ranges,thereby laying a solid theoretical foundation for market listing combinatorial drugs and foods for special medical purposes. 展开更多
关键词 Multi-drug combination Dose-effect belt One-belt one-line model Foods for special medical purposes Synergy addition ANTAGONISM
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基于集成学习与深度学习的洪水径流预报研究 被引量:1
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作者 许月萍 周欣磊 +2 位作者 王若桐 刘莉 顾海挺 《人民长江》 北大核心 2024年第9期18-25,共8页
深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力,在水文预报领域得到了一定的应用,然而,针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型,提出了一种组合模型,称为AdaBoo... 深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力,在水文预报领域得到了一定的应用,然而,针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型,提出了一种组合模型,称为AdaBoost-Informer模型,以提高洪水径流预报的精度。该模型以历史雨量和径流数据作为数据输入,将具备长时序依赖捕获能力的Informer作为集成学习的弱预测器,使用网格搜索法进行超参数调优,使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器。在浙江省椒江流域的应用分析表明:对比Random Forest、AdaBoost、Transformer、Informer等模型,AdaBoost-Informer模型表现最佳,RMSE为62.08 m^(3)/s,MAE为23.83 m^(3)/s,NSE为0.980,预报合格率为100%。所提模型可有效提高洪水预报精度,为防汛抢险和防洪系统调度提供决策依据。 展开更多
关键词 洪水径流预报 集成学习 深度学习 组合模型 Informer算法 椒江流域
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SARIMA-GRU组合模型的水位预测
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作者 曹寒问 陈九江 李小玲 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第3期8-12,共5页
相较于传统的单一模型,组合模型在一定条件下具有更优的预测精度。为验证组合模型是否有利于提高模型的预测精度,本文以长江中游支流澧水石龟山水电站的水位数据为基础,建立SARIMA模型和GRU神经网络模型,并将这两种模型基于方差倒数法和... 相较于传统的单一模型,组合模型在一定条件下具有更优的预测精度。为验证组合模型是否有利于提高模型的预测精度,本文以长江中游支流澧水石龟山水电站的水位数据为基础,建立SARIMA模型和GRU神经网络模型,并将这两种模型基于方差倒数法和IOWA算子进行组合,最后比较单一模型和组合模型在该水位数据集上的预测精度差异。结果表明,适当的组合方式有利于提高模型预测精度,基于IOWA算子的组合模型具优良的预测性能。 展开更多
关键词 SARIMA GRU神经网络 水位预测 组合模型
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基于LightGBM-Informer的盾构隧道管片上浮长时间序列预测模型 被引量:1
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作者 真嘉捷 赖丰文 +2 位作者 黄明 李爽 许凯 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3791-3801,共11页
基于机器学习预测施工期盾构刀盘前方管片上浮值,有助于及时调整盾构控制参数以缓解管片上浮病害。然而,已有模型在长时间序列预测问题上的性能不佳,难以精确预测盾构刀盘前方多环管片上浮值。通过考虑盾构控制、姿态参数及地层信息的影... 基于机器学习预测施工期盾构刀盘前方管片上浮值,有助于及时调整盾构控制参数以缓解管片上浮病害。然而,已有模型在长时间序列预测问题上的性能不佳,难以精确预测盾构刀盘前方多环管片上浮值。通过考虑盾构控制、姿态参数及地层信息的影响,结合Boruta算法,确定模型输入特征;利用小波变换滤波器、完备自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法消除时间序列数据噪声,构建了一种基于LightBGM-Informer的盾构隧道施工期管片上浮预测模型。通过南京和厦门地区某地铁盾构隧道监测数据,验证了所提模型的准确性和适用性。结果表明,所提模型预测精度较循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、Transformer等模型有所提升,且在地质条件不同的数据集上具有良好的泛化性;随着预测序列长度的增加,该模型的性能优势更突出,可准确预测盾构刀盘前方1~2环未施工管片的上浮值。基于沙普利加和解释(Shapley additive explanations,SHAP)方法的特征重要性分析指出,土舱压力及盾头、盾尾垂直位移对管片上浮影响显著。所提模型可为复杂环境下富水地层盾构隧道管片施工智能化控制提供理论指导。 展开更多
关键词 盾构隧道 管片上浮 长时间序列预测问题 Informer模型 SHAP方法
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基于ConvLSTM-LSTM的短期负荷预测方法 被引量:1
17
作者 随春光 张玲华 《电子设计工程》 2024年第10期54-58,共5页
长短时记忆(LSTM)网络和结合卷积神经网络(CNN)的CNN-LSTM预测模型由于其网络模型本身的缺陷,限制了预测精度的提高。针对以上问题,提出了一种结合卷积长短时记忆(ConvL⁃STM)网络的ConvLSTM-LSTM负荷预测模型。利用ConvLSTM网络充分提... 长短时记忆(LSTM)网络和结合卷积神经网络(CNN)的CNN-LSTM预测模型由于其网络模型本身的缺陷,限制了预测精度的提高。针对以上问题,提出了一种结合卷积长短时记忆(ConvL⁃STM)网络的ConvLSTM-LSTM负荷预测模型。利用ConvLSTM网络充分提取时序特征,将提取到的信息输入到LSTM网络中进行进一步的选择性记忆,并输出预测结果。将该模型与CNN-LSTM网络模型、LSTM网络模型、以及门控循环单元(GRU)网络模型进行了对比,结果显示所构建的Con⁃vLSTM-LSTM模型的预测效果均优于对比模型,在精度评价指标平均绝对百分比误差(MAPE)上,分别减小了1.10%、1.54%、1.91%。 展开更多
关键词 短期负荷预测 长短时记忆网络 卷积长短时记忆网络 组合预测模型 时序预测
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湖泊型水库环库实时洪水预报方法研究
18
作者 赵含雪 许成婧 +5 位作者 朱非林 王艺雯 钱心缘 王斌 马彪 钟平安 《水力发电》 CAS 2024年第4期14-18,共5页
湖泊型水库的修建,改变了水库坝址控制流域的下垫面和河流水系结构,进而影响流域产汇流机制。针对湖泊型水库环库周边流域产汇流特点,构建了包含库面不透水产流区、环库破碎产流区的组合洪水预报模型,提出了不同分区的产汇流计算方法。... 湖泊型水库的修建,改变了水库坝址控制流域的下垫面和河流水系结构,进而影响流域产汇流机制。针对湖泊型水库环库周边流域产汇流特点,构建了包含库面不透水产流区、环库破碎产流区的组合洪水预报模型,提出了不同分区的产汇流计算方法。以响洪甸水库为例,进行洪水模拟效果的对比分析,结果表明:组合洪水预报模型的精度显著高于整体新安江模型,确定性系数提升0.1,洪量相对误差降低5.3%,洪峰相对误差降低2.8%;组合预报模型的不透水面积,产流和汇流等相关模型参数,更为符合碎片化小流域产汇流的特性,并能较好地反映入库洪水的组成;水库水面的直接产流占有较大比重,是地表、壤中、地下径流之外的第4种径流组分。此方法可为湖泊型水库流域的实时洪水预报提供模型支撑,具备较好的应用前景。 展开更多
关键词 湖泊型水库 实时洪水预报 新安江模型 组合预报模型 不透水面积
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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
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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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基于变分模态分解的中国主要集装箱港口碳排放组合预测 被引量:1
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作者 陈哲沣 王健 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第4期138-145,共8页
港口作为耗能和温室气体排放大户,研究其碳排放趋势对推进我国绿色生态港口建设至关重要。考虑到港口碳排放量波动具有多尺度特征,文章以中国主要集装箱港口为对象,构建了融合变分模态分解(VMD)-小波神经网络(WNN)-遗传算法(GA)-反向传... 港口作为耗能和温室气体排放大户,研究其碳排放趋势对推进我国绿色生态港口建设至关重要。考虑到港口碳排放量波动具有多尺度特征,文章以中国主要集装箱港口为对象,构建了融合变分模态分解(VMD)-小波神经网络(WNN)-遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BPNN)的多尺度组合预测模型。基于分解-分项预测-集成预测思想,采用VMD将碳排放量序列分解为多个模态分量;根据分量波动特征分为低、中、高频项和趋势项,分别优选预测方法实现分项预测;利用分项预测值完成集成预测并分析预测效果。实例应用表明,与现有预测模型相比,文章构建的多尺度组合预测模型能显著提高港口碳排放量预测精度,揭示港口碳排放量内在多尺度特征,有利于从能源技术、季节、突发事件等尺度制定针对性的碳减排策略。 展开更多
关键词 集装箱港口 碳排放量预测 变分模态分解 多尺度组合预测模型
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