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基于集合经验模态分解和小波神经网络的短期风功率组合预测 被引量：79
1
作者 王贺 胡志坚 +3 位作者 陈珍 仉梦林 贺建波 李晨 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期137-144,共8页
从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免... 从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后对各子序列建立小波神经网络预测模型;最后叠加各子序列预测结果得到风功率预测值。实例研究表明本文所提的组合预测模型具有较高的预测精度和较大的工程应用潜力。 展开更多
关键词 风功率 预测 集合经验模态分解 小波神经网络 组合模型
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基于空间相关法的风电场风速多步预测模型 被引量：40
2
作者 陈妮亚 钱政 +1 位作者 孟晓风 孟凯峰 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期15-21,共7页
风电场风速的准确预测对于评估风电场接入电网的安全性与经济性有重要意义。本文基于空间相关法与支持向量机方法,提出了一种新的风速多步预测混合模型。文中首先提出使用相关系数作为判据的方法,选择模型的最优输入参数,以建立精确的... 风电场风速的准确预测对于评估风电场接入电网的安全性与经济性有重要意义。本文基于空间相关法与支持向量机方法,提出了一种新的风速多步预测混合模型。文中首先提出使用相关系数作为判据的方法,选择模型的最优输入参数,以建立精确的分风向空间相关模型。在详细分析风向对预测精度的影响后,结合支持向量机(SVM)方法,以消除风向变化对空间相关模型的不利影响,最终得到预测精度高、性能稳定的混合模型。文中使用某风电场的实测数据进行建模验证,并与几种经典的风速预测算法相比较,结果证实该混合模型的预测精度有显著提高。 展开更多
关键词 风速预测 空间相关 支持向量机 混合模型
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分销,平台还是混合?——零售商经营模式选择研究 被引量：38
3
作者 李佩 魏航 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期50-75,共26页
随着市场竞争的加剧和市场环境的变化,经营模式的选择及调整对于零售商来说越来越重要.研究零售商经营模式选择条件及当市场环境改变时经营模式的转变机制,通过对比零售商在分销模式、平台模式、混合模式下的利润,给出了零售商经营模式... 随着市场竞争的加剧和市场环境的变化,经营模式的选择及调整对于零售商来说越来越重要.研究零售商经营模式选择条件及当市场环境改变时经营模式的转变机制,通过对比零售商在分销模式、平台模式、混合模式下的利润,给出了零售商经营模式选择条件,并分析当市场环境改变时零售商不改变经营模式和转为混合模式的利润,得到了零售商经营模式转变机制,最后结合我国网络零售业发展现状验证了本文主要研究结论.研究表明,第一,随着产品之间价格影响系数、佣金费率、固定成本的增加,最优经营模式由分销模式逐渐变为混合模式、平台模式;随着间接网络外部性的增加,最优经营模式由平台模式逐渐变为混合模式、分销模式.第二,当市场环境变化时,最初采取分销模式(平台模式)的零售商,若产品的潜在需求变化为正且佣金费率较高(较低),随着潜在需求变化的增加,零售商更倾向于转向混合模式;若产品的潜在需求变化为负且佣金费率较低(较高),随着潜在需求变化的增加,零售商更倾向于不改变经营模式. 展开更多
关键词 零售商 分销模式 平台模式 分销与平台混合模式
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运河水网水量数学模型的研究和应用 被引量：16
4
作者 姚琪 丁训静 郑孝宇 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1991年第4期9-17,共9页
本文分析了运河水网的水文和水力学特性,并针对这些特性建立了运河水网水量计算的混合模型.该模型兼含结点-河道模型和单元划分模型的优点,适用于大型复杂平原河网地区的水量计算.本文还对河网的概化和产流分配计算、用水量计算等问题... 本文分析了运河水网的水文和水力学特性,并针对这些特性建立了运河水网水量计算的混合模型.该模型兼含结点-河道模型和单元划分模型的优点,适用于大型复杂平原河网地区的水量计算.本文还对河网的概化和产流分配计算、用水量计算等问题提出了一系列具体处理措施,保证了水网水量计算的顺利进行.计算结果表明,本文提出的混合模型和相应的处理措施能够很好地适应象运河水网系统这样大型复杂水网的水量计算,计算结果能满足工程实际的要求. 展开更多
关键词 水系 水量 数学模型 水文 水力学
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短时交通流预测模型 被引量：30
5
作者 樊娜 赵祥模 +1 位作者 戴明 安毅生 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期114-119,共6页
针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层B... 针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。 展开更多
关键词 短时交通流预测 混合模型 非参数回归 BP神经网络 模糊控制
原文传递
一种基于混合模型的实时网络流量预测算法 被引量：18
6
作者 李捷 刘瑞新 +1 位作者 刘先省 韩志杰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期806-812,共7页
流量预测是流量工程、拥塞控制和网络管理的核心问题.网络流量由大量的非线性变化部分和少量的但不可忽略的线性变化部分组成.现有的网络流量预测算法只是单一采用线性或者非线性的方法进行处理,这种片面性造成预测的准确度和实时性难... 流量预测是流量工程、拥塞控制和网络管理的核心问题.网络流量由大量的非线性变化部分和少量的但不可忽略的线性变化部分组成.现有的网络流量预测算法只是单一采用线性或者非线性的方法进行处理,这种片面性造成预测的准确度和实时性难以保证.针对网络流量的特点,提出了一种基于卡尔曼滤波和小波分析混合的流量预测算法.通过对网络流量的线性部分和非线性部分进行区分对待,从而提高预测的准确度和实时性.仿真结果表明,该算法与单一的线性预测算法和非线性预测算法相比,具有较高的预测精度和较好的实时性. 展开更多
关键词 流量 预测 混合模型 服务质量
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自然语言处理的计算模型 被引量：18
7
作者 张钹 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期3-7,共5页
本文讨论自然语言处理的计算模型。目前已经存在有各种类型的语言计算模型,如分析模型、概率统计模型、混合模型等,这些模型各具特色,并存在其自身的局限性。自然语言处理作为一个不适定问题,我们将讨论求解这类问题的本质困难,面临的挑... 本文讨论自然语言处理的计算模型。目前已经存在有各种类型的语言计算模型,如分析模型、概率统计模型、混合模型等,这些模型各具特色,并存在其自身的局限性。自然语言处理作为一个不适定问题,我们将讨论求解这类问题的本质困难,面临的挑战,以及解决这些困难的途径。 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 计算模型 分析模型 概念统计模型 混合模型 不适定问题
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基于随机森林与长短期记忆网络的电力负荷预测方法 被引量：27
8
作者 董彦军 王晓甜 +4 位作者 马红明 王立斌 李梦宇 岳凡丁 袁欢 《全球能源互联网》 CSCD 2022年第2期147-156,共10页
电力负荷具有非线性和时序性的特点,为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性,进而获得更高的电力负荷预测精度,提出了基于随机森林(random forest,RF)算法及长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的混合负荷预测模型。... 电力负荷具有非线性和时序性的特点,为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性,进而获得更高的电力负荷预测精度,提出了基于随机森林(random forest,RF)算法及长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的混合负荷预测模型。首先根据时间日期因素及气候因素建立高维特征数据集作为随机森林模型的输入,通过随机森林算法筛选出重要特征量,并使其与历史负荷结合作为LSTM模型的输入,经过粒子群算法对LSTM模型进行参数寻优后得到RF-LSTM混合模型及负荷预测结果。使用该方法对河北电网某台区的电力负荷进行预测,结果表明该混合模型的预测精度比未经特征变量筛选的传统单一的随机森林算法、LSTM模型以及BP神经网络更为理想。 展开更多
关键词 随机森林 长短期记忆网络 电力负荷预测 混合模型
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基于准静态电磁场的变压器线圈中特快速暂态仿真建模 被引量：19
9
作者 陈伟根 胡金星 +2 位作者 杜林 王有元 孙才新 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第23期56-61,共6页
基于准静态电磁场原理提出了一种在快速暂态过电压的作用下以单匝中并联导线为单元支路和以两段线匝为单元支路相结合的集中参数混合线圈模型。通过单匝单线模型可准确计算陡波冲击下的匝间过电压,结合两段线匝模型可有效减少仿真时间... 基于准静态电磁场原理提出了一种在快速暂态过电压的作用下以单匝中并联导线为单元支路和以两段线匝为单元支路相结合的集中参数混合线圈模型。通过单匝单线模型可准确计算陡波冲击下的匝间过电压,结合两段线匝模型可有效减少仿真时间。拓扑网路的大小和参数与变压器的结构和特性有关,网络中的电感和电容等参数是无源和线性的,但它们与传播电磁波的介质有内在的联系。给出了模型参数的计算方法,并对以两段线饼为单元支路的线圈模型进行了截波冲击下的仿真分析,变压器首端对地电压的仿真结果与实测结果比较接近,证明了该模型的正确性。 展开更多
关键词 快速暂态过电压 混合模型 准静态 变压器线圈 高电压绝缘技术 电力系统
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基于DOMAIN和NeuralEnsembles模型预测中国毛竹潜在分布 被引量：26
10
作者 张雷 刘世荣 +1 位作者 孙鹏森 王同立 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期20-26,共7页
通过概形分析模型(profile technique)——DOMAIN生成物种生境适宜分布图,选取低适宜性的地区作为物种不存在区,然后应用分类判别分析模型(group discrimination technique)——NeuralEnsembles预测我国毛竹潜在分布。结果表明:通过耦合... 通过概形分析模型(profile technique)——DOMAIN生成物种生境适宜分布图,选取低适宜性的地区作为物种不存在区,然后应用分类判别分析模型(group discrimination technique)——NeuralEnsembles预测我国毛竹潜在分布。结果表明:通过耦合DOMAIN和NeuralEnsembles模型可以改进NeuralEnsenbles模型预测精度;AUC和敏感度对用于建模的物种不存在数据取样数量不敏感,而最大Kappa值随着不存在数据取样数量的增大逐渐减小;未来气候变化将导致毛竹向北迁移33～266km,面积增加7.4%～13.9%。 展开更多
关键词 DOMAIN NeuralEnsembles 模型耦合 潜在分布模拟 气候变化 毛竹
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遥感图像高斯与椒盐噪声的PDE混合去噪模型研究 被引量：26
11
作者 王相海 张洪为 李放 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期283-288,294,共7页
针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥... 针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥感图像中混合噪声的同时,很好地保持图像的边缘和纹理细节信息。实验结果验证所提出模型的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 遥感图像 去噪 偏微分方程 高斯与椒盐噪声 混合模型
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基于多状态空间混合Markov链的风电功率概率预测 被引量：25
12
作者 周封 金丽斯 +1 位作者 刘健 张再利 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期29-33,84,共6页
现有风电功率预测方法只提供功率的单点预测值,但在电力市场的决策过程中却需要更多的信息。文中提出一种基于离散时间Markov链理论的新功率预测模型。针对功率数据的无规律性,采用等分法划分了4种状态空间,并对每种状态空间都建立1阶和... 现有风电功率预测方法只提供功率的单点预测值,但在电力市场的决策过程中却需要更多的信息。文中提出一种基于离散时间Markov链理论的新功率预测模型。针对功率数据的无规律性,采用等分法划分了4种状态空间,并对每种状态空间都建立1阶和2步混合Markov模型,模型权重系数采用加速遗传算法求解。该模型直接对风电功率数据进行数值分析,有效避免通过风速预测再转换为功率时带来的误差累积。给出4种混合模型和最新的评价误差公式。分析和算例表明,N为102时混合模型预测精度高于持续法模型,并给出了单点预测值和概率分布值。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 概率预测 MARKOV链 混合模型
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用于文本分类的CNN_BiLSTM_Attention混合模型 被引量：24
13
作者 吴汉瑜 严江 +2 位作者 黄少滨 李熔盛 姜梦奇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期23-27,34,共6页
文本分类是许多自然语言处理任务的基础。卷积神经网络可以提取文本的短语级特征,但是不能很好地捕获文本的结构信息;循环神经网络可以提取文本的全局结构信息,但是对关键模式信息捕获能力不足;而注意力机制能够学习到不同词或短语对文... 文本分类是许多自然语言处理任务的基础。卷积神经网络可以提取文本的短语级特征,但是不能很好地捕获文本的结构信息;循环神经网络可以提取文本的全局结构信息,但是对关键模式信息捕获能力不足;而注意力机制能够学习到不同词或短语对文本整体语义的分布,关键的词或短语会被分配较高的权重,但是同样对全局结构信息不敏感。另外,现有模型大多只考虑词级信息,而忽略了短语级信息。针对上述模型中存在的问题,文中提出一种融合CNN,RNN,Attention的混合模型,该模型同时考虑不同层次的关键模式信息和全局结构信息,并把它们融合起来得到最终的文本表示,最后把文本表示输入softmax层进行分类。在多个文本分类数据集上进行了实验,实验结果表明该模型相较于现有模型可以实现更高的准确率。此外,还通过实验分析了模型的不同组件对模型性能的影响。 展开更多
关键词 文本分类 关键模式信息 全局结构信息 混合模型 文本表示
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基于ARIMA和小波神经网络组合模型的交通流预测 被引量：24
14
作者 成云 成孝刚 +2 位作者 谈苗苗 周凯 李海波 《计算机技术与发展》 2017年第1期169-172,共4页
针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性,提出了一种基于差分自回归滑动平均(ARIMA)和小波神经网络(WNN)组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网络模型强大的非线性关... 针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性,提出了一种基于差分自回归滑动平均(ARIMA)和小波神经网络(WNN)组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟合能力和小波神经网络模型强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列的数据结构分解为线性自相关结构和非线性结构两部分。采用差分自回归滑动平均模型预测交通流序列的线性部分,用小波神经网络模型预测其非线性残差部分,最终合成为整个交通流序列的预测结果。计算机仿真结果表明:组合模型的预测精度高于ARIMA模型和WNN模型各自单独使用时的预测精度,组合模型可以提高交通流预测精度,是交通流预测的有效方法。 展开更多
关键词 交通流预测 差分自回归滑动平均模型 小波神经网络 组合模型
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磁暴影响电力系统安全风险评估思路与理论框架 被引量：23
15
作者 刘连光 吴伟丽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期1583-1591,共9页
鉴于近年来磁暴侵袭中国电网的几次事件和强磁暴引起的损失达上千万美元的魁北克大停电事故,分析与评估电力系统磁暴灾害扰动下的电力系统运行风险十分必要。在讨论磁暴引发电力系统相继故障机理的基础上,分析评估电网磁暴运行风险的技... 鉴于近年来磁暴侵袭中国电网的几次事件和强磁暴引起的损失达上千万美元的魁北克大停电事故,分析与评估电力系统磁暴灾害扰动下的电力系统运行风险十分必要。在讨论磁暴引发电力系统相继故障机理的基础上,分析评估电网磁暴运行风险的技术需求,并指出其中的关键问题和解决途径;设计计及磁暴灾害的电力系统风险评估框架,建立简化的地电场–GIC–电力系统混合集成模型;并借助Matlab和PowerWorld Simulator平台,以GIC标准系统为例,验证了模型可以反映给定电网参数条件下的磁暴事件对电力系统的影响与故障传播过程。研究结果可为进一步量化与防范磁暴电网风险提供参考。 展开更多
关键词 磁暴 地磁感应电流 相继故障 风险评估 混合模型
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间歇制浆蒸煮过程的混合建模方法研究 被引量：9
16
作者 李向阳 朱学峰 刘焕彬 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期24-28,共5页
在分析间歇蒸煮过程的经验模型和神经网络模型的基础上 ,提出了制浆蒸煮过程的混合建模方法 ,给出了混合模型的结构和算法。在对工厂的实际数据应用表明 。
关键词 间歇蒸煮过程 制浆 混合建模 神经网络模型 算法 混合模型 数据应用 方法研究 经验模型 工厂
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活性污泥法污水处理过程的建模与仿真技术的研究 被引量：14
17
作者 余颖 乔俊飞 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第6期709-713,728,共6页
综述了活性污泥法污水处理过程的建模及仿真技术的发展 .在分析活性污泥法污水处理过程现状的基础上 ,阐述了传统数学模型、智能模型以及混合模型的建模方法 ,并介绍了目前活性污泥系统仿真技术的发展现状 .
关键词 活性污泥法 建模 数学模型 神经网络模型 混合模型 仿真软件
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基于深度学习的作曲家分类问题 被引量：21
18
作者 胡振 傅昆 张长水 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1945-1954,共10页
在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络... 在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势. 展开更多
关键词 作曲家分类 深层神经网络 混合模型 特征学习 过学习
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基于多维灰色模型及神经网络的销售预测 被引量：21
19
作者 黄鸿云 刘卫校 丁佐华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1031-1044,共14页
在时尚销售领域,如服饰、手袋、钱包等,准确的销售预测对企业非常重要.然而由于客户的需求受诸多因素的影响,要做到准确的销售预测一直是一个富有挑战性的问题.基于改进的多维灰色模型(GM(1,N))和神经网络(ANN)提出一种混合模型来预测销... 在时尚销售领域,如服饰、手袋、钱包等,准确的销售预测对企业非常重要.然而由于客户的需求受诸多因素的影响,要做到准确的销售预测一直是一个富有挑战性的问题.基于改进的多维灰色模型(GM(1,N))和神经网络(ANN)提出一种混合模型来预测销量,其中多维灰色模型对销售数据建模,神经网络对误差进行校正.该混合模型的优点是考虑了影响客户需求的因素与销量之间的关系.通过对阿里天猫销售数据来评估混合模型的表现,实验结果表明,所提出的混合模型的预测结果要优于其他几种销售预测模型. 展开更多
关键词 销售预测 神经网络 多维灰色模型 混合模型 实验评估
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城市道路短时交通流量预测 被引量：21
20
作者 李建森 沈齐 范馨月 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第5期192-197,共6页
结合BP神经网络模型和自回归求和滑动平均(ARIMA)模型对城市道路交通短时区间流量进行预测.影响交通流的因素有很多,难以一一量化,但这些因素都可以由线性自相关结构和非线性结构结合线性组合得到.而BP神经网络对非线性关系有很好的拟... 结合BP神经网络模型和自回归求和滑动平均(ARIMA)模型对城市道路交通短时区间流量进行预测.影响交通流的因素有很多,难以一一量化,但这些因素都可以由线性自相关结构和非线性结构结合线性组合得到.而BP神经网络对非线性关系有很好的拟合效果,ARIMA模型则具有良好的线性拟合能力.在训练模型时,先用ARIMA模型拟合训练集,与原始数据作差得到一组残差;用BP神经网络模型拟合残差;将两个模型结合得到组合模型.将2017年7月1日7:00到2017年7月1日18:00期间,贵阳市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集,建立ARIMA模型和BP神经网络模型以及组合模型,预测2017年7月1日18:00到2017年7月1日19:00的短时交通流.过车数据统计时间间隔为5min,则训练集共有有效数据132组,测试集的有效数据为12组.分别用三类误差分析指标比较三个模型的拟合、预测效果,结果显示组合模型的预测效果比两个模型单独使用的预测效果更准确. 展开更多
关键词 ARIMA模型 BP模型 组合模型 交通流预测
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