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城市交通需求预测组合模型的研究 被引量：23
1
作者 喻翔 毛敏 刘建兵 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期75-79,共5页
分析了交通需求预测组合模型的应用,重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型.给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例,并且构造了各种城市客运交通方式的广义出行费用模型,提出了基于广义出行费用和动... 分析了交通需求预测组合模型的应用,重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型.给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例,并且构造了各种城市客运交通方式的广义出行费用模型,提出了基于广义出行费用和动态多路径概率分配的交通方式划分和交通分配组合模型. 展开更多
关键词 城市交通需求预测 组合模型 市区交通 广义费用 交通分布 交通分配
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基于GM-RBF神经网络的高校建筑能耗预测 被引量：26
2
作者 赵超 林思铭 许巧玲 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期48-53,共6页
为了提高高校建筑的能耗预测精度,在比较传统灰色预测模型和神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络能耗预测算法。该方法综合了灰色系统理论所需数据少以及神经网络自学习和自组织... 为了提高高校建筑的能耗预测精度,在比较传统灰色预测模型和神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络能耗预测算法。该方法综合了灰色系统理论所需数据少以及神经网络自学习和自组织的优点。实例分析表明:与传统灰色理论和RBF神经网络预测模型相比较,组合模型预测值与实际值的相对误差平均降低了5.4%,为建筑节能评估和设计提供了决策依据。 展开更多
关键词 高校建筑 能耗预测 灰色理论 径向基函数神经网络 组合模型
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组合预测方法中的权重算法及应用 被引量：14
3
作者 权轶 张勇传 《科技创业月刊》 2006年第5期171-172,共2页
系统地分析了组合预测模型的权重确定方法,并估计各种权重的理论精度,以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法,最后以短期(1年)负荷预测为例,检验各种权重下组合预测模型的精度。
关键词 组合模型 权重 预测精度 负荷预测
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基于组合模型的短时交通流预测 被引量：14
4
作者 钱伟 杨矿利 +1 位作者 杨慧慧 徐青政 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第2期175-178,193,共5页
为了提高预测精度,利用每周同一天交通流变化相似的特点,提出了一种短时交通流组合预测模型,采集每周同一天的交通流数据进行预测。组合模型包括两个子模型:BP神经网络模型、GM(1,1)模型。BP神经网络模型具有强大的非线性逼近能力,对于... 为了提高预测精度,利用每周同一天交通流变化相似的特点,提出了一种短时交通流组合预测模型,采集每周同一天的交通流数据进行预测。组合模型包括两个子模型:BP神经网络模型、GM(1,1)模型。BP神经网络模型具有强大的非线性逼近能力,对于庞大无序的交通流数据信息具有良好的处理能力。GM(1,1)模型能够反映交通流时间序列的总体变化趋势,相对误差小。通过计算两种子模型在上一时间段的预测误差比值,确定出在下一时间段的预测中两种子模型预测结果所占的权重,然后将这两个子模型在下一时间段的预测结果进行加权求和,作为组合模型的最终预测值。实验结果表明,组合模型发挥了两种子模型各自的阶段性预测优势,是短时交通流预测的一种有效方法。 展开更多
关键词 智能交通系统 神经网络模型 组合模型
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方式划分与路网配流联合模型 被引量：6
5
作者 陈义华 吴红兵 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期99-103,共5页
利用方式划分和交通分配联合模型将公交OD在轨道交通和普通公交路网形成的广义路网上进行分配.构造了广义旅行费用函数,利用惩罚系数模拟乘客的心理行为,改进了BPR路段经验阻抗函数,对公交的拥挤条件进行描述,讨论乘客平均等车时间.基... 利用方式划分和交通分配联合模型将公交OD在轨道交通和普通公交路网形成的广义路网上进行分配.构造了广义旅行费用函数,利用惩罚系数模拟乘客的心理行为,改进了BPR路段经验阻抗函数,对公交的拥挤条件进行描述,讨论乘客平均等车时间.基于广义旅行费用在广义公交路网上提出了满足用户平衡(UE)的方式划分与交通分配的联合模型和多路径增量分配法来近似模拟用户平衡状态的分配算法,提高了分配算法的效率.并给出简单的算例说明该联合模型能够实时地反映公交线路的实际客流量对旅行时间以及公交服务水平的影响. 展开更多
关键词 联合模型 广义旅行费用 用户平衡 客流分配
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基于多模型比选耦合的降水预测 被引量：1
6
作者 武少振 任智慧 +2 位作者 赵雪花 杨默远 桑燕芳 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期99-109,共11页
变化环境下水文时间序列的模拟预测难度不断加大,以往研究大多聚焦在模型的不同组合尝试与应用探索,但缺乏针对不同组合模型适用性与稳定性的系统研究。选择经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、总体平均经验模态分解(ense... 变化环境下水文时间序列的模拟预测难度不断加大,以往研究大多聚焦在模型的不同组合尝试与应用探索,但缺乏针对不同组合模型适用性与稳定性的系统研究。选择经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)4种常用的分解算法,与多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)、随机森林(random forest,RF)、BP神经网络(back propagation,BP)、卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)5种具有代表性的模型结合,构建20种基于“分解-预测-重构”模式的组合模型,并以华北地区密云、官厅两流域年和汛期降水为例,进行模型适用性与稳定性综合对比分析。结果表明:单一模型对密云流域年降水和汛期降水的预测结果优于官厅流域,但整体预测结果均不理想;结合分解算法后的组合模型预测结果明显优于单一模型,且该预测结果存在正负误差抵消现象,因此有助于进一步提高组合模型的整体预测精度;与基于EMD系列的分解算法相比,VMD算法对模型预测精度提升效果最显著,组合模型适用性和稳定性整体上表现为VMD-MLR>VMD-LSTM>VMD-BP>VMD-CNN。 展开更多
关键词 中长期预测 数据驱动模型 组合模型 时间序列分解 非平稳性
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预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型
7
作者 张雨晨 戴贤春 +2 位作者 刘敬辉 李秋芬 代成烨 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期147-157,共11页
针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,... 针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。 展开更多
关键词 动车组牵引系统 故障率预测 组合模型 BP模型 金枪鱼群算法 ARIMA模型 Prophet模型
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基于EVA和B-S模型的人工智能企业价值评估
8
作者 曾银 关勇军 《商业观察》 2024年第2期44-48,共5页
近年来,人工智能技术的发展事关各国能否抓住新一轮产业变革的机遇。我国高度重视人工智能产业的动向,制定了众多指导方针和扶持政策,力争在科技拉锯战中抢占先机。人工智能企业与传统企业存在较大差异,传统的评估方法难以准确地衡量其... 近年来,人工智能技术的发展事关各国能否抓住新一轮产业变革的机遇。我国高度重视人工智能产业的动向,制定了众多指导方针和扶持政策,力争在科技拉锯战中抢占先机。人工智能企业与传统企业存在较大差异,传统的评估方法难以准确地衡量其价值。文章以人工智能企业的特征为出发点,立足其价值构成和评估难点,构建出EVA和B-S组合估值模型,为人工智能企业的价值评估提供了新的思路。 展开更多
关键词 人工智能企业 企业价值评估 组合模型
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电力系统暂态稳定评估组合模型的比较 被引量：5
9
作者 叶圣永 王晓茹 +1 位作者 刘志刚 钱清泉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第23期19-23,共5页
组合模型能提高电力系统暂态稳定评估的分类性能。文中构建了12组输入特征,在IEEE16节点和IEEE50节点测试系统上生成了24个样本集。提出了一种测试分类综合指标。在24个样本集上比较了单个(神经网络、决策树、K最近邻法和支持向量机)和... 组合模型能提高电力系统暂态稳定评估的分类性能。文中构建了12组输入特征,在IEEE16节点和IEEE50节点测试系统上生成了24个样本集。提出了一种测试分类综合指标。在24个样本集上比较了单个(神经网络、决策树、K最近邻法和支持向量机)和组合(装袋、提升、堆栈和随机森林)的暂态稳定评估模型测试指标发现,单个评估模型中,K最近邻法分类性能最好;组合方法均能提高分类性能,其中随机森林分类性能最好,其次是堆栈(支持向量机、K最近邻法、决策树)、提升–决策树和装袋–决策树。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 组合模型 装袋 提升 堆栈 随机森林
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基于组合模型的电主轴热误差预测 被引量：5
10
作者 雷春丽 芮执元 李鄂民 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1021-1025,共5页
针对数控机床电主轴复杂的热变形机理,建立了基于径向基函数神经网络的组合预测模型预测其变化趋势。根据测量的电主轴热变形数据,分别采用自回归分析模型、灰色系统模型和智能组合预测模型对主轴热误差进行了预测。结果表明:电主轴热... 针对数控机床电主轴复杂的热变形机理,建立了基于径向基函数神经网络的组合预测模型预测其变化趋势。根据测量的电主轴热变形数据,分别采用自回归分析模型、灰色系统模型和智能组合预测模型对主轴热误差进行了预测。结果表明:电主轴热误差组合预测模型的预测准确性优于各单项模型,相对预测精度高出较高单项预测模型3%。 展开更多
关键词 电主轴 热误差 组合模型 预测 径向基函数 自回归分析 灰色系统
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用组合模型预测软土地基桩基沉降 被引量：1
11
作者 丁斌 《混凝土与水泥制品》 北大核心 2011年第3期32-35,共4页
结合温州地区某桩基工程实测沉降数据,以多元回归分析模型、时间序列分析模型及GM(1,1)灰色理论模型为组合模型的子模型,经大量数据的演算,探讨了不同组合模型建模方案在对历史数据的拟合及未知数据的预测上的不同特点,总结了各种组合... 结合温州地区某桩基工程实测沉降数据,以多元回归分析模型、时间序列分析模型及GM(1,1)灰色理论模型为组合模型的子模型,经大量数据的演算,探讨了不同组合模型建模方案在对历史数据的拟合及未知数据的预测上的不同特点,总结了各种组合模型的一般规律及其适用性。 展开更多
关键词 沉降 数据处理 组合模型 子模型 拟合
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小波-人工神经网络组合模型在电力负荷预测中的应用
12
作者 万星 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第S1期1-2,共2页
本文作者从小波分析与神经网络技术的耦合途径着手研究 ,实验结果表明只要充分发挥它们各自的优势 ,就能为电力负荷预测提供更有效更精确的模型。
关键词 小波分析 模拟 组合模型 预测
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基于BP神经网络和ARIMA组合模型的中国入境游客量预测 被引量：106
13
作者 雷可为 陈瑛 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2007年第4期20-25,共6页
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络... 游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。 展开更多
关键词 入境旅游市场 BP神经网络 ARIMA模型 组合模型
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基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测 被引量：85
14
作者 王宁 谢敏 +4 位作者 邓佳梁 刘明波 李嘉龙 王一 刘思捷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期92-97,共6页
提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、... 提出基于支持向量机回归组合模型的中长期降温负荷预测方法。其中,支持向量机模型以多种社会经济数据为输入参数,年最大降温负荷值为输出参数。在训练过程中采用网格搜索法对支持向量机回归模型参数进行优化;回归分析中,综合采用线性、二次和三次多元回归的组合模型;最后利用最优组合预测方法将二者组合。采用广东省2008~2011年实际负荷数据和社会经济数据为训练样本,2012~2014年数据为测试样本,对支持向量机回归组合预测模型进行验证,同时也对2015和2020年最大降温负荷进行预测。结果表明,预测值与真实值的误差控制在5%以下,验证了该中长期降温负荷预测模型的有效性。目前该预测模型已在广东电网得到实际应用。 展开更多
关键词 支持向量机 多元线性回归 多项式回归 组合模型 中长期降温负荷预测
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基于CEEMDAN-排列熵和泄漏积分ESN的中期电力负荷预测研究 被引量：75
15
作者 李军 李青 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期70-80,共11页
针对中期电力负荷预测,提出一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵和泄漏积分回声状态网络(LIESN)的组合预测方法。CEEMDAN方法在负荷序列分解的每一阶段添加特定的白噪声,通过计算唯一的余量信号以获取各个模态分... 针对中期电力负荷预测,提出一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵和泄漏积分回声状态网络(LIESN)的组合预测方法。CEEMDAN方法在负荷序列分解的每一阶段添加特定的白噪声,通过计算唯一的余量信号以获取各个模态分量,与EEMD方法相比,其分解过程是完整的。为降低负荷非平稳性对预测精确度的影响以及减小计算规模,采用CEEMDAN-排列熵方法将负荷时间序列分解为具有复杂度差异的不同子序列,通过分析各个子序列的内在特性,分别构建相应的LIESN预测模型,最终对预测结果进行叠加。将该方法应用于不同地区的中期峰值电力负荷预测实例中,并与其他组合预测以及单一预测方法进行比较。实验结果表明,所提出的方法有很高的预测精确度,显示出其有效性和应用潜力。 展开更多
关键词 负荷预测 组合模型 集成经验模态分解 回声状态网络 排列熵
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短期负荷综合预测模型的探讨 被引量：32
16
作者 莫维仁 张伯明 +1 位作者 孙宏斌 胡子衡 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期30-34,共5页
中国实用的短期负荷预测系统普遍采用的是综合预测模型机制。文中深入研究了该机制的实现和应用原理,针对其权重不等式约束、求解方案实用化方面进行了深入探讨,提出了“最优拟合模型”不等于“最优预测模型”的观点。对该观点进行了详... 中国实用的短期负荷预测系统普遍采用的是综合预测模型机制。文中深入研究了该机制的实现和应用原理,针对其权重不等式约束、求解方案实用化方面进行了深入探讨,提出了“最优拟合模型”不等于“最优预测模型”的观点。对该观点进行了详细的论证。在此基础上,提出了“较优预测模型”的实现策略,并以实例证实该模型提高了负荷预测的准确率和误差稳定性。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 综合预测模型 目标函数 电网
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组合模型在我国能源需求预测中的应用 被引量：37
17
作者 卢二坡 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2006年第5期505-511,共7页
文章首先比较了不同的能源需求预测方法的特点，并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测，然后详细介绍了建模的过程，并对模型预测精度和参数稳定性作了评价，结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方... 文章首先比较了不同的能源需求预测方法的特点，并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测，然后详细介绍了建模的过程，并对模型预测精度和参数稳定性作了评价，结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法，最后用该模型对我国2004～2020能源需求进行了预测。 展开更多
关键词 组合模型 能源需求 预测 模型评价
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基于物理—数据融合模型的电网暂态频率特征在线预测方法 被引量：39
18
作者 王琦 李峰 +1 位作者 汤奕 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第19期1-9,共9页
电力系统频率态势在线预测有助于快速准确地制定扰动后的控制措施,降低事故影响。单一依靠物理或数据模型的频率态势在线预测方法在实际应用中存在计算速度与精度之间的矛盾。采用基于物理—数据融合建模思路,提出一种频率态势在线预测... 电力系统频率态势在线预测有助于快速准确地制定扰动后的控制措施,降低事故影响。单一依靠物理或数据模型的频率态势在线预测方法在实际应用中存在计算速度与精度之间的矛盾。采用基于物理—数据融合建模思路,提出一种频率态势在线预测方法:将暂态频率影响因素划分为关键因素和非关键因素,对关键因素采用系统频率响应模型以保留电气信息间因果联系,对非关键因素采用基于极限学习机的误差校正模型以表征关联关系。该方法具有样本依赖性小、通信容错率高、计算效率受系统规模影响小的特点。通过标准测试系统仿真验证,表明所述方法能够快速、准确地预测系统受扰后的频率态势特征。 展开更多
关键词 融合建模 频率态势预测 系统频率响应 极限学习机
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基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法 被引量：32
19
作者 范士雄 刘幸蔚 +2 位作者 於益军 张伟 李立新 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期243-250,共8页
母线负荷预测对于电网调度运行的安全性和在线分析决策的准确性具有重要的意义。为了进一步提高母线负荷预测精度,提出了一种基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法。结合当前电力大数据,首先将历史负荷数据、日期信息以及天... 母线负荷预测对于电网调度运行的安全性和在线分析决策的准确性具有重要的意义。为了进一步提高母线负荷预测精度,提出了一种基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法。结合当前电力大数据,首先将历史负荷数据、日期信息以及天气信息等多类型数据作为预测模型的输入特征,并建立基于BP-ANN(back propagation)神经网络和CNN(convolutional neural network)神经网络融合的预测模型。然后采用BP-ANN提取数值类型和类别类型数据的特征向量,与CNN提取图像型数据的特征向量进行融合,通过多层BP-ANN神经网络进行超短期母线负荷的预测。最后,采用我国某地区220kV变电站高压侧的有功负荷历史数据和该地区天气信息进行实例分析。实验结果分析表明,所提方法能够充分有效利用多源数据和模型融合的特点进行超短期母线负荷预测,相较于BP-ANN和CNN单独模型预测具有更高的负荷预测精度。 展开更多
关键词 母线负荷 BP神经网络 模型融合 超短期负荷预测 卷积神经网络 特征融合
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基于角度纹理特征及剖面匹配的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取 被引量：26
20
作者 张睿 张继贤 李海涛 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期224-232,共9页
提出了一种基于角度纹理特征及剖面匹配相结合的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取方法。该方法由用户输入道路起点、初始方向及宽度,使用角度纹理特征模型预测初始的道路中线点,以抛物线方程参数构建道路中线轨迹参数模型。使用计算... 提出了一种基于角度纹理特征及剖面匹配相结合的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取方法。该方法由用户输入道路起点、初始方向及宽度,使用角度纹理特征模型预测初始的道路中线点,以抛物线方程参数构建道路中线轨迹参数模型。使用计算曲率变化的方法验证道路轨迹点,对验证失败的中线点位使用剖面匹配算法进行重新预测并确定,最终提取出该道路中线轨迹。本文使用V isual C++构建了原型系统,对Qu ickB ird及IKONOS影像中具有一定宽度的带状道路进行了提取试验,并与经典的基于剖面匹配的半自动道路提取算法和基于Snakes的半自动道路提取算法进行了对比试验。经试验验证,本算法取得了较为理想的结果。 展开更多
关键词 半自动道路提取 角度纹理特征 剖面匹配 混合模型
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