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题名基于小波分析的支持向量机径流预测模型及应用
被引量：20
- 1
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作者
马细霞
穆浩泽
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机构
郑州大学水利与环境学院
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出处
《灌溉排水学报》
CSCD
北大核心
2008年第3期79-81,共3页
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基金
河南省自然科学基金资助项目(0411050800)
河南省杰出青年科学基金资助项目(512002500)
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文摘
针对径流年内、年际变化幅度大、单一方法难以预测的特点,提出基于小波分析的支持向量机径流预测模型。该模型从时频分析角度出发,把月径流序列分解成不同的频率成分,分别采用支持向量机进行预测。以淮河支流沙河上游某水库月径流预测为研究实例,得出了较满意的预测结果。通过与其它方法预测结果的对比分析,验证了模型的有效性,为径流预测提供了一条新途径。
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关键词
小波分析
支持向量机
径流
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Keywords
wavelet analysis
support vector machine
runoff
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分类号
P333.1
[天文地球—水文科学]
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题名基于小波-ANFIS的水库月径流预报模型
被引量：10
- 2
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作者
马细霞
穆浩泽
郭慧芳
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机构
郑州大学环境与水利学院
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出处
《水电能源科学》
2008年第1期26-29,74,共5页
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基金
河南省自然科学基金资助项目(0411050800)
河南省杰出青年科学基金资助项目(512002500)
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文摘
根据径流变化特性,提出一种基于小波-ANFIS的水库月径流组合预报模型。利用Mallat算法对月径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号,分别对这两种信号建立了ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值。该模型用于淮河支流沙河上游年月径流变化幅度较大的昭平台水库月径流预报中,结果表明所建模型能够较好地预报原始信号的趋势,预报精度比单一ANFIS预报模型有较大改善,但仍有待提高。对导致这一现象的主要原因进行了分析,并对模型的改进提出了合理化建议。
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关键词
小波分析
ANFIS
月径流预报
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Keywords
wavelet analysis
ANFIS
monthly runoff forecast
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分类号
P338
[天文地球—水文科学]
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题名基于混沌分析的月径流序列耦合预测模型及其应用
被引量：8
- 3
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作者
马细霞
穆浩泽
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机构
郑州大学水利与环境学院
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出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期41-46,共6页
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基金
河南省自然科学基金资助项目(0411050800)
河南省杰出青年科学基金资助项目(512002500)
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文摘
针对北方地区月径流年内年际变化幅度大、单一方法难以预测以及径流时间序列预测时,非线性模型阶数难以确定的特点,提出基于混沌分析的月径流序列耦合预测模型。该模型从时频分析角度出发,把月径流序列分解成不同的频率成分,并以相空间重构为基础进行混沌分析,然后分别采用支持向量机进行预测。以淮河支流沙河上游某水库月径流预测为研究实例,得出了较满意的预测结果,为径流预测提供了一条新途径。
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关键词
水利管理
月径流预报
耦合预测模型
相空间重构
小波分析
支持向量机
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Keywords
hydraulic management
annual runoff forecast
coupling model
phase-space reconstruction
wavelet analysis
chaotic analysis
support vector machine
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分类号
TV121.4
[水利工程—水文学及水资源]
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题名机场业务智慧运维监控系统设计与实现
被引量：1
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作者
穆浩泽
陶欣
王晓辉
王健
刘凤陵
刘青
刘晓疆
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机构
青岛民航凯亚系统集成有限公司
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出处
《电脑知识与技术》
2023年第36期87-90,共4页
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文摘
随着国内民航业的迅猛发展,为应对日益提高的业务量和运营管理要求,机场业务系统的数量和复杂度呈爆炸式增长,系统的运维管理压力剧增,传统的运维方式已无法满足当前的运维需求。本文论述了针对民航业务的智能运维监控系统的设计及实现,通过对机场各业务系统运行产生的各类指标、日志、链路数据进行收集、融合、统计和分析,结合运用自动化数据采集、大数据存储、云计算、人工智能算法等热门技术,实现对机场各业务系统全方位、多层次、全流程的智能化监控与运维支撑,提供实时监控、事前预警、事中辅助、事后追溯的辅助运维手段,提升运维工作效率,降低整体IT运维服务成本。
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关键词
运维监控
人工智能算法
事前预警
事中辅助
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于混沌小波与支持向量机的径流预测
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作者
平建华
马细霞
穆浩泽
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机构
郑州大学水利与环境学院
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出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2013年第11期19-21,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51279183)
郑州大学引进人才资助项目
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文摘
以淮河流域沙颍河水系沙河和澧河上游的水库为例,建立了月均流量的混沌小波支持向量机组合预报模型,充分利用了混沌分析的相空间重构、小波分析的多分辨率功能以及支持向量机的非线性逼近能力,并采用NSE、PBIAS和RSR对组合预测模型进行了评价。结果表明:混沌小波支持向量机组合预测模型的识别期和验证期模拟精度均较高,均优于混沌支持向量机模型。
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关键词
组合预测模型
混沌理论
小波分析
支持向量机
径流预测
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Keywords
combined prediction model
chaos theory
wavelet analysis
support vector machine
runoff forecasting
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分类号
P333
[天文地球—水文科学]
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