基于静力应变及遗传优化神经网络的城市立交桥梁损伤识别 被引量：8

1

作者 宫亚峰 程永春 焦峪波 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期164-169,共6页

应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,选取静力应变变化率为神经网络输入参数,以结构的易损截面为研究对象,提出了用于城市立交桥梁的损伤识别方法。以长春市前进大街立交桥左辅道桥为数值模型,对该方法的损伤位置及损伤程度识别能力... 应用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,选取静力应变变化率为神经网络输入参数,以结构的易损截面为研究对象,提出了用于城市立交桥梁的损伤识别方法。以长春市前进大街立交桥左辅道桥为数值模型,对该方法的损伤位置及损伤程度识别能力进行了研究。模拟结果表明:该方法能够对结构单位置及多位置损伤进行成功的定位;对测试样本的损伤程度识别误差在3%以内,且其内插能力要优于外推能力。 展开更多

关键词 桥梁工程 损伤识别 遗传优化神经网络 城市立交桥 应变变化率

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古砖墙注浆加固性能试验及滞回模型研究 被引量：8

2

作者 王善伟 王社良 +1 位作者 杨涛 李彬彬 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1295-1302,共8页

砖墙作为历史砌体建筑的主要构件,如何在保持其原有外观的基础上对其进行性能增强具有重要意义。为更好地将注浆法应用于古砖墙的修复与加固,本文使用传统糯米灰浆与古青砖制作了古砖墙试件,并采用了环氧树脂高分子浆液对试件进行了注... 砖墙作为历史砌体建筑的主要构件,如何在保持其原有外观的基础上对其进行性能增强具有重要意义。为更好地将注浆法应用于古砖墙的修复与加固,本文使用传统糯米灰浆与古青砖制作了古砖墙试件,并采用了环氧树脂高分子浆液对试件进行了注浆加固;通过加固前后砖墙试件静力和拟静力试验,证明了环氧树脂浆液注浆法可以有效提升古砖墙的力学性能,具体包括增大墙体的受压、受剪承载力与弹性模量,增大水平承载力与延性耗能,减缓刚度退化;应用遗传优化神经网络算法,基于上述试验数据建立了注浆加固古砖墙在水平反复荷载下的滞回模型。试验结果表明:环氧树脂浆液注浆法对古砖墙加固具有借鉴意义,所建立的遗传优化神经网络模型可以较好地应用于古砖墙注浆加固后滞回性能的预测。 展开更多

关键词 古建筑保护 砌体结构 古砖墙 注浆加固 静力试验 抗震性能 遗传优化神经网络 滞回模型

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永磁直线同步电机的遗传优化神经网络控制 被引量：3

3

作者 蔡满军 赵成圆 《微电机》 北大核心 2014年第9期60-63,75,共5页

针对永磁直线同步电机的跟踪性能易受推力波动等干扰影响的问题,以及BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提出了基于遗传优化神经网络的控制方法。该算法在复合前馈PID控制算法的基础上,将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻... 针对永磁直线同步电机的跟踪性能易受推力波动等干扰影响的问题,以及BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提出了基于遗传优化神经网络的控制方法。该算法在复合前馈PID控制算法的基础上,将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合,利用神经网络实现了对永磁直线同步电机的干扰的快速,准确的在线补偿。实验结果表明,与复合前馈PID控制方法和神经网络控制方法相比,基于遗传优化神经网络的控制方法有效的提高了系统的跟踪性和鲁棒性,并能有效的消除干扰对系统的影响。 展开更多

关键词 永磁直线同步电机 遗传优化神经网络 干扰抑制

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基于遗传优化神经网络和频率变化平方比的简支梁桥损伤辨识技术 被引量：2

4

作者 张雨 徐进伏 《北方交通》 2012年第11期82-84,共3页

桥梁在其服役过程中容易产生桥体损伤,导致其承载能力下降、使用功能降低。频率参数在实际应用中测试获取容易,是良好的损伤辨识指标。考虑到神经网络技术收敛速度慢等缺点,采用遗传算法对其权值及阈值进行优化获取。采用频率变化平方... 桥梁在其服役过程中容易产生桥体损伤,导致其承载能力下降、使用功能降低。频率参数在实际应用中测试获取容易,是良好的损伤辨识指标。考虑到神经网络技术收敛速度慢等缺点,采用遗传算法对其权值及阈值进行优化获取。采用频率变化平方比参数作为遗传优化神经网络的输入参数,以简支梁桥为数值模拟对象,实现了其损伤位置识别。 展开更多

关键词 简支梁桥 损伤识别 遗传优化神经网络 模态频率

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遗传优化神经网络在输电线路电磁预测中的应用

5

作者 欧阳露莹 陈博文 《大众用电》 2021年第7期31-32,共2页

随着工业化和城镇化进程的加快,高压输电线路不可避免地经过城镇区域。近年来,有关交流高压输电线路对沿线居民的电磁环境影响引起了社会的广泛关注。因此,准确、高效预测交流高压输电线路电磁环境已成为主体设计和环境影响评价的研究... 随着工业化和城镇化进程的加快,高压输电线路不可避免地经过城镇区域。近年来,有关交流高压输电线路对沿线居民的电磁环境影响引起了社会的广泛关注。因此,准确、高效预测交流高压输电线路电磁环境已成为主体设计和环境影响评价的研究重点和难点。《环境影响评价技术导则输变电》(HJ 24-2020)附录C和附录D给出了交流高压输电线路下空间工频电场强度和工频磁场强度的计算方法,即将输电线路理想化,利用镜像法进行计算,但该方法未考虑温度、湿度等环境因素,因此预测结果与实际存在一定的差异。 展开更多

关键词 高压输电线路 工频电场强度 工频磁场强度 环境影响评价 输变电 主体设计 镜像法 遗传优化神经网络

原文传递

基于遗传优化神经网络的非侵入式负荷监测方法

6

作者 郭志红 张占营 +2 位作者 周静 付懿姝 张霄 《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2021年第1期79-80,共2页

随着智能电网、电力市场的发展,电力用户负荷监测也越来越重要,其对电网的安全、稳定和经济运行有着至关重要的影响。为了对电力用户内的每种用电设备的用电信息和能耗情况进行高效、准确的监测,文章提出一种基于遗传优化神经网络的非... 随着智能电网、电力市场的发展,电力用户负荷监测也越来越重要,其对电网的安全、稳定和经济运行有着至关重要的影响。为了对电力用户内的每种用电设备的用电信息和能耗情况进行高效、准确的监测,文章提出一种基于遗传优化神经网络的非侵入式负荷监测方法。该方法在传统神经网络模型的基础上对权值和阈值进行迭代优化,提高了负荷识别的准确性。 展开更多

关键词 智能用电 遗传优化神经网络 非侵入式负荷监测

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遗传优化神经网络方法在桥梁震害预测中的应用 被引量：9

7

作者 柳春光 张利华 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2008年第1期139-145,共7页

本文将遗传算法与神经网络相结合,从而建立了一种高效的、实用的桥梁震害预测方法。根据遗传算法具有局部寻优的特点,为避免BP神经网络陷入局部极小值,本文将二者结合起来形成GA-BP混合算法,以GA优化神经网络的初始权值和阈值,对网络进... 本文将遗传算法与神经网络相结合,从而建立了一种高效的、实用的桥梁震害预测方法。根据遗传算法具有局部寻优的特点,为避免BP神经网络陷入局部极小值,本文将二者结合起来形成GA-BP混合算法,以GA优化神经网络的初始权值和阈值,对网络进行训练。在大量收集梁式桥震害资料的基础上,将此算法引入桥梁的震害预测中,并与传统的单独BP神经网络相比较,结果表明该方法能够有效、准确地对桥梁结构进行震害预测。 展开更多

关键词 桥梁震害 震害预测 遗传算法 神经网络 遗传优化神经网络方法

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基于山东省不同模型的物流需求预测比较研究 被引量：11

8

作者 徐晓燕 杨慧敏 +2 位作者 吕修凯 王雪 康静彩 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第23期207-215,共9页

目的过对不同预测方法的误差对比研究,选取预测生鲜农产品物流需求量更精准方法,为疫情情况下山东省生鲜农产品市场进行科学性、合理化决策提供参考。方法公路货物周转量、互联网普及率、GDP、人口数量、第一产业增加值等十大影响因素... 目的过对不同预测方法的误差对比研究,选取预测生鲜农产品物流需求量更精准方法,为疫情情况下山东省生鲜农产品市场进行科学性、合理化决策提供参考。方法公路货物周转量、互联网普及率、GDP、人口数量、第一产业增加值等十大影响因素作为自变量,以生鲜农产品的需求量作为因变量,分别将小波神经网络、人工神经网络(BP)、遗传算法优化神经网络(GA−BP)、粒子群优化神经网络(PSO−BP)、长短时记忆网络(LSTM)等5种方法的数据预测进行对比分析。结果波神经网络和BP神经网络的预测值明显低于真实值,且平均相对误差接近20%,而优化后的GA−BP、PSO−BP、LSTM算法误差均小于5%,分别为4.06%、1.162%、0.45%,因此,LSTM预测精度最高,效果最好。结论来山东省的生鲜农产品需求量将持续增长,LSTM算法以其精确度更高,学习能力更强的优点,将会被更多地应用到物流领域研究中。 展开更多

关键词 小波神经网络 人工神经网络 遗传算法优化神经网络 粒子群优化神经网络 长短时记忆网络 需求预测

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任务驱动下航材需求量的GA-GM-BP预测 被引量：7

9

作者 尚琦坤 陈云翔 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第4期78-81,86,共5页

机务保障影响着航空装备战斗力的生成,机务保障资源是任务成功率的物质支撑。基于航材需求信息的灰色性,通过采用DEMATEL方法提取影响航空备件需求量的关键影响因素,采用遗传算法优化的灰色神经网络对需求量进行了仿真预测,其预测精度... 机务保障影响着航空装备战斗力的生成,机务保障资源是任务成功率的物质支撑。基于航材需求信息的灰色性,通过采用DEMATEL方法提取影响航空备件需求量的关键影响因素,采用遗传算法优化的灰色神经网络对需求量进行了仿真预测,其预测精度较BP神经网络和灰色神经网络都高。该方法对于其他航空机务保障资源的需求预测有借鉴意义。 展开更多

关键词 面向任务 机务保障资源 需求预测 DEMATEL方法 遗传算法优化灰色神经网络

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金字塔砂带磨损状态的声信号GA-BP识别方法

10

作者 赵书东 禹晓敏 +1 位作者 王文玺 邹莱 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期28-38,共11页

目的金字塔砂带连续磨损会引发钝峰、材料去除能力差和产热多等问题,为避免砂带磨损造成加工效率持续降低和工件表面质量逐渐恶化,需提高金字塔砂带磨损预测能力。方法在配有声音采集系统的力控机器人磨削系统中对钛合金工件进行了砂带... 目的金字塔砂带连续磨损会引发钝峰、材料去除能力差和产热多等问题,为避免砂带磨损造成加工效率持续降低和工件表面质量逐渐恶化,需提高金字塔砂带磨损预测能力。方法在配有声音采集系统的力控机器人磨削系统中对钛合金工件进行了砂带磨损试验;基于Archard模型建立了金字塔砂带磨损模型,并对金字塔砂带磨损程度进行量化;然后利用短时傅里叶和小波包分解分析、提取砂带磨损相关的声音特征;基于声音信号特征建立GA-BP模型,并对金字塔砂带磨损状态进行预测。结果K_(r)与R_(0)规律相近,随着磨削速度的增大而略微增大。对磨削声音进行小波包分解,DD2频段的声音特征随磨削时间逐渐降低,相较于其他频段更具有规律性。提取DD2频段的声音信号特征建立GA-BP模型,并对金字塔砂带磨损状态进行预测。结果表明,决定系数(R^(2))大于0.8,平均绝对误差(MAE)小于0.04,平均偏差误差(MBE)在±0.002之间,均方误差(RMSE)小于0.05。结论随着砂带的磨损,金字塔尖锐的胞体开始磨平,单颗胞体的局部压力逐渐减小,材料去除能力减弱,产生的微振荡越来越弱,高频信号的声音特征逐渐下降。通过DD2频段声音信号特征建立的GA-BP模型对金字塔砂带磨损状态进行预测,具有准确性和稳定性。 展开更多

关键词 机器人砂带磨削 声信号 Archard模型 遗传算法优化BP神经网络

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基于遗传优化BP神经网络的发动机曲轴扭转减振器优化 被引量：4

11

作者 邬全法 张贵豪 +1 位作者 王普 范让林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第12期24-31,共8页

发动机曲轴轴系的扭转振动会影响发动机的性能以及整车舒适度,对曲轴扭转减振器进行优化可有效降低曲轴扭转振动。首先,针对直列四缸汽油发动机曲轴轴系建立多自由度集总参数模型,求出不同谐次激振力矩响应的叠加结果;然后,以优化曲轴... 发动机曲轴轴系的扭转振动会影响发动机的性能以及整车舒适度,对曲轴扭转减振器进行优化可有效降低曲轴扭转振动。首先,针对直列四缸汽油发动机曲轴轴系建立多自由度集总参数模型,求出不同谐次激振力矩响应的叠加结果;然后,以优化曲轴轴系扭振幅值为目标,建立曲轴扭转减振器优化设计的数学模型,应用遗传优化BP神经网络算法对扭转减振器进行优化;最后,在此基础上,将应用遗传优化BP神经网络算法和仅应用BP神经网络算法的优化结果进行对比,结果表明遗传优化BP神经网络模型的预测精度更高。将优化后的扭转减振器参数代入多自由度集总参数模型进行计算,得到与遗传优化BP神经网络算法预测值非常接近的曲轴轴系扭振幅值,进一步验证了遗传优化BP神经网络优化结果的准确性。 展开更多

关键词 汽车 发动机 曲轴 扭转减振器 谐量分析 遗传优化BP神经网络 优化设计

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长江中下游汛期降水GA-BP预测模型 被引量：3

12

作者 胡邦辉 成龙 +2 位作者 王学忠 黄泓 王举 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2016年第6期564-570,共7页

为分析遗传算子选择方案对遗传算法优化神经网络(GA-BP)方法的影响,建立了长江中下游汛期降水短期气候预测GA-BP模型。以最大适应度函数值为指标,比较遗传算法在不同选择、交叉、变异和整体策略方案组合中的差别,在周期特征分析的基础... 为分析遗传算子选择方案对遗传算法优化神经网络(GA-BP)方法的影响,建立了长江中下游汛期降水短期气候预测GA-BP模型。以最大适应度函数值为指标,比较遗传算法在不同选择、交叉、变异和整体策略方案组合中的差别,在周期特征分析的基础上讨论了不同因子组合对GA-BP模型预测效果的影响。结果表明,用竞争选择法、自适应交叉、变异和精英策略法组合构成的遗传算子方案获得的最大适应度函数值为1.35,高于其他遗传算子选择方案获得的最大适应度。利用GA-BP模型对2003-2012年汛期的降水量进行预测试验,结果表明,同时考虑环流、海温等物理影响和预测量自身周期特征的因子选择方案,模型预测值与观测值的均方根误差为129.65mm、相关系数为0.772,优于其他因子筛选方案。 展开更多

关键词 汛期降水 气候预测 预测因子 均生函数 遗传算法优化神经网络

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我国社区卫生人力资源预测 被引量：2

13

作者 焦奥南 邵译莹 +1 位作者 莫颖宁 张诗梦 《中国卫生资源》 北大核心 2022年第5期644-649,共6页

目的 分析我国社区卫生人力资源发展趋势,以期为健康中国建设提供参考。方法 通过MATLAB R 2018 A建立灰色遗传算法优化(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络组合模型,预测2021—2023年我国社区卫生人力资源,并比较各单... 目的 分析我国社区卫生人力资源发展趋势,以期为健康中国建设提供参考。方法 通过MATLAB R 2018 A建立灰色遗传算法优化(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络组合模型,预测2021—2023年我国社区卫生人力资源,并比较各单预测模型与组合模型预测精度。结果 组合预测模型精度较好,卫生人员和卫生技术人员网络模型的均方误差(mean squared error,MSE) 和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE) 的值分别为0.020 6、0.216 2%和0.019 5、0.167 4%,优于单模型预测。模型预测结果合理,我国社区卫生人员数和卫生技术人员数均保持增长趋势,2023年可分别达到71.403 8万人和60.029 0万人。结论 灰色-GA-BP神经网络组合预测模型适合我国社区卫生人力资源预测,随着医疗服务需求量的增加和新型冠状病毒肺炎疫情防控的常态化,社区卫生人力资源发展规模将逐渐提升,应注重各类卫生人才培训,保障社区卫生人员的切身利益,提升社区医疗服务能力。 展开更多

关键词 遗传算法优化神经网络genetic algorithm-back propagation neural network GA-BP neural network 人力资源human resource 社区卫生community health 预测predict

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营养液多参数在线检测技术研究 被引量：3

14

作者 简宁 魏正英 +1 位作者 张育斌 张磊 《节水灌溉》 北大核心 2016年第8期190-194,共5页

针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极... 针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极的电压信号,并将其转化为pH值和相应离子浓度值。对相互不存在交叉敏感干扰的氢离子和硝酸根离子,采用函数拟合的方式直接将pH电极和硝酸根电极转化为pH值和相应的硝酸根浓度;对相互存在交叉敏感干扰的钾离子和钙离子,采用遗传算法优化的BP神经网络建立交叉敏感模型来决策出相应的钾离子浓度和钙离子浓度,并与传统的BP神经网络算法进行了对比。最后采用多参数检测仪的测量结果和该系统得到的数据进行了对比来验证系统的准确可行性。 展开更多

关键词 离子选择电极 函数拟合 交叉敏感性 遗传算法优化BP神经网络

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制药废水UASB-HAR-ICEAS组合处理系统效能建模及优化研究 被引量：2

15

作者 姜涛 赵延华 王鸿程 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期4326-4332,共7页

以某制药废水的升流式厌氧污泥床(UASB)-水解酸化池(HAR)-间歇式循环延时曝气活性污泥法(ICEAS)新型组合处理系统为背景,分析该系统效能,并建立遗传算法优化神经网络(GA-BPNN)模型对系统出水水质进行仿真预测,并利用建立的GA-BPNN模型... 以某制药废水的升流式厌氧污泥床(UASB)-水解酸化池(HAR)-间歇式循环延时曝气活性污泥法(ICEAS)新型组合处理系统为背景,分析该系统效能,并建立遗传算法优化神经网络(GA-BPNN)模型对系统出水水质进行仿真预测,并利用建立的GA-BPNN模型对系统的运行条件进行优化研究。研究表明,在稳态运行的120 d,系统对废水COD和NH3-N去除率分别为98.6%和86.6%;GA-BPNN模型对出水COD和NH3-N的预测结果和实际监测值之间的平均绝对百分误差为5.55%和6.99%,能很好地应用于组合系统的出水水质预测管理中;GA-BPNN模型还可求解出系统的最优化运行条件,为工程实际操作提供了坚实的理论基础。 展开更多

关键词 制药废水 组合工艺 数学模型 优化运行 遗传算法优化神经网络

原文传递

基于GA-WNN模型的差动螺管电感式位移传感器的温度补偿 被引量：2

16

作者 乔岩 卢文科 +1 位作者 左锋 丁勇 《自动化与仪表》 2020年第3期73-76,共4页

针对差动螺管式电感位移传感器温度漂移的问题,提出了一种遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法的温度补偿模型。用差动螺管式电感位移传感器的位移和温度的二维标定试验数据,建立GA-WNN模型。该模型利用遗传算法对小波神经网络的参数进行... 针对差动螺管式电感位移传感器温度漂移的问题,提出了一种遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法的温度补偿模型。用差动螺管式电感位移传感器的位移和温度的二维标定试验数据,建立GA-WNN模型。该模型利用遗传算法对小波神经网络的参数进行全局优化,克服了小波神经网络易陷入局部最优解的不足。试验结果表明,优化后的零点温度系数提高了2个数量级,灵敏度温度系数提高了1个数量级,实现了对传感器的温度补偿。 展开更多

关键词 差动螺管式电感位移传感器 温度补偿 遗传优化小波神经网络算法 预测精度

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基于GA-WNN的电涡流传感器的温度补偿 被引量：2

17

作者 吴子恒 卢文科 +2 位作者 冯阳 陆腾云 左锋 《测控技术》 2019年第3期71-75,共5页

针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经... 针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经网络模型。该模型用遗传算法对小波神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了小波神经网络训练速度慢的问题,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的灵敏度温度系数由8.69×10^(-3)/℃提升到3.48×10^(-4)/℃;零位温度系数由4. 78×10^(-3)/℃提升到1.85×10^(-4)/℃,均提高了一个数量级,成功实现了温度补偿的目的。 展开更多

关键词 电涡流传感器 温度漂移 遗传优化小波神经网络算法 温度补偿

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基于GA-BP的输水渠道拦冰索拦冰厚度预测研究 被引量：1

18

作者 杨丽萍 程强 《海河水利》 2013年第2期55-57,共3页

依据模型试验实测数据,基于遗传算法优化BP神经网络建立神经网络模型,对拦冰索前各断面的拦冰厚度进行了训练预测,将所得预测值与实测值进行分析对比。结果表明,该模型的泛化能力较强,预测数据误差绝大部分都在合理的范围以内,预测值与... 依据模型试验实测数据,基于遗传算法优化BP神经网络建立神经网络模型,对拦冰索前各断面的拦冰厚度进行了训练预测,将所得预测值与实测值进行分析对比。结果表明,该模型的泛化能力较强,预测数据误差绝大部分都在合理的范围以内,预测值与实测值曲线拟合较好。本研究可为南水北调中线干渠冰期输水冰害应对措施研究建立预报模型提供有益的参考。 展开更多

关键词 南水北调中线 拦冰索 拦冰厚度 遗传算法优化神经网络

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基于遗传优化灰色神经网络的吨煤生产成本预测研究 被引量：1

19

作者 宁贝贝 卫晨 《计算机与数字工程》 2015年第9期1569-1572,1643,共5页

在煤炭企业实际生产中,影响煤生产成本的因素非常复杂,为了对煤的生产成本进行合理预测,论文提出了基于遗传优化灰色神经网络的方法对吨煤生产成本进行研究。通过Matlab仿真,将原始数据与预测数据的拟合程度相比较,确定了此预测方法的... 在煤炭企业实际生产中,影响煤生产成本的因素非常复杂,为了对煤的生产成本进行合理预测,论文提出了基于遗传优化灰色神经网络的方法对吨煤生产成本进行研究。通过Matlab仿真,将原始数据与预测数据的拟合程度相比较,确定了此预测方法的科学性与准确性,为最终的煤炭生产成本的控制提供了可靠的依据。 展开更多

关键词 煤炭企业 吨煤生产成本 遗传优化灰色神经网络 预测

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基于时间序列分析的航站楼安检旅客流量预测 被引量：11

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作者 冯霞 赵立强 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1181-1187,共7页

对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(G... 对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(GABP)预测安检旅客流量;分别设定时间尺度为2 min、5 min和10 min等,分析不同时间尺度对安检旅客流量预测精度的影响。基于北京首都国际机场T3航站楼实际安检旅客流量数据的实验结果表明,采用GABP神经网络对以2 min为时间尺度的安检旅客流量预测能取得较好的预测精准度。 展开更多

关键词 安检旅客流量 相空间重构 Wolf方法 遗传算法优化BP神经网络预测方法 混沌时间序列 时间尺度

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