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基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型 被引量：6
1
作者 陈海涛 冯刚 +1 位作者 段春青 邱林 《节水灌溉》 北大核心 2008年第9期29-31,共3页
通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型。信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛... 通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型。信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 展开更多
关键词 信息扩散近似推理 预测 年径流
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基于信息扩散近似推理的年降水量预测模型 被引量：5
2
作者 黄强 原文林 +2 位作者 陈晓楠 张洪波 王义民 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2009年第2期213-219,共7页
【目的】研究信息扩散近似推理方法在年降水量预测中的应用,并对比其他方法分析其推广前景。【方法】通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则。利用信息扩散近似推理描述年降水量间的复... 【目的】研究信息扩散近似推理方法在年降水量预测中的应用,并对比其他方法分析其推广前景。【方法】通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则。利用信息扩散近似推理描述年降水量间的复杂非线性关系,并以某灌区长系列降水资料为样本进行实例计算。【结果】信息扩散近似推理方法预测效果较好,该方法误差绝对值和为1.673,小于人工神经网络和线性自回归方法的统计结果。【结论】信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较发现,该模型能够很好地光滑样本数据以及较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 展开更多
关键词 信息扩散近似推理 年降水量 预测模型
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金华市建筑垃圾产生量预测与资源化管理 被引量：1
3
作者 楼森宇 《造纸装备及材料》 2020年第3期99-100,共2页
文章基于信息扩散近似推理预测建筑垃圾产生量,从建筑垃圾生成的时域特征成分中提取出关联维度特性,通过采用关联维数特性分布法对建筑垃圾的生成进行回归分析,并根据回归分析的结果实现对建筑垃圾生成的预测,为金华市建筑垃圾资源化管... 文章基于信息扩散近似推理预测建筑垃圾产生量,从建筑垃圾生成的时域特征成分中提取出关联维度特性,通过采用关联维数特性分布法对建筑垃圾的生成进行回归分析,并根据回归分析的结果实现对建筑垃圾生成的预测,为金华市建筑垃圾资源化管理提供对策。 展开更多
关键词 建筑垃圾 资源化管理 建筑垃圾产生量预测 信息扩散近似推理
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基于信息扩散近似推理的产流预报模型
4
作者 魏明华 郑志宏 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期208-212,共5页
为了提高预报精度,充分利用和挖掘数据中包含的隐信息,以陡河水库为计算实例,应用信息扩散近似推理技术建立预报模型,并通过与遗传程序和传统线性回归方法对计算结果进行对比分析。结果表明:该模型预报精度较高,且具有前期数据处理简单... 为了提高预报精度,充分利用和挖掘数据中包含的隐信息,以陡河水库为计算实例,应用信息扩散近似推理技术建立预报模型,并通过与遗传程序和传统线性回归方法对计算结果进行对比分析。结果表明:该模型预报精度较高,且具有前期数据处理简单的优势,可用于流域降雨、径流相关图的修正,有很好的应用价值。 展开更多
关键词 利用和挖掘 隐信息 信息扩散近似推理 预报精度
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基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型
5
作者 史东建 陈荣税 《中州大学学报》 2010年第4期110-113,共4页
通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型。信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛... 通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型。信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 展开更多
关键词 信息扩散近似推理 预测 年径流
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基于EMD和IDAR的灌区年降水量预测研究 被引量：3
6
作者 张洪波 石建军 +2 位作者 冯民权 陈晓楠 王义民 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期196-201,219,共7页
针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法(IDAR)在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水... 针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法(IDAR)在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水量时间序列进行处理,分解出包含原信号不同特征尺度的分量数据系列;然后应用信息扩散近似推理技术对各降水量分量间的复杂非线性关系进行描述,建立当前趋势以及相邻年份之间的预测规则,并进行预测。以文献案例灌区长系列降水资料为样本进行实例计算,并与其它预测方法进行了对比。结果表明:基于EMD和信息扩散近似推理的预测方法效果较好,误差绝对值和为1.30,优于人工神经网络、线性自回归方法以及单纯信息扩散近似推理的统计结果。同时,为了验证该方法的适用性,将该方法应用于文峪河灌区的降雨量预测,取得了满意的效果。研究中发现:信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。而EMD方法可有效分解具有非线性、非平稳特征的降水序列,保留其原序列在空间(或时间)各种尺度上的分布规律。两者结合对解决样本不完备的非平稳序列的预测问题是非常有价值的。通过与其它预测方法比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 展开更多
关键词 经验模态分解方法(EMD) 信息扩散近似推理(IDAR) 年降水量 预测模型 灌区
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