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湖南省资源环境承载力预警评价与警情趋势分析 被引量:18
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作者 徐美 刘春腊 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第1期187-196,共10页
基于资源环境承载力的内涵,从资源承载力、环境承载力、生态承载力三方面构建湖南省资源环境承载力预警指标体系,运用灰色关联投影法(GRPM)模型对2004—2017年湖南省资源环境承载力警情现状进行分析,进而运用径向基函数神经网络(RBFNN)... 基于资源环境承载力的内涵,从资源承载力、环境承载力、生态承载力三方面构建湖南省资源环境承载力预警指标体系,运用灰色关联投影法(GRPM)模型对2004—2017年湖南省资源环境承载力警情现状进行分析,进而运用径向基函数神经网络(RBFNN)模型对2018—2022年湖南省资源环境承载力警情演变趋势进行预测,结果表明:①总体而言,2004—2017年,湖南省资源环境承载力的警情灰色关联投影值呈波动下降态势,警度由"重警"(橙灯)下降到"中警"(黄灯)。2018—2022年,其警情灰色关联投影值将进一步波动下降,但幅度不大,警度将保持"中警"(黄灯)不变。②就各子系统而言,2004—2017年,湖南省资源环境承载力各子系统的警情灰色关联投影值均有所下降,警度均由"重警"(橙灯)下降至"中警"(黄灯)。2018—2022年,资源承载力和生态承载力子系统将保持"中警"(黄灯)水平,环境承载力子系统将进一步下降至"轻警"(蓝灯)。③制约湖南省资源环境承载力警情缓解的主要因素包括人均耕地面积、单位工业增加值用水量、单位国土面积SO2排放强度、污水处理率、工业固体废物综合利用率、单位耕地面积化肥施用量、人均公园绿地面积、自然保护区面积占国土面积比重、湿地面积比重。 展开更多
关键词 生态文明建设 资源环境承载力 预警 GRPM模型 rbfnn模型 湖南省
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ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用 被引量:4
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作者 安永凯 卢文喜 +2 位作者 宋文博 贺石良 赵莹 《水电能源科学》 北大核心 2014年第6期25-28,共4页
针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对... 针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对比分析。结果表明,ARIMA-RBFNN组合模型在预测降水量时最大相对误差为27.33%,最小相对误差为0.70%,平均相对误差为8.54%,预测精度明显优于ARIMA模型和RBFNN模型,可见该组合模型发挥了ARIMA模型和RBFNN模型各自的优点,为精确预测降水量提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 降水量 ARIMA-rbfnn组合模型 ARIMA模型 rbfnn模型
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SI发动机空燃比联合非线性模型预测控制 被引量:5
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作者 石屹然 田彦涛 +2 位作者 张立 单泽彪 吴昊 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期726-734,共9页
针对火花塞点火(SI)发动机空燃比(AFR)控制系统提出了一种变采样间隔的Modified Volterra模型,并以此为基础,提出了一种基于RBFNN和Modified Volterra模型的SI发动机AFR的联合NMPC控制方法。该方法既具有RBFNN模型计算量小、预测精度高... 针对火花塞点火(SI)发动机空燃比(AFR)控制系统提出了一种变采样间隔的Modified Volterra模型,并以此为基础,提出了一种基于RBFNN和Modified Volterra模型的SI发动机AFR的联合NMPC控制方法。该方法既具有RBFNN模型计算量小、预测精度高的特点,又具有可直接计算NMPC最优控制序列的优势,明显地提高了SI发动机AFR的控制精度,大大地减少了常规迭代寻优算法的计算时间。在dSPACE实时仿真试验平台上对平均值发动机模型进行仿真试验,结果表明:本文所提出的NMPC控制方法对SI发动机AFR的控制效果明显优于单独基于Modified Volterra和RBFNN模型的NMPC控制方法。 展开更多
关键词 自动控制技术 Volterra模型 空燃比 rbfnn模型
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基于GRA-BA-RBFNN模型的露天矿台阶爆破岩石位移预测 被引量:7
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作者 罗毅超 刘德儿 马大喜 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2019年第11期47-52,共6页
露天矿爆破开采产生的岩体位移将影响矿石的分布,从而造成矿石的贫化或损失。为了较准确地把握爆破后矿石分布情况,采用径向基函数神经网络对爆破后岩石的位移进行预测。由于爆破后岩石的位移十分散乱,无法将其具体到爆破的每个部位,故... 露天矿爆破开采产生的岩体位移将影响矿石的分布,从而造成矿石的贫化或损失。为了较准确地把握爆破后矿石分布情况,采用径向基函数神经网络对爆破后岩石的位移进行预测。由于爆破后岩石的位移十分散乱,无法将其具体到爆破的每个部位,故将其转化为剖面多边形的质量中心进行整体考虑,由此完成爆破后岩体位移的量化过程。同时,针对样本数量不足的情况,引入GRA理论,确定影响爆破后岩体位移的主要因素;利用RBFNN函数预测爆破后岩石位移的适应能力和稳定性,并采用BA算对RBFNN函数的径向基扩展速度进行确定,从而建立GRA-BA-RBFNN预测模型。最后,使用该模型对江西省德兴铜矿爆破后爆堆的质心位移进行了预测,对比未提取主要因素时的RBFNN模型和未经BA算法优化的RBFNN模型的预测结果,发现模型的精度和稳定性都有了很大的提高,该研究可以为露天矿爆破的岩石位移预测提供一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 灰色关联分析 蝙蝠算法 径向基函数神经网络 岩石位移 GRA-BA-rbfnn模型
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一种基于聚类的RBF神经网络模型 被引量:3
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作者 周经野 彭相华 +1 位作者 王智超 余敏 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期99-103,共5页
应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接... 应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度. 展开更多
关键词 聚类分析 径向基函数 RBF子网 BC—rbfnn模型
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基于时间序列分析法的体育成绩预测
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作者 冯其明 《微型电脑应用》 2022年第12期35-37,48,共4页
针对当前体育成绩预测方法无法全面描述体育成绩变化特点,预测误差大的缺陷,以提高体育成绩预测效果为目标,提出了基于时间序列分析法的体育成绩预测方法。选取奇异值分解滤波算法将原始数据序列分解为随机成分和趋势成分两部分;利用GM(... 针对当前体育成绩预测方法无法全面描述体育成绩变化特点,预测误差大的缺陷,以提高体育成绩预测效果为目标,提出了基于时间序列分析法的体育成绩预测方法。选取奇异值分解滤波算法将原始数据序列分解为随机成分和趋势成分两部分;利用GM(1,1)模型和PSO-RBFNN模型分别对随机成分和趋势成分进行预测;结合2个模型预测结果进行融合得到最终体育成绩预测结果,并进行了具体的仿真实验。实验结果表明,提出的方法提高了体育成绩预测精度,大幅度降低了体育成绩预测误差,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 时间序列分析法 体育成绩预测 GM模型 PSO-rbfnn模型
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基于EMD-RBFNN的稀土原地浸矿边坡位移预测 被引量:10
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作者 饶运章 王丹 +2 位作者 饶睿 邵亚建 张永胜 《金属矿山》 CAS 北大核心 2015年第3期72-75,共4页
受温差、冰霜、扰动等因素影响,原地浸矿在线监测系统采集的数据含有大量噪声和干扰信号,利用系统自带的温度补偿模块难以达到预定数据精度,使得后续预测预警工作出现误差。为此,对原始信号进行处理,EMD分解后,IMF分量可实现自由重构,... 受温差、冰霜、扰动等因素影响,原地浸矿在线监测系统采集的数据含有大量噪声和干扰信号,利用系统自带的温度补偿模块难以达到预定数据精度,使得后续预测预警工作出现误差。为此,对原始信号进行处理,EMD分解后,IMF分量可实现自由重构,去掉高频分量,能够较好地去除环境因素对在线监测位移数据的影响,低频分量能更好地反映实际位移值。借助EMD技术的自适应分解特性,提取真实监测数据,并利用RBFNN的最佳逼近效果,建立在线监测数据EMD-RBFNN预测模型。根据某稀土矿实测地表位移数据,进行预测检验,结果表明,EMDRBFNN模型的地表位移预测数据相对误差仅0.12%,具有较好可靠性和预测精度。 展开更多
关键词 稀土边坡 原地浸矿 在线监测 地表位移 EMD-rbfnn预测模型
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往复泵进液阀阀球运动特性研究及多目标优化
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作者 丁啸 沈叶辉 +1 位作者 陈德泉 周邵萍 《流体机械》 CSCD 北大核心 2024年第5期55-63,70,共10页
为了研究往复泵泵阀内阀球运动特性并优化其性能,借助动网格及UDF技术,对往复泵进液过程中阀球运动与泵阀流场进行耦合计算和试验验证,得到阀球运动规律,并分析阀球质量、阀导套导流孔结构以及阀套限位高度等对泵阀运动及性能的影响。... 为了研究往复泵泵阀内阀球运动特性并优化其性能,借助动网格及UDF技术,对往复泵进液过程中阀球运动与泵阀流场进行耦合计算和试验验证,得到阀球运动规律,并分析阀球质量、阀导套导流孔结构以及阀套限位高度等对泵阀运动及性能的影响。为进一步优化模型,寻找到最优泵阀结构组合方案,提出构建径向基神经网络(RBFNN)代理模型,借助多目标粒子群(MOPSO)算法得到其Pareto最优解集的优化框架并验证分析。结果表明:阀球运动升程整体呈现先增大后减小的变化规律,受阀隙流速和液动力影响很大;阀球质量、阀导套导流孔对数以及阀套限位高度等与阀球最大升程和落座速度均存在非线性关系;基于RBFNN代理模型结合MOPSO算法寻找到最优组合模型,优化后阀球最大升程提高了8.12 mm,阀球落座速度减小了31.4%,优化效果显著。研究结果可为往复泵的优化设计提供参考。 展开更多
关键词 数值模拟 动网格 UDF rbfnn代理模型 MOPSO算法
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