径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究

预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性;通过定义综合效应系数来综合评价模糊优选神经网络模型的拟合能力与外推预报能力,为研究模型的拟合精度高而外推预测精度低的问题提供了一种解决方法.     

基于递推合成BP网络的多变量时间序列预测模型

提供了一种基于递推合成BP网络的非线性时间序列预测方法,并针对具体实例建立多变量时间序列模型.将其预测结果与灰色预测模型及常规BP网络的多变量时间序列预测模型的结果进行比较,其仿真实验结果表明该网络具有很强的学习特性和泛化能力,适合进行非线性时间序列建模及预测.     

车用锂离子动力电池剩余寿命非线性组合预测研究

针对单一预测模型难以准确预测锂电池的剩余寿命（remaining useful life, RUL）难题,提出了非线性组合预测方法;利用相空间重构,对实验采集到的数据进行重构,将重构后的数据对改进Elman神经网络和非线性自回归（nonlinear autoregressive with exogenous input,NARX）神经网络这2个单项预测模型进行训练和预测;采用RBF神经网络对2个单项模型的预测值进行非线性组合,获得最终的RUL预测值．结果表明:非线性组合预测方法的均方根误差比PCA-NARX方法提高了近1%,比NARX方法提高了近2%,比改进Elman方法提高了近3%;非线性组合预测方法具有较高的精度及泛化能力,采用相空间重构技术有利于提高非线性组合方法的预测精度．      

基于PCA-SVR的池塘DO预测模型

为解决传统水质预测模型泛化能力低、预测精度差等问题,提出了基于主成分分析和支持向量机相结合的养殖池塘溶解氧预测模型.该模型通过主成分分析筛选反映池塘水体溶解氧信息的关键指标,减少模型输入变量,采用支持向量机算法建立水质预测模型,并用于长沙市乔口镇与望城区池塘养殖溶解氧预测中.结果表明,该模型预测精度高,同时具有很强的泛化能力与适应数据变化的能力,可用于池塘溶解氧预测.     

西安市空气污染指数的神经网络预测模型

将BP神经网络模型引入到大气污染预测预报领域,利用西安市2005-2010年逐日空气污染指数,建立了一个空气污染指数的非线性时间序列神经网络模型.实验结果表明:独立样本的日空气污染指数的预测值的平均相对误差分别为27.4%,23.2%,12.2%,25.7%,独立样本的日空气污染指数的预测值与真实值的线性相关系数高.该...     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

基于SVR的区域物流需求短期智能预测模型研究

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济发展是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济发展指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展.为此提出了基于支持向量回归(SVR)的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域物流需求与区域经济发展之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法,通过实验证明了该方法的有效性.     

基于混沌自适应遗传 ν SVR的城市客运量预测

针对城市客运量预测问题本身所存在的小样本、高维数和非线性等特点,将ν-支持向量回归机(ν-support vector regression,ν-SVR)应用于城市客运量预测.为了提高ν-SVR模型的预测精度和泛化性能,利用基于混沌理论和自适应机制的混沌自适应遗传算法(chaosadaptive genetic algorithm,CAGA)优选ν-SVR模型参数,建立了基于CAGA进行参数优选的CAGA-ν-SVR城市客运量预测模型.结合1978～2008年统计数据进行了仿真预测,结果表明该模型的预测性能优于RBF神经网络模型、GA-SVR模型和GA-ν-SVR模型,平均绝对相对误差控制在2.3%以内,可有效应用于城市客运量预测.     

环境污染的投影寻踪回归预测模型

环境污染预测中常用的统计预测法基于“假定－模拟－预测”这样一种证实性数据分析思维模式,难以适应非线性,非正态分布数据分析,投影寻踪技术采用“审视数据－模拟－预测”这样一条探索性数据分析新途径,可以用来解决一定程度上的非线性,非正态问题。应用投影寻踪回归新技术,建立了大气污染物SO2浓度的预测模型,其预测建模样本的拟合合格率为96％,预留预测检验样本预测准确率为80％。高于模糊识别模型的预测精度。     

基于非线性IRWLS-SVM短期电价预测的改进方法

本文提出了一种基于非线性IRWLS-SVM的短期电价预测的模型．首先对不同的损失函数进行仿真,选出具有一定鲁棒性的Huber损失函数来适应模型小的变化．然后比较线性、径向基、多项式3种核函数．仿真结果表明,多项式核函数的预测效果最好．最后提出了一种改进的非线性IRWLS-SVM算法,仿真结果表明改进后的算法提高了局部预测精度．     

基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于灰色BP神经网络的装备保障费用预测模型

装备的保障费用是装备全寿命周期费用的重要组成部分,为了科学合理地预测武器装备的保障费用,通过分析装备保障费用的构成及其影响因素,考虑到装备保障费用数据量有限、复杂多变、非线性,用单一预测模型预测精度不高,因此建立了基于灰色系统理论和BP神经网络的组合预测模型,将灰色系统模型善于处理小样本数据和BP神经网络优于解决复杂非线性问题的优点有效地结合起来,对基于非线性时间序列的保障费用进行预测。仿真实例表明该组合模型的预测结果比传统单一模型所得到的预测结果总体误差要小,可以有效提高装备保障费用的预测精度。     

多层递阶非平稳时间序列模型预测矿坑涌水量

将多层递阶方法与非平稳序列分析相结合来预测矿坑涌水量。在预测过程中,改变了传统的应用周期变量法来时变参数,提出了应用非平稳时间序列模型加以预测。表明了此种方法是可行的。拓宽了多层递阶方法的应用范围,为预测矿坑涌水量提供了一种新思路。     

基于模糊神经网络的供热负荷预测

首先在对供热负荷预测算法的发展现状主要成果阐述的基础上,对影响供热预测因素采用模糊量化的方式进行研究处理,并由此推断将模糊神经网络算法应用于供热负荷预测可以得到良好的效果.研究模型的设计核心是BP神经网络,即将模糊量化后的影响因素作为系统的输入值,去调整神经网络的权值,从而得到预测的网络模型.建立预测模型和预测策略后,可以采用Matlab科学计算软件开发程序对预测模型效果进行模拟仿真,结果表明,预测的结果能够满足要求,相对误差在合理的范围内,并且模糊神经网络算法比单纯神经网络算法具有更好的预测精度和鲁棒特性,从而达到节能的目的.且适应性强,可以应用到类似的供热工程上.     

应力集中的灰色预测方法

以三种不同形式应力集中现象作为研究对象 ,分析讨论了灰色预测方法在应力集中问题上应用的可行性 ,研究了预测模型精度、原始数据分布特点对灰色预测结果准确性的影响 结果表明 ,灰色预测模型可以比较准确地预测出应力集中区域中最大应力点的应变 (或应力 )值 ,并且具有较广的适用性 同时指出了采用灰色预测方法解决应力集中问题时 ,采集原始数据应该遵循的一般原则     

基于初值修正的非等距灰色预测模型

对非等间距灰色模型的预测精度进行了分析,表明初值的选取对模型的精度有重要的影响,进而提出了两种修正初值的方法来提高模型预测精度,得到了一类改进的灰色预测模型。最后给出了一个应用实例,结果表明,该改进模型具有较高的预测精度。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

基于神经模糊推理系统的盾构施工地表沉降预测

盾构隧道施工引起的地表沉降,主要受盾构掘进参数和地层条件的影响,且各参数间关系复杂.已有地表沉降预测方法大都没有直接考虑掘进参数的影响,难以满足盾构快速施工超前预测预报和环境影响控制的需求.自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种基于神经网络的模糊类智能模型,通过减法聚类数据细分技术自动生成模糊规则,使网络的节点和权值具有明确的物理意义,集成了神经网络数据自适应能力和模糊系统知识表达性能,特别适合于多元非线性系统的预测预报.结合北京地铁14号线东风北桥站至京顺路站区段工程实测数据,选取埋深、洞顶覆土标贯值、土仓压力、推进速度、刀盘转速、扭矩、盾构推力,以及同步注浆量为输入变量,建立了地表最大沉降量预测模型.计算结果表明,该模型计算量小,泛化能力强,计算精度高.研究成果为盾构施工地表沉降预测预报提供了新的技术方案.     

基于广义回归神经网络的交流电磁场检测裂纹量化研究

考虑到目前交流电磁场检测中裂纹量化精度和智能化水平的不足,将广义回归神经网络(GRNN)引入到交流电磁场检测技术中来,在有限元仿真试验基础上,选择了作为输入元素的交流电磁场信号特征向量,构建了一种适合于交流电磁场检测裂纹量化分析的GRNN模型,并利用归一化处理后的一些离散数据作为网络的训练和检测样本,使网络完成对整个裂纹交流电磁场范围内的主要信息的存储,从中发现输出和输入之间的内在关系,完成对未知点的预测。结果表明,与传统的线性插值方法以及BP网络相比,该方法建模简单,预测精度高,对原始数据的分布和边界条件无特别要求,推广性能强,人为调节参数少,收敛速度快,更为智能化,尤其在获得已知样本稀少的情况下仍能表现出极强的适应性,从而保证了模型的精度和推广性能,为交流电磁场检测裂纹量化提供了一种智能高效的方法。