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回采工作面瓦斯涌出BP神经网络分源预测模型及应用 被引量:120
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作者 朱红青 常文杰 张彬 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期504-508,共5页
基于回采工作面瓦斯涌出分源涌出,利用人工神经网络分别预测开采煤层、邻近煤层、采空区3种来源的瓦斯涌出量;因3种来源瓦斯涌出量的影响因素不同,为了避免不相关因素的干扰,提高预测精度,确定整个预测体系由开采层、邻近层、采空区等3... 基于回采工作面瓦斯涌出分源涌出,利用人工神经网络分别预测开采煤层、邻近煤层、采空区3种来源的瓦斯涌出量;因3种来源瓦斯涌出量的影响因素不同,为了避免不相关因素的干扰,提高预测精度,确定整个预测体系由开采层、邻近层、采空区等3个瓦斯涌出量预测神经网络组成,对每个涌出源分别建立神经网络预测模型;最后采用Matlab中BP神经网络算法,针对实际矿井进行应用,预测误差小. 展开更多
关键词 回采工作面 瓦斯涌出量 bp人工神经网络 分源预测
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多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究 被引量:104
2
作者 张景阳 潘光友 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第6期61-67,共7页
对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能... 对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型. 展开更多
关键词 多元线性回归 bp神经网络 预测模型 对比研究
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基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析 被引量:101
3
作者 高玉明 张仁津 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第4期187-191,共5页
针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要... 针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 优化 权值 房价 预测模型
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BP神经网络的改进及其应用 被引量:49
4
作者 张文鸽 吴泽宁 逯洪波 《河南科学》 2003年第2期202-206,共5页
在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预... 在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。 展开更多
关键词 人工神经网络 bp神经网络 需水量预测 人工智能 网络结构 非线性规格化
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基于BP神经网络的大气污染物浓度预测 被引量:68
5
作者 孙宝磊 孙暠 +2 位作者 张朝能 史建武 钟曜谦 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1864-1871,共8页
利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型... 利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)的方法筛选出分别对6种污染物日均浓度值有主要影响的变量,作为BP神经网络的输入变量,利用建立的预测模型分别对6种污染物的日均浓度进行预测.结果表明,在关上监测点利用浓度预测模型对SO_2、NO_2、O3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)等6种污染物浓度进行预测,污染物浓度预测值和实测值趋势吻合度较高.变量筛选后SO_2、PM_(2.5)预测效果比变量筛选前的预测效果好.O3的均方根误差和PM_(10)的标准化平均偏差,变量筛选前的预测效果比变量筛选后的预测效果好.变量筛选前的NO_2和CO的预测结果比变量筛选后的预测效果好.其他4个环境监测点的污染物浓度预测结果与关上监测点的结果相似. 展开更多
关键词 bp神经网络 MIV 浓度预测 变量筛选
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BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例 被引量:56
6
作者 严鸿 管燕萍 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期100-102,共3页
针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解... 针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响。结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳。 展开更多
关键词 bp神经网络 网络结构 隐层单元数 车流量预测
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BP神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量 被引量:53
7
作者 彭涛 杨岸英 +1 位作者 梁杏 袁琴 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1810-1814,共5页
目前软基沉降预测多采用指数曲线和双曲线延伸法,其结果不够理想,神经网络在此方面的运用也存在一定的局限,虽然GM(1,1)模型在软基沉降预测领域已得到运用,但在已有的案例中所使用的等时距模型都没有明确说明所采用的插值方法。以深圳... 目前软基沉降预测多采用指数曲线和双曲线延伸法,其结果不够理想,神经网络在此方面的运用也存在一定的局限,虽然GM(1,1)模型在软基沉降预测领域已得到运用,但在已有的案例中所使用的等时距模型都没有明确说明所采用的插值方法。以深圳湾西部通道填海软基沉降预测分析为例,建立BP神经网络-灰色系统联合模型来探讨解决这一问题的方法。采用BP神经网络逼近非线性插值方法构建等时距时间序列数据,在此基础上建立沉降变形时间序列的GM模型,并建立相应的时间响应函数,预测沉降量。计算实例表明,该模型短期沉降预测结果比较准确,其最终沉降预测结果具有一定的工程参考价值。 展开更多
关键词 软基 bp神经网络 非线性插值 GM(1 1)模型 沉降预测
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一种基于改进灰色BP神经网络组合的光伏出力预测方法 被引量:60
8
作者 王新普 周想凌 +1 位作者 邢杰 杨军 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第18期81-87,共7页
光伏发电具有典型的间歇性、波动性等特点。准确预测光伏出力对电网调度、电网规划、提升新能源发电竞争力具有重要意义。提出了一种基于改进灰色BP神经网络的多模型组合光伏出力预测方法,采用常规GM(1,1)模型、幂函数变换GM(1,1)模型... 光伏发电具有典型的间歇性、波动性等特点。准确预测光伏出力对电网调度、电网规划、提升新能源发电竞争力具有重要意义。提出了一种基于改进灰色BP神经网络的多模型组合光伏出力预测方法,采用常规GM(1,1)模型、幂函数变换GM(1,1)模型、基于残差修正的GM(1,1)模型以及等维新息GM(1,1)四种模型,利用BP神经网络对光伏出力的单一灰色预测结果进行优化组合输出,并根据输出值和期望值的偏差自动调整组合权值。该方法通过将多个单一预测结果组合成样本训练BP神经网络来获得较优权系数,避免了数值求解权系数的复杂过程,能够得到更为精确的预测结果。采用湖北某地光伏系统实际出力数据对该预测方法进行了验证。计算结果表明该基于改进灰色BP神经网络组合的光伏出力预测方法能够明显提高光伏出力预测精度。 展开更多
关键词 bp神经网络 组合权重 灰色模型 光伏出力预测 模糊C-均值
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基于BP神经网络人口预测模型的研究与应用 被引量:54
9
作者 尹春华 陈雷 《人口学刊》 CSSCI 北大核心 2005年第2期44-48,共5页
人口问题是21世纪中国所面临的重大问题,同时也是关系到社会发展的重要因素。因此人口预测,作为经济、社会研究的一种方法越来越受到人们的重视。对人口数据进行知识的发现,可以了解未来人口的演化进程,从而对连带的一系列的社会问题如... 人口问题是21世纪中国所面临的重大问题,同时也是关系到社会发展的重要因素。因此人口预测,作为经济、社会研究的一种方法越来越受到人们的重视。对人口数据进行知识的发现,可以了解未来人口的演化进程,从而对连带的一系列的社会问题如教育、劳动力结构等有一个充分的认识。正确的人口预测结果将对政府制定与此相关的政策意义重大。利用数据挖掘中的BP神经网络技术,构建了人口预测模型,并根据实际数据利用该模型进行了实证预测。 展开更多
关键词 数据挖掘 bp神经网络 人口预测
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基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型 被引量:50
10
作者 张兵 袁寿其 +2 位作者 成立 袁建平 从小青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期73-76,共4页
应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出... 应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。 展开更多
关键词 bp神经网络 作物需水量 L—M优化算法 预测模型
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基于BP神经网络的交流接触器剩余电寿命预测 被引量:53
11
作者 李奎 李晓倍 +2 位作者 郑淑梅 贺建超 武一 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第15期120-127,共8页
交流接触器广泛应用于各种用电控制系统,对其剩余电寿命进行准确预测可以提高用电控制系统运行的可靠性。建立了交流接触器剩余电寿命预测的神经网络模型,并提出网络模型结构参数的确定方法。采用平均影响值(MIV)筛选方法对预测模型输... 交流接触器广泛应用于各种用电控制系统,对其剩余电寿命进行准确预测可以提高用电控制系统运行的可靠性。建立了交流接触器剩余电寿命预测的神经网络模型,并提出网络模型结构参数的确定方法。采用平均影响值(MIV)筛选方法对预测模型输入参量进行筛选,确定了累积燃弧能量和吸合时间为预测模型的主要输入参量,能够反映影响交流接触器电寿命的关键因素。分析了不同神经网络模型下交流接触器电寿命的预测误差,其中自适应遗传算法优化BP神经网络(AGA-BP)模型的预测精度最高。分析了输入参量对神经网络预测结果的影响,对比了输入参量无筛选、因子分析法、MIV筛选下预测的误差,结果表明采用MIV方法筛选出累积燃弧能量和吸合时间进行交流接触器电寿命预测的效果最好。将不同试品的试验数据分别作为训练样本和验证样本进行预测,其最大预测误差在11%以下,因此预测模型满足工程需要。 展开更多
关键词 交流接触器 神经网络 自适应遗传算法 寿命预测
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基于GA-BP神经网络的UHPC抗压强度预测与配合比设计 被引量:47
12
作者 陈庆 马瑞 +1 位作者 蒋正武 王慧 《建筑材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期176-183,191,共9页
开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)... 开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)优化了UHPC抗压强度预测网络的初始权值和阈值;采用试验样本模拟训练了不同配合比条件下的UHPC抗压强度预测GA-BP神经网络,并以此为基础建立了基于不同性能需求的配合比设计方法.对比试验数据和传统BP神经网络方法计算结果发现,GA-BP神经网络能更好地指导UHPC抗压强度预测和配合比设计. 展开更多
关键词 超高性能混凝土 GA-bp神经网络 遗传算法 抗压强度预测 配合比设计
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基于神经网络的采空塌陷预测 被引量:39
13
作者 慎乃齐 杨建伟 郑惜平 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期42-44,共3页
依据某煤炭开采区的勘察资料 ,综合考虑影响采空塌陷的主要因素 ,建立了预测采空塌陷的 BP神经网络模型。该模型结构为 7— 10— 2型。优化学习参数后 ,用该模型对采空区塌陷进行了预测分析 ,结果与实际情况完全吻合 ,表明
关键词 bp神经网络模型 煤炭开采区 地面塌陷 采空区 地质灾害
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基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究 被引量:44
14
作者 刘奕君 赵强 郝文利 《矿业安全与环保》 北大核心 2015年第2期56-60,共5页
为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。... 为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。 展开更多
关键词 瓦斯浓度 bp神经网络 遗传算法 预测
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汉中地区小麦条锈病的BP神经网络预测 被引量:38
15
作者 胡小平 杨之为 +2 位作者 李振岐 邓志勇 柯长华 《西北农业学报》 CSCD 2000年第3期28-31,共4页
人工神经网络具有对非线性系统预测的重要特性 ,其跟踪性能好 ,适用面广 ,收敛速度快 ,容错能力强。本研究利用陕西汉中地区 1 974~ 1 997年的病情、菌量、品种和气象资料 ,采用逐步回归法选择了影响汉中小麦条锈病流行的主要因子 ,即... 人工神经网络具有对非线性系统预测的重要特性 ,其跟踪性能好 ,适用面广 ,收敛速度快 ,容错能力强。本研究利用陕西汉中地区 1 974~ 1 997年的病情、菌量、品种和气象资料 ,采用逐步回归法选择了影响汉中小麦条锈病流行的主要因子 ,即春季菌量、秋季菌量、感病品种面积比例、4月份降雨量和 4月份平均温度 ,并将其作为 BP神经网络预测模型的输入 ,用 1 974~ 1 993年的资料进行网络训练 ,对 1 994~ 1 997年小麦条锈病的流行程度作短期预测 。 展开更多
关键词 小麦条锈病 bp神经网络 预测 汉中地区
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BP神经网络和数值模型相结合的城市内涝预测方法研究 被引量:42
16
作者 刘媛媛 刘业森 +3 位作者 郑敬伟 柴福鑫 李敏 穆杰 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期284-295,共12页
洪涝数值模型是当前城市内涝风险分析和预报预警的主要技术手段,然而数值模型的计算速度较慢,难以满足日常防汛应急的需求。如何将人工智能技术,引入到训练样本及标注数据较少的城市积水内涝快速预测中,是个重点关注且亟待解决的问题。... 洪涝数值模型是当前城市内涝风险分析和预报预警的主要技术手段,然而数值模型的计算速度较慢,难以满足日常防汛应急的需求。如何将人工智能技术,引入到训练样本及标注数据较少的城市积水内涝快速预测中,是个重点关注且亟待解决的问题。针对这个问题,本文将具有良好计算精度数值模型与具有较高计算效率的BP人工神经网络模型相结合,提出了一种快速预测城市内涝风险的新方法。本方法以城市洪涝模型的模拟结果作为数据驱动,构建各积水点的BP神经网络预测模型。结果表明,该方法预测精度高,计算速度快,可以满足日常防汛应急的需要,为人工智能技术在防洪减灾方向的应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 人工智能 bp神经网络 洪涝模型 城市内涝 快速预测
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利用灰色理论预测注水管道腐蚀速率的变化趋势 被引量:37
17
作者 喻西崇 赵金洲 +2 位作者 邬亚玲 胡永全 纪禄军 《腐蚀与防护》 CAS 2003年第2期51-54,69,共5页
针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系 ,提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测 ,同时为提高预测精度 ,对标准的GM (1,1)模型进行了合理改进 ,提出了 4种改进方法 :改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神... 针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系 ,提出了利用灰色理论对腐蚀速率进行有效预测 ,同时为提高预测精度 ,对标准的GM (1,1)模型进行了合理改进 ,提出了 4种改进方法 :改进背景值、考虑初始点影响、灰色理论和BP神经网络相结合 (简称灰色神经网络 )以及灰色理论和遗传算法 (简称灰色遗传算法 )相结合等。通过示例表明 ,经过改进后的 4种方法预测精度都有所提高 ,特别是灰色理论和神经网络结合、灰色理论和遗传算法相结合预测得到的腐蚀速率和实测值能较好吻合 ,预测精度最高 ; 展开更多
关键词 灰色理论 预测 注水管道 腐蚀速率 采油 bp神经网络 遗传算法
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基于监督抽检数据的肉类食品安全风险分析及预测 被引量:40
18
作者 李笑曼 臧明伍 +4 位作者 赵洪静 王守伟 李丹 张凯华 张哲奇 《肉类研究》 北大核心 2019年第1期42-49,共8页
为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势,进行预警和快速反应,基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18 378批次样品数据,分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类,并基于检测指标及属性运用BP(back propagation)神经网络方法... 为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势,进行预警和快速反应,基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18 378批次样品数据,分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类,并基于检测指标及属性运用BP(back propagation)神经网络方法构建以抽样省份、产品类型、产地、生产日期、年份、是否大型企业6大属性指标为输入层、包含2个隐藏层、以是否合格为输出层的肉类食品安全神经网络预测模型。结果表明:经数据准备、模型生成、数据训练和验证及参数优化,得到的3层BP神经网络预警模型总体百分比矫正为96.2%;对于合格样本,判定正确的概率为96.5%,错判概率为3.5%,预测模型具有较好的参考和应用价值。基于BP神经网络的食品安全预警方法能够对输入样本进行有效预测,为食品安全风险研判和风险预警提供技术支撑。 展开更多
关键词 食品安全 抽检数据 bp神经网络 预测模型 肉及肉制品
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基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究 被引量:39
19
作者 王智伟 王利 +3 位作者 黄观文 韩清清 徐甫 岳聪 《地质力学学报》 CSCD 2020年第4期575-582,共8页
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期... 针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差(RMSE)达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。 展开更多
关键词 滑坡监测 多源异构数据 数据融合 bp神经网络 预测
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应用新型多方法组合预测模型估计变压器油中溶解气体浓度 被引量:39
20
作者 杨廷方 刘沛 +1 位作者 李浙 曾祥君 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第31期108-113,共6页
为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预... 为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数,然后加权建立综合组合预测模型,并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势,更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差,提高预测模型的预报能力,同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。 展开更多
关键词 灰色理论 bp神经网络 遗传算法 卡尔曼预测 油中溶解气体 浓度预测
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