期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于PSO-Elman修正模型的年径流预测 被引量：2
1
作者 王文川 王莉芳 郭安强 《人民长江》 北大核心 2022年第11期66-71,共6页
为进一步改善长期多因子径流模拟效果,提出了基于马尔科夫链修正的PSO和Elman耦合的径流模拟模型。该模型采用PSO算法优化Elman模型的参数,然后将优化后的参数值分配给Elman模型作为网络训练的参数,再运用马尔科夫链对初始预测值进行修... 为进一步改善长期多因子径流模拟效果,提出了基于马尔科夫链修正的PSO和Elman耦合的径流模拟模型。该模型采用PSO算法优化Elman模型的参数,然后将优化后的参数值分配给Elman模型作为网络训练的参数,再运用马尔科夫链对初始预测值进行修正,得到最终预测值。将提出的模型应用于松花江支流呼兰河兰西水文站的年径流深模拟预测中,并与传统Elman模型、简单线性回归模型、PSO-Elman模型进行对比。结果表明:优化参数后的模型预测效果优于传统神经网络模型和简单线性回归模型,PSO-Elman模型较传统Elman模型平均相对误差和均方根误差减少了49.1%,30.2%,确定性系数由0.32提升至0.67;较简单线性回归模型平均相对误差和均方根误差减少了61.2%,37.7%,确定性系数由0.14提升至0.67;经马尔科夫链模型残差修正后,PSO-Elman组合预测模型平均相对误差和均方根误差减少了57.7%,52.2%,确定性系数由0.67提升至0.92。提出的模型不但精度有显著提高,且计算过程简便,是一种有较强应用价值的年径流预报模型。 展开更多
关键词 径流预测 elman神经网络 粒子群算法 pso-elman模型 马尔科夫链 呼兰河
下载PDF
基于PSO-Elman神经网络的深基坑变形预测研究
2
作者 谢冬冬 张慧江 《价值工程》 2020年第17期120-122,共3页
深基坑工程的稳定性和安全性受到全社会的普遍关注,而深基坑变形预测是施工中调整施工参数和保证施工安全的重要手段。文章构建粒子群优化Elman神经网络的深基坑变形预测模型,克服了由于Elman神经网络初始化权阈值的盲目随机性而造成的... 深基坑工程的稳定性和安全性受到全社会的普遍关注,而深基坑变形预测是施工中调整施工参数和保证施工安全的重要手段。文章构建粒子群优化Elman神经网络的深基坑变形预测模型,克服了由于Elman神经网络初始化权阈值的盲目随机性而造成的收敛速度慢、易陷入局部极小等不足,预测精度较Elman模型有显著提高,能够满足工程实际应用的需要。 展开更多
关键词 深基坑工程 变形预测 pso-elman网络模型
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部