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相似文献
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1.
利用动态递归Elman神经网络的具有结构简单,运算量少,适合于动力系统辩识等特点,对Logistic混沌映射时间序列及气温时间序列进行了预测,并分析了预测误差。结果显示Elman神经网络对非线性时间序列具有良好的预测特性。  相似文献   

2.
针对地球变化磁场时间序列的混沌特性,提出了一种集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进Elman神经网络的地球变化磁场预测模型.首先,利用EEMD将非平稳的地球变化磁场时间序列分解为一系列具有不同特征尺度的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,针对每一个IMF分别建立改进Elman神经网络模型,选择各自适合的最优模型参数;最后,以地磁台站实测的地球变化磁场数据为研究对象,并与基于单一Elman神经网络预测模型相比较,结果表明,EEMD-改进Elman神经网络模型的预测值能紧跟地球变化磁场的变化趋势,且明显优于基于单一Elman神经网络的模型,体现出更好的预测效果.在地磁Kp3时,预测3h平均绝对误差为1.74nT.  相似文献   

3.
电力系统短期负荷预测在电力系统的调度和管理中起着重要的作用,已有研究证明了电力短期负荷是一非线性动力系统,负荷时间序列是混沌时间序列.文章讨论混沌时间序列的相空间重构技术,并以实际电网为例重构了该电力系统的相空间,最后采用Elman递归神经网络对负荷时间序列进行仿真预测,预测结果表明采用该方法能取得较好的预测效果.  相似文献   

4.
文章将动态回归神经网络(Elman)预测方法应用于城市公交客流量的预测, 通过对合肥市公交量的历史数据分析得到公交客流量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络输出结果进行了比较,并对网络模拟结果和历史数据进行了线性回归分析,求得一定的相关系数.结果表明,应用Elman神经网络方法比BP神经网络对公交客流量进行短期预测,预测精度高及效果好.  相似文献   

5.
基于递归网络的混沌时间序列预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了能对时问序列充分建模,从混沌的慨念入手,将混沌与神经网络相结合,利用人工神经网络的拟合特性,提出了递归网络的混沌时间序列预测方法。给出了递归神经网络预测的基本理论、数学模型、及具体步骤,并通过由杜芬方程所产生的混沌时间序列对该神经网络进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法远好于前馈网络的预测效果,其预测误差在10^-15的数量级上。  相似文献   

6.
混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐.研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中.仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值.  相似文献   

7.
混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。本文研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中。仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值。  相似文献   

8.
本文对香港恒生指数期货(HSI)的时间序列进行了分析和预测。我们发现该时间序列具有分数组和正的Lyapunov指数,这表明该序列是由内在的混沌确定力产生的。在对该序列进行动力学重构和可测性分析的基础上,我们用混沌算法的前馈神经网络对它进行了在线预测。计算机模拟表明混沌算法神经网络的预测噗蒿于背传算法神经网络的预测精度。  相似文献   

9.
基于LM算法的BP神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了BP神经网络的改进算法,用神经网络实现混沌时间序列相空间重构,用基于LM算法的BP神经网络对混沌背景进行预测,从而检测出信号。  相似文献   

10.
基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对停车诱导系统(PGIS)中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题,提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测.首先分析了相空间重构的技术原理,在此基础上导出时间序列预测模型,并以Elman神经网络训练模拟该模型.介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤,提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标.通过预测实例表明,该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性.  相似文献   

11.
一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络   总被引:1,自引:0,他引:1  
Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与 Elman 网络相结合,建立了改进的 AFSA-Elman 边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测.  相似文献   

12.
基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高,而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点,建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果,仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。  相似文献   

13.
针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法(PCA)提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定基础。结果表明,该方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.  相似文献   

14.
Elman回归神经网络在大坝安全监控中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
给出了E1man回归神经网络的网络结构和学习方法。基于E1man回归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于E1man回归神经网络建立安全监控模型的方法。实验表明,所建立E1man神经网络模型收敛速度快,并且其拟合及预报精度高于统计模型和BP网络模型。  相似文献   

15.
为提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,基于Elman回归神经网络原理,以指数型线性回归、双曲线型线性回归及灰色预测三种方法得到的瓦斯涌出量预测值为样本数据,建立Elman组合预测模型,并利用MATLAB软件进行预测。结果表明,Elman组合预测结果的拟合曲线更接近实际情况。该模型有效提高了瓦期涌出量的预测精度,为煤矿安全生产提供了理论支持。  相似文献   

16.
瓦斯浓度预测的混沌时序RBF神经网络模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
为对煤矿瓦斯质量浓度进行精确预测,针对瓦斯质量浓度的非线性特点,在验证其时间序列具有混沌特性的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络的预测模型。将实测瓦斯质量浓度时间序列进行相空间重构得到训练样本,并利用MATLAB仿真软件进行编程预测分析。结果表明,相对误差为0~3%,均方差为0.005 6,预测效果良好。实例验证该预测模型切实可行。  相似文献   

17.
传统PMV指标计算方法具有复杂度高、延时大的缺陷.根据PMV参数的时变特征,利用Elman神经网络建立PMV参数预测模型,实现对热舒适度的在线监测.模型以温度、相对湿度、风速和平均辐射温度为输入,以PMV指标为预测输出,具有良好的泛化能力.仿真结果表明该方法的预测结果与数值计算的结果相近,同时训练后神经网络的计算时间优于传统方法的计算时间.  相似文献   

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