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减排因子下模糊自适应变权重峰谷电价模型 被引量：2
1
作者 沈又幸 许文秀 +3 位作者 薛松 李晨 田廓 曾鸣 《水电能源科学》 北大核心 2011年第1期167-169,141,共4页
从提高电力市场效率角度,提出了一种峰谷分时定价时段划分的新方法,介绍了现阶段分时电价的原理,并根据当前电力市场节能减排目标在用户电力费用中引入减排因子,基于负荷变化的连续性及峰谷时段划分的模糊性,借鉴自适应变权重模糊思想... 从提高电力市场效率角度,提出了一种峰谷分时定价时段划分的新方法,介绍了现阶段分时电价的原理,并根据当前电力市场节能减排目标在用户电力费用中引入减排因子,基于负荷变化的连续性及峰谷时段划分的模糊性,借鉴自适应变权重模糊思想建立了一种变权重综合分时定价模型,并对模糊分时下的减排费用给出了合理的计算方法。算例分析结果表明,该方法有效、可行。 展开更多
关键词 电力市场 分时定价 减排因子 模糊自适应变权重
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一种新的非线性模糊自适应变权重组合预测模型 被引量：14
2
作者 鄂加强 王耀南 +1 位作者 龚金科 李春生 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2006年第4期123-127,共5页
对于复杂工业系统非线性时间序列预测精度不高问题,引入了多种预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了模糊自适应变权重非线性组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重非线性组合... 对于复杂工业系统非线性时间序列预测精度不高问题,引入了多种预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了模糊自适应变权重非线性组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重非线性组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小。该组合预测模型为复杂非线性工业系统所需决策提供了有力支持。 展开更多
关键词 非线性组合预测 模糊自适应变权重方法 预测相对误差 自适应调节系数
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基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法 被引量：8
3
作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 王爽英 王益伟 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2812-2818,共7页
为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟... 为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。 展开更多
关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络
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基于模糊自适应变权重算法的采场冒顶函数链神经网络预报 被引量：8
4
作者 左红艳 罗周全 +1 位作者 王益伟 王爽英 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期894-900,共7页
为提高采场声发射事件率预报精度,将采场声发射事件率不同的单个预测模型的预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础... 为提高采场声发射事件率预报精度,将采场声发射事件率不同的单个预测模型的预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,对采场声发射事件率进行基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测,对其预测结果再进行函数链神经网络算法拟合,然后结合采场冒顶尖点突变模型的判别式对采场冒顶进行预报。某铅锌矿采场冒顶预报结果表明,基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测误差小于0.3%,可实现采场冒顶精确预报。 展开更多
关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 采场冒顶 声发射
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隧道围岩变形预测模型的优化与应用 被引量：6
5
作者 陈永雄 吴小萍 +3 位作者 郜成成 雷坚 刘国龙 成伟光 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期426-434,共9页
为了克服回归分析法在隧道施工监测数据分析中预测模型的不足,利用多目标加权灰色局势决策法对回归模型的多个评价指标进行整合量化,得到综合效果测度和优选回归预测模型。基于已优选的回归模型与模糊自适应变权重组合预测法建立最优非... 为了克服回归分析法在隧道施工监测数据分析中预测模型的不足,利用多目标加权灰色局势决策法对回归模型的多个评价指标进行整合量化,得到综合效果测度和优选回归预测模型。基于已优选的回归模型与模糊自适应变权重组合预测法建立最优非线性组合预测模型,将组合模型与优选模型进行效果测度对比,并基于该算法编制"智能监测—模型优化—信息反馈"系统。结合麻栗垭隧道工程,对组合模型和单项模型进行分析,预测拱顶沉降值。研究结果表明:以残差与后验差为评判标准,实时构建的最优组合预测模型的平均相对误差绝对值为4%,方差为6.5,后验差比值为0.34,小误差概率为1,更能对隧道施工过程围岩变形进行有效的预测和反馈。 展开更多
关键词 隧道变形监测 回归模型 灰色局势决策 模糊自适应变权重组合 组合预测
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铜精炼过程能耗模糊自适应变权重组合预测模型及其应用 被引量：4
6
作者 鄂加强 王耀南 +1 位作者 梅炽 李春生 《矿冶》 CAS 2005年第3期46-48,共3页
基于已有的铜精炼过程的能耗数据,引入了各预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了铜精炼过程的能耗模糊自适应变权重组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重组合预测模型的精度较... 基于已有的铜精炼过程的能耗数据,引入了各预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了铜精炼过程的能耗模糊自适应变权重组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小。该组合预测模型为铜精炼过程的能源需求决策提供了有力支持。 展开更多
关键词 铜精炼 能耗 组合预测 模糊自适应变权重方法
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基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究 被引量：4
7
作者 何晓庆 蔡娜 《软科学》 CSSCI 北大核心 2013年第1期141-144,共4页
组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型... 组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。 展开更多
关键词 模糊自适应变权重方法 经济时间序列 组合预测 支持向量机
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