BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用 被引量：4

1

作者 冯鑫伟 黄领梅 沈冰 《水土保持通报》 CSCD 2017年第6期173-177,共5页

[目的]探讨BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用,为黄土高原淤地坝群的安全度汛提供决策依据。[方法]构建基于多元线性回归模型(MLR)和去趋势互相关分析法(DCCA)的BP神经网络组合模型;选择均方差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝... [目的]探讨BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用,为黄土高原淤地坝群的安全度汛提供决策依据。[方法]构建基于多元线性回归模型(MLR)和去趋势互相关分析法(DCCA)的BP神经网络组合模型;选择均方差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)以及确定性系数(DC)作为评价指标,与单一模型(多元线性回归模型、BP神经网络模型以及去趋势互相关分析法)进行比较。[结果]BP神经网络组合模型的4项指标MSE,MAE,MAPE和DC分别为2.144,5.453,0.074和0.988,均优于单一模型;模型预测效果从优到劣分别为BP神经网络组合模型、BP神经网络模型、多元线性回归模型和去趋势互相关分析法。[结论]BP神经网络组合模型较单一模型平稳性增强,提高了预测效果,可用于淤地坝群的次暴雨洪量预测。 展开更多

关键词 淤地坝 次洪量预测 bp神经网络组合模型

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基于贝叶斯模型平均法的多模型综合预报洪水概率研究 被引量：1

2

作者 赫淑杰 陈燕朋 《河南水利与南水北调》 2021年第3期26-28,共3页

研究对象为淮河流域内的息县、潢川、班台至王家坝区间,在采用新安江模型和降雨径流经验模型进行洪水模拟的基础上,构建了基于BMA洪水概率预报模型与基于BP神经网络的组合预报模型,对比分析了两种方法的预报效果。结果表明,以BMA概率预... 研究对象为淮河流域内的息县、潢川、班台至王家坝区间,在采用新安江模型和降雨径流经验模型进行洪水模拟的基础上,构建了基于BMA洪水概率预报模型与基于BP神经网络的组合预报模型,对比分析了两种方法的预报效果。结果表明,以BMA概率预报的期望值为预报值,12场洪水的平均确定性系数为0.93,整体上优于新安江模型(0.92)和降雨径流经验模型(0.88)的预报结果,其洪量相对误差、洪峰相对误差及峰现滞时亦均满足精度要求。同时,BMA的预报结果也优于BP神经网络的综合预报结果。BMA可以提供任一置信限的预报区间,其中其90%预报区间包含实测洪水点据的比例为93%,并对预报结果的不确定性做出定量评估,预报的可靠度更高。 展开更多

关键词 水文模型 贝叶斯模型平均法 bp神经网络组合模型 洪水概率预报

原文传递

灰色BP神经网络组合模型在大坝沉降监测中的应用 被引量：9

3

作者 冯钱桢 黄腾 《甘肃科学学报》 2020年第1期14-17,共4页

大坝沉降是一个非线性的过程。为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用。通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序... 大坝沉降是一个非线性的过程。为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用。通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序列,再利用BP神经网络模型对拟合数据和拟合数据的误差序列进行训练,最后再以拟合数据作为输入值,利用训练完成的BP神经网络得到误差序列,进而得到预测值。经过实验分析,得出组合模型的预测精度高于单一模型的预测精度。 展开更多

关键词 大坝沉降监测 GM(1 1)模型 bp神经网络模型 灰色bp神经网络组合模型

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ARIMA-BP神经网络高速列车隧道压力波预测模型研究 被引量：6

4

作者 陈春俊 杨露 +1 位作者 何智颖 周林春 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第10期80-86,共7页

为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态... 为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态数据,并根据相似程度确定数据权重,构建预测用的历史数据。分别采用差分自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)模型对隧道压力波进行预测,并将两种预测结果并联考虑,形成ARIMA-BPNN隧道压力波组合预测模型。利用武广客运专线某隧道压力波实测数据进行仿真。仿真结果表明:与WCM-WKNN-ARIMA及WCM-WKNN-BPNN单一预测模型以及WCM-ARIMA-BPNN组合预测模型相比,所建立组合模型能有效对隧道压力波进行预测,且能够取得更高精度的预测结果。 展开更多

关键词 高速列车 隧道压力波预测模型 差分自回归滑动平均-bp神经网络组合模型 工况匹配算法 加权K最近邻算法

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基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑周围地表沉降预测研究 被引量：5

5

作者 刘戈 仝国柱 《天津城建大学学报》 2016年第3期184-189,194,共7页

在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成... 在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成为城市建设中的一个重要的安全课题.以天津市某换乘车站为例,分析影响该基坑周围地表沉降的关联因素,建立灰色预测和BP神经网络组合模型,在"小样本、贫信息"的情况下,得到的预测结果与实际监测值吻合度较高.利用该预测模型可对一些在开挖过程中监测天数相对较少的深基坑工程进行可靠而准确的预测. 展开更多

关键词 深基坑 灰色bp神经网络组合模型 地表沉降

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基于SVM-BP神经网络组合模型的高速公路出口流量预测

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作者 余聪 代洪娜 +2 位作者 徐晓亮 孙曌阳 刘兴国 《交通节能与环保》 2023年第3期102-107,共6页

为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM(支持向量机)模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析... 为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM(支持向量机)模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明:①误差对比:当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。②预测精度:组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差(MAE)提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。 展开更多

关键词 道路工程 交通流预测 SVM-bp神经网络组合模型 出口流量 高速公路

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运用灰色理论与人工神经网络预测公路沉降 被引量：2

7

作者 王明兵 许建武 李斯洋 《公路与汽运》 2010年第5期98-99,157,共3页

介绍了灰色理论中的G(1,1)模型、BP人工神经网络模型和灰色BP神经网络模型;根据岳阳城陵矶进港道路管桩处理后的路基沉降实测资料,分别运用这三种模型进行沉降预测,并对预测结果进行了分析,比较了这三种方法预测沉降的效果。

关键词 公路 路基 沉降 G(1 1)模型 bp人工神经网络模型 灰色bp神经网络组合模型 预压期

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基于Logistic-BP神经网络组合模型的地铁沉降预测研究

8

作者 郝迎磊 《运输经理世界》 2022年第20期1-3,共3页

为寻求更准确的地表沉降预测方式,以长春市地铁5号线某车站的地表沉降观测值为研究对象,应用Logistic时间函数模型、BP神经网络以及Logistic-BP神经网络组合模型,对地铁车站施工过程中的地表沉降情况进行拟合并预测。结果表明:Logistic... 为寻求更准确的地表沉降预测方式,以长春市地铁5号线某车站的地表沉降观测值为研究对象,应用Logistic时间函数模型、BP神经网络以及Logistic-BP神经网络组合模型,对地铁车站施工过程中的地表沉降情况进行拟合并预测。结果表明:Logistic-BP神经网络组合模型的拟合效果高于单一模型,预测结果更可靠、更科学。 展开更多

关键词 Logistic时间函数模型 bp神经网络 Logistic-bp神经网络组合模型

原文传递

基于灰色神经网络高速永磁电机试验效率评估 被引量：1

9

作者 曹嘉豪 刘津瑜 +2 位作者 许辉 林智雪 张克非 《计算机测量与控制》 2020年第4期251-256,共6页

为了打破传统电机检测技术分析效率低、同步性差的局限,提出基于多参数评价的高速永磁电机动态性能评估模型;采用了热卡填充填补缺失值完成预处理,设计灰色关联度模型(GRA)得到各类属性列之间关联度,利用了贪心并查集思想得到降维后的4... 为了打破传统电机检测技术分析效率低、同步性差的局限,提出基于多参数评价的高速永磁电机动态性能评估模型;采用了热卡填充填补缺失值完成预处理,设计灰色关联度模型(GRA)得到各类属性列之间关联度,利用了贪心并查集思想得到降维后的4列电机属性参数,建立了一个4-5-1的三层神经网络结构;通过改变贪心算法得到的期望属性组数到5组并增加神经网络的参数设置,实现了电机测试数据分析模型的优化改进;在允许相对误差0.05的范围内,永磁同步电机(TB-416G-30-5型)运行效率预测准确度从90%提高到94%,试验表明:优化的灰色BP神经网络模型能有效适用于预测电机运行效率,在电机制造的智慧生产及机器学习在电机评估方面的应用有重要意义。 展开更多

关键词 高速永磁电机测试 灰色bp神经网络组合模型 热卡填充 贪心并查集算法

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基于灰色-BP神经网络组合模型的赣南脐橙产量预测分析 被引量：1

10

作者 范丽君 万佳 《农村经济与科技》 2015年第8期168-169,共2页

赣南脐橙产量变动的随机性、波动性和复杂性,给脐橙产量的预测带来了很大的困扰。将灰色-BP神经网络加以组合,采用2004年至2013年赣州市赣南脐橙产量数据,对赣南脐橙未来产量进行预测。通过MATLAB计算,结果表明:灰色-BP网络组合预测模... 赣南脐橙产量变动的随机性、波动性和复杂性,给脐橙产量的预测带来了很大的困扰。将灰色-BP神经网络加以组合,采用2004年至2013年赣州市赣南脐橙产量数据,对赣南脐橙未来产量进行预测。通过MATLAB计算,结果表明:灰色-BP网络组合预测模型精度高于传统灰色预测模型,且2014年至2016年赣州市赣南脐橙产量预达到171.34万t,190.81万t,212.49万t。 展开更多

关键词 灰色-bp神经网络组合模型 赣南脐橙产量预测 MATLAB

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基于组合评价模型的西藏七地市宜居程度分析 被引量：1

11

作者 江卫华 程新 《西藏发展论坛》 2019年第6期50-55,共6页

随着赴藏旅游人数的逐年升温,许多人对一些地方越来越憧憬与向往,而西藏各地市的宜居程度也日益成为人们关注的话题。结合熵权法-BP神经网络组合评价模型,将西藏七地市(拉萨市、日喀则市、昌都市、林芝市、山南市、那曲市和阿里地区)进... 随着赴藏旅游人数的逐年升温,许多人对一些地方越来越憧憬与向往,而西藏各地市的宜居程度也日益成为人们关注的话题。结合熵权法-BP神经网络组合评价模型,将西藏七地市(拉萨市、日喀则市、昌都市、林芝市、山南市、那曲市和阿里地区)进行了综合评价指标得分排名。然后,结合研究结论中的相关观点,对西藏七地市宜居建设与西藏城镇化社会转型提出了几点建议。 展开更多

关键词 西藏七地市 宜居评价指标 熵权法-bp神经网络组合模型

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我国鲜活农产品运输的VC-BP神经网络组合模型 被引量：1

12

作者 郗恩崇 郭玲 《烟台大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2015年第3期89-97,共9页

鲜活农产品因其易腐烂、难保存的特点导致运输过程中损耗严重,成本重复,因此对运输有较高要求。通过层次分析法确定农产品运输通道评价指标权重,将变尺度混沌优化与BP人工神经网络有机结合,可构建变尺度混沌-BP神经网络组合优化模型。... 鲜活农产品因其易腐烂、难保存的特点导致运输过程中损耗严重,成本重复,因此对运输有较高要求。通过层次分析法确定农产品运输通道评价指标权重,将变尺度混沌优化与BP人工神经网络有机结合,可构建变尺度混沌-BP神经网络组合优化模型。该模型通过变尺度混沌优化方法对网络权值分布进行优化,采用梯度下降法最终搜索确定全局最优权值。该模型可实现对农产品运输通道模式的评价和选择,避免了各种运输方式成本的重复利用,可快速有效提高农产品运输的运输质量。该模型可做到全局优化,避免了以往算法局部最优化的缺陷。通过实例仿真,该模型具有较好的应用性和动态适应性。 展开更多

关键词 农产品运输评价指标 变尺度混沌-bp神经网络组合模型 农产品运输通道方案评价

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集装箱港区集卡到港量组合预测

13

作者 魏瑗 高云峰 施兴赛 《交通技术》 2023年第6期472-481,共10页

集装箱码头作业计划与每日的抵港集装箱卡车数量有关,为准确预测每日的集卡到港量,提高码头作业效率,本文将船期表和码头堆存费率等作为影响因素,建立集卡到港量短期预测的ARIMA-BP神经网络组合预测模型,并与不同模型的预测精度进行对... 集装箱码头作业计划与每日的抵港集装箱卡车数量有关,为准确预测每日的集卡到港量,提高码头作业效率,本文将船期表和码头堆存费率等作为影响因素,建立集卡到港量短期预测的ARIMA-BP神经网络组合预测模型,并与不同模型的预测精度进行对比。以上海外高桥二号码头为例,验证了基于船舶的开截港时间与码头堆存费率等为影响因素的ARIMA-BP神经网络组合预测模型的有效性。结果表明,组合预测方法较单一模型具有更好的预测效果。在各种组合模型中,ARIMA-BP神经网络组合预测模型具有较高的精度和稳定性,是对集卡到港量进行短期预测的一种有效方法。 展开更多

关键词 交通量预测 短期预测 组合预测 ARIMA-bp神经网络组合预测模型 集卡

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改进的灰色电力负荷预测研究——基于粒子群算法和BP神经网络

14

作者 周继霞 魏国辉 贾春燕 《价值工程》 2014年第35期56-58,共3页

本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。

关键词 灰色预测模型 初值改进 等维新息预测模型 灰色粒子群组合预测模型 灰色bp神经网络组合预测模型

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灰色模型在我国人口预测中的应用

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作者 李贵子 金鑫 +1 位作者 高丽娟 金辉 《科技信息》 2012年第18期126-126,共1页

人口问题就是一个典型的灰色系统问题,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色+BP神经网络组合模型。根据1949-2011年我国人口发展的最新统计资料,提出并建立变换初值灰色模型,然后利用两种模型预测值的均值对我国人口发展趋势进行中长... 人口问题就是一个典型的灰色系统问题,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色+BP神经网络组合模型。根据1949-2011年我国人口发展的最新统计资料,提出并建立变换初值灰色模型,然后利用两种模型预测值的均值对我国人口发展趋势进行中长期预测。 展开更多

关键词 人口预测 灰色+bp神经网络组合模型 变换初值灰色模型

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基于组合预测模型的股票指数趋势预测研究

16

作者 陈健钊 《经济视野》 2013年第17期-,共1页

本文主要研究组合预测模型在股票指数趋势预测中的应用。首先论证了德国股票市场的发展状况以及研究意义，然后以德国DAX股票指数为例，分别建立灰色模型、灰色系统-BP神经网络组合模型，比较两个模型的预测效果，最后得出组合模型的预... 本文主要研究组合预测模型在股票指数趋势预测中的应用。首先论证了德国股票市场的发展状况以及研究意义，然后以德国DAX股票指数为例，分别建立灰色模型、灰色系统-BP神经网络组合模型，比较两个模型的预测效果，最后得出组合模型的预测效果比单一模型更优的结论。 展开更多

关键词 股票指数 灰色系统 bp神经网络 灰色系统-bp神经网络组合模型

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