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基于遗传灰色神经网络模型的实时电价条件下短期电力负荷预测 被引量:69
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作者 葛少云 贾鸥莎 刘洪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期224-229,共6页
在智能电网条件下,用户的用电模式将会发生重大变化,其中一个显著的变化就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式。这使得用户负荷预测更为复杂。在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上,综合考虑了实时电价... 在智能电网条件下,用户的用电模式将会发生重大变化,其中一个显著的变化就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式。这使得用户负荷预测更为复杂。在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上,综合考虑了实时电价的影响,提出了一种用遗传算法优化改进的灰色神经网络方法,利用灰色模型可以弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对短期负荷进行预测,采用遗传算法对网络进行优化,从而提高了预测的精确度。实例证明该算法能较好地解决实时电价下的短期负荷预测问题。 展开更多
关键词 智能电网 实时电价 负荷预测 遗传算法 灰色神经网络
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灰色神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:23
2
作者 程加堂 熊伟 +1 位作者 段志梅 雷竞业 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期56-58,62,共4页
针对变压器故障类型受油中溶解多种气体含量的影响,为提高变压器故障诊断的准确性,笔者使用灰色神经网络建立故障诊断模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,结果证明了该方法的可行性。
关键词 变压器 灰色神经网络 故障诊断
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基于马尔科夫链改进灰色神经网络的水质预测模型 被引量:21
3
作者 薛鹏松 冯民权 邢肖鹏 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期319-324,共6页
根据汾河运城段的实际情况,应用改进灰色神经网络对水质进行预测.在数据处理以及关联度分析的基础上,选取关联度较高的氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD作为灰色神经网络的输入节点.应用灰色神经网络对水质进行预测,再用马尔科夫修正误差... 根据汾河运城段的实际情况,应用改进灰色神经网络对水质进行预测.在数据处理以及关联度分析的基础上,选取关联度较高的氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD作为灰色神经网络的输入节点.应用灰色神经网络对水质进行预测,再用马尔科夫修正误差残值,可使修正值更加接近实测值.灰色神经网络的相对误差为68.44%~4.69%,改进灰色神经网络将相对误差为41.96%~2.23%,可见改进神经网络的预测精度更高.改进灰色神经网络模型,结合了灰色神经网络和马尔科夫的优点,提高了预测的精度,并以汾河河津大桥监测断面的水质预测为例,验证了该方法的可行性. 展开更多
关键词 灰色神经网络 马尔科夫链 水质预测 汾河运城段
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基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测 被引量:19
4
作者 韩婷婷 吴世跃 王鹏军 《工矿自动化》 北大核心 2014年第3期28-31,共4页
针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦... 针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6%,修正后的瓦斯浓度变化曲线更接近实际瓦斯浓度变化趋势。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 马尔科夫链 残差修正 灰色神经网络
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基于双应力加速寿命试验的关节轴承寿命预测与可靠性分析 被引量:15
5
作者 张亚涛 邱明 +2 位作者 周大威 卢团良 庞晓旭 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期51-56,共6页
自润滑关节轴承寿命主要是由衬垫的磨损性能决定的,但衬垫的磨损一般是非线性的,使得寿命难以预测。采用同时改变载荷和摆频2种应力的方法进行加速寿命试验,建立以pv值、磨损量退化数据为输入参数,寿命值为输出参数的灰色神经网络预测... 自润滑关节轴承寿命主要是由衬垫的磨损性能决定的,但衬垫的磨损一般是非线性的,使得寿命难以预测。采用同时改变载荷和摆频2种应力的方法进行加速寿命试验,建立以pv值、磨损量退化数据为输入参数,寿命值为输出参数的灰色神经网络预测模型。经验证该预测模型对关节轴承寿命预测的最大误差仅为7.33%,平均误差仅为3.892%。对不同加速应力下自润滑关节轴承可靠性进行评估,结果表明,关节轴承的可靠性在L 10(可靠度为90%时的寿命)之前下降趋势缓慢,然后迅速下降,pv值越大可靠性下降越迅速;随着pv值的增大,关节轴承寿命近似呈指数下降,经验证可用逆幂率加速模型反映二者关系。 展开更多
关键词 自润滑关节轴承 双应力 灰色神经网络 寿命预测 可靠性
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基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型 被引量:15
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作者 屈迟文 傅彦铭 戴俊 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期131-136,共6页
为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入... 为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的灰色神经网络等方法. 展开更多
关键词 灰色神经网络 CS优化算法 预测精度
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动态粒子群算法优化灰色神经网络的旅游需求预测模型研究 被引量:15
7
作者 章杰宽 朱普选 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2013年第3期60-66,共7页
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算... 在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 粒子群算法 优化 GM(1 1) 神经网络 旅游需求预测
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基于遗传算法优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模研究 被引量:15
8
作者 郑金勇 刘保国 冯伟 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第6期602-607,共6页
针对机床主轴热性能对加工精度产生影响的问题,对机床主轴热误差建模方向进行了试验研究。以数控磨床主轴为研究对象,通过热特性试验获得了阶梯转速下的温度变化数据和热误差数据,对温度数据进行了模糊聚类分组,并采用相关系数法选出了... 针对机床主轴热性能对加工精度产生影响的问题,对机床主轴热误差建模方向进行了试验研究。以数控磨床主轴为研究对象,通过热特性试验获得了阶梯转速下的温度变化数据和热误差数据,对温度数据进行了模糊聚类分组,并采用相关系数法选出了温度敏感测点;通过对灰色神经网络初始参数进行优化,建立了遗传算法(GA)优化的灰色神经网络热误差预测模型;在该模型中,以灰色神经网络的预测输出和实际值的绝对误差作为遗传算法适应度函数,以平均相对误差作为预测模型的评价标准,并与灰色神经网络、BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果表明:该预测模型具有更高的预测精度,通过GA对灰色神经网络的初始参数进行优化,可有效地提高网络的预测精度,更好地用于热误差补偿系统。 展开更多
关键词 数控机床 热误差 灰色神经网络 遗传算法 模糊聚类分组
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无检测器交叉口交通流量预测的灰色神经网络模型 被引量:8
9
作者 陈新全 侯志祥 +1 位作者 吴义虎 刘振闻 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第12期2655-2656,共2页
为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模... 为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模型得到的预测结果再使用神经网络进行组合,该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性拟合能力的特点。以107国道新市站2002年观测的交通流量作为原始数据,采用灰色神经网络进行时交通流量预测,结果表明了该方法是有效可行的。 展开更多
关键词 灰色理论 灰色神经网络 交通流量 预测
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基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型 被引量:11
10
作者 付加锋 蔡国田 张雷 《资源开发与市场》 CAS 2006年第3期216-219,共4页
组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的... 组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费组合预测模型,实证分析结果获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。同时,能源消费的预测结果也表明今后必须以节能为主导思想,努力建设资源节约型社会和环境友好型社会。 展开更多
关键词 灰色神经网络 能源消费 组合预测模型
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灰色理论在慢走丝线切割加工中的应用 被引量:12
11
作者 肖帮东 张国军 +2 位作者 徐中 黄浩 陈志 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第1期58-67,共10页
慢走丝电火花线切割中工艺指标与工艺参数之间具有高度非线性关系,难以实现电火花多工艺参数优化,针对此问题,以电火花线切割SKD11模具钢为试验对象,选用水压、脉冲宽度、脉冲间隔、峰值电流和进给速度为可变因素,表面粗糙度(Ra)和材料... 慢走丝电火花线切割中工艺指标与工艺参数之间具有高度非线性关系,难以实现电火花多工艺参数优化,针对此问题,以电火花线切割SKD11模具钢为试验对象,选用水压、脉冲宽度、脉冲间隔、峰值电流和进给速度为可变因素,表面粗糙度(Ra)和材料去除率(MRR)为工艺指标,设计田口试验,采用灰色关联分析方法研究加工参数对工艺指标的影响关系;建立改进的灰色神经网络模型对Ra和MRR预测,其平均相对误差分别为7.92%和8.13%。结果表明,该模型能反映出电火花线切割SKD11模具钢的工艺规律并能成功预测出Ra和MRR,为电火花线切割SKD11模具钢工艺参数的选择提供了依据。寻找的一组优化参数对SKD11模具钢的线切割加工具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 慢走丝线切割 工艺参数优化 灰色关联分析 灰色神经网络
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智能组合预测方法及其应用 被引量:12
12
作者 章杰宽 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2014年第3期26-33,共8页
由于具有能以任意精度逼近任意复杂非线性函数的优良性能,神经网络在灰色系统预测中得到了较大的应用。在已有的研究基础上,针对灰色神经网络进化时容易陷入局部最优,参数修正受阻的问题,建立基于遗传粒子群混合算法优化的新型灰色神经... 由于具有能以任意精度逼近任意复杂非线性函数的优良性能,神经网络在灰色系统预测中得到了较大的应用。在已有的研究基础上,针对灰色神经网络进化时容易陷入局部最优,参数修正受阻的问题,建立基于遗传粒子群混合算法优化的新型灰色神经网络模型。首先将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用;其次,综合遗传算法与粒子群算法的优点,构造一种混合算法,运用混合算法对灰色神经网络进行优化;最后通过日本入华游客数量预测的算例研究,比较新型灰色神经网络与灰色神经网络、单一算法优化的灰色神经网络的预测精度。所得结果表明,混合算法优化的新灰色神经网络具有更好的预测性能,在社会经济领域有着广泛的应用前景。 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群算法 混合算法 灰色神经网络 优化
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灰色理论及神经网络在就业预测中的应用研究 被引量:10
13
作者 何运村 张柱华 《计算机与数字工程》 2008年第8期154-156,共3页
介绍GM(1,1)模型和BP神经网络模型的预测原理,同时提出了灰色神经网络模型,并将相应模型用于就业预测,研究发现灰色神经网络模型具有较高精度与较高速度。
关键词 GM(1 1) BP神经网络 灰色神经网络 就业预测
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绝缘子等值附盐密度的预测 被引量:10
14
作者 程加堂 熊伟 艾莉 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2010年第4期8-11,共4页
等值附盐密度是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据,而气象因子对绝缘子的等值附盐密度(ESDD)影响复杂,难以建立精确的数学模型来表述二者间的关系。结合灰色模型和神经网络模型在反映数据序列变化趋势性上的明显效果,采用带... 等值附盐密度是确定污秽等级和绘制电网污区分布图的主要依据,而气象因子对绝缘子的等值附盐密度(ESDD)影响复杂,难以建立精确的数学模型来表述二者间的关系。结合灰色模型和神经网络模型在反映数据序列变化趋势性上的明显效果,采用带神经网络补偿器的灰色神经网络模型来预测绝缘子在一定气象因子条件下的等值附盐密度,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。结果表明该模型有较高的预测精度,优于单纯的灰色神经网络模型,具有一定的理论价值和实际应用价值。 展开更多
关键词 绝缘子 等值附盐密度 灰色神经网络 预测 神经网络补偿器
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两种改进的GM(2,1)模型及其在船舶横摇预报中的应用 被引量:10
15
作者 刘丽桑 彭侠夫 周结华 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期515-519,共5页
实时准确地预报船舶横摇运动是目前船舶运动研究的一个重要课题,对于提高船舶的耐波性和适航性具有重要的意义.灰色GM(2,1)模型有2个指数分量,能反映出序列摆动的运动情况,但预测精度仍然不足.因此在GM(2,1)模型对非线性复杂横摇运动进... 实时准确地预报船舶横摇运动是目前船舶运动研究的一个重要课题,对于提高船舶的耐波性和适航性具有重要的意义.灰色GM(2,1)模型有2个指数分量,能反映出序列摆动的运动情况,但预测精度仍然不足.因此在GM(2,1)模型对非线性复杂横摇运动进行建模及预测的基础上,基于误差补偿的思想,用周期外延和神经网络2种方法分别对灰色模型进行改进.仿真结果表明,灰色-周期外延组合预测模型和灰色-BP神经网络组合预测模型均能准确有效地预报船舶横摇运动,进一步提高灰色模型的预测精度,为船舶减摇控制打下了良好基础,具有实用价值. 展开更多
关键词 GM(2 1) 灰色-周期外延 灰色-神经网络 误差补偿
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基于灰色BP神经网络的道路交通事故车型分担率预测及其预防策略研究 被引量:8
16
作者 胡立伟 张婷 +1 位作者 郭凤香 陈政 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2018年第3期388-392,397,共6页
为探讨道路交通事故中不同车型的事故分担率,基于云南省2010—2015年7 954条道路交通事故数据,分析云南省道路交通事故车型特点及其影响因素,运用BP神经网络、基于平均弱化缓冲算子的改进GM(1,1)模型及并联型、串联型、嵌入型三种灰色B... 为探讨道路交通事故中不同车型的事故分担率,基于云南省2010—2015年7 954条道路交通事故数据,分析云南省道路交通事故车型特点及其影响因素,运用BP神经网络、基于平均弱化缓冲算子的改进GM(1,1)模型及并联型、串联型、嵌入型三种灰色BP神经网络组合模型对云南省道路交通事故车型分担率进行预测,并验证对比选取最优模型,预测出云南省2017—2020年道路交通事故车型分担率,结果表明,灰色BP神经网络组合模型比单纯的BP神经网络、GM(1,1)模型预测精度更高,从预测结果可知,云南省小汽车、客车、货车的交通事故分担率均呈上升趋势,摩托车的交通事故分担率大幅下降,其他车型事故分担率基本持平.最后,结合预测结果提出了相应的预防策略. 展开更多
关键词 交通事故 车型分担率 灰色预测 BP神经网络 灰色神经网络
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基于灰色神经网络的图书馆图书借阅量预测 被引量:7
17
作者 张囡 张永梅 《情报探索》 2013年第3期133-135,共3页
介绍灰色神经网络算法在图书馆图书借阅量预测中的应用,概述灰色神经网络理论,以辽宁石油化工大学图书馆为例进行实验,预测结果表明该方法用于预测图书馆图书借阅量是可行的,并得出对图书馆管理工作的一些启示。
关键词 灰色神经网络 图书借阅量 预测 启示
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基于灰色神经网络技术的陶瓷电性能分析 被引量:2
18
作者 钟珞 周宏 +1 位作者 陈文 童琪薇 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 2004年第1期22-24,共3页
运用灰色神经网络理论 ,研究了掺杂 Sr Ti O3多功能陶瓷氧化热处理过程中 ,氧化热处理条件对介电性能和压敏性能的影响。根据各种参数的主行为因素的多少 ,运用 GNNM(1,1)、GNNM(1,2 )、GNNM(1,3)模型进行分析 ,并且建立了相应的 GNNM(2... 运用灰色神经网络理论 ,研究了掺杂 Sr Ti O3多功能陶瓷氧化热处理过程中 ,氧化热处理条件对介电性能和压敏性能的影响。根据各种参数的主行为因素的多少 ,运用 GNNM(1,1)、GNNM(1,2 )、GNNM(1,3)模型进行分析 ,并且建立了相应的 GNNM(2 ,1)灰色神经网络模型。 展开更多
关键词 灰色神经网络 GNNM(2 1) SRTIO3
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基于灰色神经网络的凝汽器水侧清洁系数预测 被引量:5
19
作者 王建国 汪勇华 《热力发电》 CAS 北大核心 2013年第9期95-99,共5页
分别采用灰色模型、神经网络以及串联灰色神经网络对某机组凝汽器水侧清洁系数进行预测。结果表明,串联灰色神经网络模型优于单一预测模型,其预测值更接近真实值,在网络训练过程中实现了误差可控,将该模型用于凝汽器水侧清洁系数的预测... 分别采用灰色模型、神经网络以及串联灰色神经网络对某机组凝汽器水侧清洁系数进行预测。结果表明,串联灰色神经网络模型优于单一预测模型,其预测值更接近真实值,在网络训练过程中实现了误差可控,将该模型用于凝汽器水侧清洁系数的预测可行。在实际应用中,可根据前3个清洗周期某时刻的数据来预测下1个周期该时刻的清洁系数,依据所需的输入参数,即可实现在线预测凝汽器的清洁系数。 展开更多
关键词 凝汽器 清洁系数 灰色理论 人工神经网络 灰色神经网络 预测
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基于果蝇优化灰色神经网络的年电力负荷预测 被引量:6
20
作者 傅军栋 刘晶 喻勇 《华东交通大学学报》 2015年第1期93-98,104,共7页
年电力负荷预测的准确性对电力系统的经济效益和社会效益具有重要作用。灰色神经网络(GNN)是一种创新的智能计算方法,在实际中广泛应用。尤其在预测问题方面具有极大的潜力。作为一种新型的启发式和进化算法,果蝇优化算法(FOA)具有易理... 年电力负荷预测的准确性对电力系统的经济效益和社会效益具有重要作用。灰色神经网络(GNN)是一种创新的智能计算方法,在实际中广泛应用。尤其在预测问题方面具有极大的潜力。作为一种新型的启发式和进化算法,果蝇优化算法(FOA)具有易理解和快速收敛到全局最优解的优点。为提高预测性能,提出一种以GNN为基础的年电力负荷预测模型,使用FOA自动确定GNN模型的相应参数值,提高模型的稳定性和预测精度。通过利用中国的年用电量为实例,计算结果表明,GNN结合FOA(GNN-FOA)优于GNN,广义回归神经网络(GRNN),最小二乘支持向量机(LSSVM)和回归模型等其他替代方法。 展开更多
关键词 年度电力负荷预测 灰色神经网络 果蝇优化算法 优化问题
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