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单一值预报向概率预报转变的基础:谈谈集合预报及其带来的变革 被引量:130
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作者 杜钧 陈静 《气象》 CSCD 北大核心 2010年第11期1-11,共11页
基于大气系统的非线性和复杂性,加上初值和模式等本身无法避免的一些不确定性,天气预报从单一值的确定论向多值的概率论转变不但符合气象科学的实际也是更好地服务社会之必需。但是这种转变的理性思考对很多用户,甚至气象工作者自己都... 基于大气系统的非线性和复杂性,加上初值和模式等本身无法避免的一些不确定性,天气预报从单一值的确定论向多值的概率论转变不但符合气象科学的实际也是更好地服务社会之必需。但是这种转变的理性思考对很多用户,甚至气象工作者自己都不是很清楚。为了帮助人们理解和加速这一转变,本文就这种转变所面临的一些普遍困惑谈一些想法。集合预报是促成这种转变的中心技术,为什么要做集合预报?集合预报的根本目的是什么?人们对集合预报有哪些误解?集合预报对整个数值预报系统将带来什么样的变革?以及预报员的新使命是什么?作者针对这些问题进行了讨论。 展开更多
关键词 混沌 预报不确定性 集合预报 概率密度分布 目标观测 预报员
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冲击地压的混沌学模型及预测预报 被引量:29
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作者 宋维源 潘一山 +1 位作者 苏荣华 王洪英 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期26-30,共5页
根据混沌学理论 ,研究了冲击地压启动的混沌特性 ,提出了在一定的时间尺度内预测预报冲击地压发生的方法 .应用动力反演方法 ,建立了冲击地压的动力学方程组 ,并以此模型进行冲击地压的预测预报 .实例表明 ,该方法是可行的 .
关键词 冲击地压 混沌学 反演 预报 动力学方程组 预测模型
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混沌理论在电力负荷预测中的应用 被引量:22
3
作者 蒋传文 权先璋 +1 位作者 李承军 张勇传 《武汉交通科技大学学报》 1999年第6期608-611,共4页
借助混沌分析理论介绍了电网负荷序列的混沌性识别技术,给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法.
关键词 电力负荷 预测 混沌理论
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电力负荷的混沌预测方法 被引量:13
4
作者 权先璋 蒋传文 张勇传 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第7期92-94,共3页
借助混沌分析理论介绍了电力负荷时间序列的混沌性识别技术 ,给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法———基于相空间轨迹演化模式的预报模型 ,该方法具有预测精度高、计算速度快的优点 。
关键词 电力负荷 混沌 预测 电力系统 短期负荷预测
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径流序列的混沌神经网络预测方法 被引量:12
5
作者 蒋传文 权先璋 +2 位作者 陈实 张士军 张勇传 《水电能源科学》 1999年第2期39-41,共3页
介绍了径流序列的混沌性识别技术,并提出了一种基于混沌序列的神经网络预测方法.
关键词 径流 混沌 神经网络 预测 动力学系统
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混沌分析在水文径流预报中的应用 被引量:8
6
作者 蒋传文 陈实 《系统工程》 CSCD 1999年第6期69-71,80,共4页
本文介绍了将混沌理论应用于水文径流报中的方法,该方法通过实例证明是可行的.
关键词 水文径流预报 混沌分析 神经网络
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人工神经网络在地震前兆混沌时间序列预测和处理中的应用 被引量:7
7
作者 李强 《地震学报》 CSCD 北大核心 2000年第4期404-409,共6页
人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型 ,具有很强的非线性映射功能 .把它引用到地震前兆观测数据的分析处理中 ,可为前兆观测更好地服务于地震分析预报开辟出一条新路 ,也是对人工神经网络方法应用的推广 .本文分析了时... 人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型 ,具有很强的非线性映射功能 .把它引用到地震前兆观测数据的分析处理中 ,可为前兆观测更好地服务于地震分析预报开辟出一条新路 ,也是对人工神经网络方法应用的推广 .本文分析了时间序列的可预测性 ,给出了用人工神经网络预测地震前兆混沌时间序列的方法 ,并以江宁台和徐州台 SQ型地倾斜仪观测及溧阳台体应变观测的时间序列为例 ,对其作了预测和处理 .结果表明 :用该方法处理达到的精度能满足实际工作的需要 ,因而该方法在今后的实际地震分析预报工作中具有重要应用价值 . 展开更多
关键词 人工神经网络 时间序列 前兆观测 混沌 地震预报
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非线性自回归时序模型研究及其预测应用 被引量:9
8
作者 陈茹雯 黄仁 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2015年第9期2370-2379,共10页
从函数逼近和系统辨识两个方面推导了非线性自回归时序模型(GNAR模型)的物理结构,通过公式推导及仿真数据研究GNAR模型与确定性实函数、经典时序模型和混沌序列的关系,明确GNAR模型对系统逼近的机理.以Lorenz系统输出的混沌序列和现代... 从函数逼近和系统辨识两个方面推导了非线性自回归时序模型(GNAR模型)的物理结构,通过公式推导及仿真数据研究GNAR模型与确定性实函数、经典时序模型和混沌序列的关系,明确GNAR模型对系统逼近的机理.以Lorenz系统输出的混沌序列和现代经典时序-太阳黑子序列为算例进行数据实验,证明了GNAR模型在建模和预测方面的优越性. 展开更多
关键词 非线性自回归时序模型 混沌序列 函数逼近 预测
原文传递
混凝土坝裂缝混沌特性的初步研究 被引量:5
9
作者 康玲 王乘 《水电能源科学》 2000年第1期19-21,共3页
在探讨用混沌与分形理论研究混凝土大坝裂缝演变机理的基础上 ,建立了裂缝演变的动力学方程组 ,通过相空间重构 ,得出显示裂缝动态特性的关联维数 D2 的表达式 .
关键词 裂缝 演变 混沌 预测 混凝土坝
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基于混沌相空间重构与支持向量机的风速预测 被引量:7
10
作者 王富强 王东风 韩璞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1321-1326,共6页
讨论了基于混沌相空间重构和支持向量机的风速预测。对风速数据的混沌特性进行分析,在此基础上进行相空间重构,采用C-C算法求取嵌入维数m和延时时间τ,确定预测模型的输入维m与样本集;在样本集中,采用粗搜索和细搜索的方法选取预测点的... 讨论了基于混沌相空间重构和支持向量机的风速预测。对风速数据的混沌特性进行分析,在此基础上进行相空间重构,采用C-C算法求取嵌入维数m和延时时间τ,确定预测模型的输入维m与样本集;在样本集中,采用粗搜索和细搜索的方法选取预测点的参考点,在进行细搜索的过程中提出相关性分离速率的方法,提高了预测精度。利用支持向量机强大的泛化能力,构造出风速预测回归函数,避免了传统的人工神经网络所存在收敛速度慢、结构选择困难和局部极小点问题。最后采用新西兰某风电场采样周期为10min的风速测量数据进行风速预测,实验结果表明采用Chaos-SVR方法有效降低了风速预测误差,且此方法与神经网络法相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌 相空间 支持向量回归 预测
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混沌时间序列预测在短期电力负荷预测中的应用 被引量:7
11
作者 张作鹏 刘崇新 +1 位作者 逯俊杰 韩俊玉 《陕西电力》 2007年第1期24-26,共3页
混沌吸引子具有空间的遍历性、总体的稳定性、吸引性和内部分形性,使得混沌预测成为可能。采用非线性系统理论对电力系统的历史数据进行分析,并基于改进的混沌吸引子模型对山西电网实际负荷数据进行短期预测,预测结果相对误差小、精度高... 混沌吸引子具有空间的遍历性、总体的稳定性、吸引性和内部分形性,使得混沌预测成为可能。采用非线性系统理论对电力系统的历史数据进行分析,并基于改进的混沌吸引子模型对山西电网实际负荷数据进行短期预测,预测结果相对误差小、精度高,为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。 展开更多
关键词 混沌 负荷预测 混沌时间序列 最大LYAPUNOV指数
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混沌预测在井下瓦斯浓度监测的应用 被引量:6
12
作者 崔小彦 赵国强 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2008年第A01期184-186,共3页
为了改进矿井瓦斯的实时监测,基于混沌时间序列预测的重构相空间理论,利用瓦斯浓度的时间序列,不直接考虑与瓦斯浓度相关的随机因素,而对瓦斯浓度的历史数据进行分析,建立数学模型(Lyapunov指数模型),并进行预测。实验结果表明:将混沌... 为了改进矿井瓦斯的实时监测,基于混沌时间序列预测的重构相空间理论,利用瓦斯浓度的时间序列,不直接考虑与瓦斯浓度相关的随机因素,而对瓦斯浓度的历史数据进行分析,建立数学模型(Lyapunov指数模型),并进行预测。实验结果表明:将混沌预测应用到井下瓦斯浓度监测方面是一种切实可行的新思路、新方法,能更有效的保证井下人员和设备的安全。 展开更多
关键词 混沌预测 LYAPUNOV指数 时间序列
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基于自适应模糊网络系统的径流序列预测 被引量:4
13
作者 陈继光 《山东工业大学学报》 2002年第1期13-15,共3页
应用自适应模糊网络系统进行径流序列数据预测 ,并给出此类混沌数据列预测的ANFIS系统结构形式 .自适应模糊网络系统模型充分利用观测数据中的先验信息 ,预测结果精确、可靠 .最后通过实例应用证明该方法的可行性和有效性 .
关键词 自适应模糊网络系统 径流序列 混沌 数据预测 预报
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基于最大Lyapunov指数的市场出清电价预测 被引量:7
14
作者 杨淑霞 徐琳茜 +3 位作者 刘达 韩奇 张丽 丁晖 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3791-3796,共6页
应用相空间重构和最大Lyapunov指数的计算方法对市场出清电价序列特性进行判定。依据最大Lyapunov指数预报模式,构建基于一种新的出清电价预测模型。对某电力市场1999 01 01—1999 08 31的电价进行混沌时间序列判定,采用最大Lyapunov指... 应用相空间重构和最大Lyapunov指数的计算方法对市场出清电价序列特性进行判定。依据最大Lyapunov指数预报模式,构建基于一种新的出清电价预测模型。对某电力市场1999 01 01—1999 08 31的电价进行混沌时间序列判定,采用最大Lyapunov指数预报模型和AR(2)模型进行预测。研究结果表明:采用最大Lyapunov指数预报模型预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为7.234 7%,最大绝对误差率为17.017 5%;采用AR(2)模型预测预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为5.540 8%,最大绝对误差率为11.830 0%;总体上,最大Lyapunov指数预报模型预测结果的精度略比AR(2)模型预测结果的精度低,但绝对误差率大于6%的时点数少于AR(2)的预测数,这表明应用最大Lyapunov指数对出清电价进行预测具有可行性。 展开更多
关键词 混沌 LYAPUNOV指数 市场出清价 预测
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混沌神经网络综合法在边坡位移预测中的应用 被引量:4
15
作者 张卓 练继建 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期210-211,246,共3页
根据混沌理论具有分析非线性动态系统的混沌特性和人工神经网络具有考虑多因素影响的特点,本文提出了混沌神经网络综合预测模型.该方法首先利用非线性科学和理论分析滑坡位移时间序列的动态特性,然后将重构相空间计算的最小嵌入维数作... 根据混沌理论具有分析非线性动态系统的混沌特性和人工神经网络具有考虑多因素影响的特点,本文提出了混沌神经网络综合预测模型.该方法首先利用非线性科学和理论分析滑坡位移时间序列的动态特性,然后将重构相空间计算的最小嵌入维数作为输入神经元的数目引入到人工神经网络预测模型中.分析算例预测结果表明,混沌神经网络综合预测模型计算精度较高. 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 神经网络 预测
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基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的天然气负荷预测 被引量:6
16
作者 乔伟彪 陈保东 卢泓方 《中国科学:技术科学》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期91-102,共12页
天然气是一种重要的清洁能源,如何预知未来时刻的天然气负荷,对于燃气公司与上游气源及下游用户制定合适的商业计划具有重要的意义.针对天然气短期负荷预测问题,提出基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的预测模型.首先,对天然气时负荷... 天然气是一种重要的清洁能源,如何预知未来时刻的天然气负荷,对于燃气公司与上游气源及下游用户制定合适的商业计划具有重要的意义.针对天然气短期负荷预测问题,提出基于混沌理论和Volterra自适应滤波器的预测模型.首先,对天然气时负荷时间序列进行日相关性分析,然后采用互信息法和伪最近邻域法确定延迟时间和最佳嵌入维数;其次,在相空间重构的基础上,对天然气时负荷时间序列进行混沌特性分析;再次,针对现有预测模型多为主观预测模型的特点,将Volterra自适应滤波器预测模型引入到天然气时负荷预测中,降低了人为主观性;最后,给出预测算例,探讨不同Volterra自适应滤波器阶数对预测效果的影响及对比了Volterra自适应滤波器预测模型与人工神经网络(artificial neural network,ANN)、傅里叶级数预测模型的预测精度,验证二阶Volterra自适应滤波器预测模型在不同日时负荷的预测效果.结果表明:二阶Volterra自适应滤波器预测模型较ANN、傅里叶级数预测模型具有更高的预测精度,为天然气短期负荷的在线工程应用提供了有益参考. 展开更多
关键词 天然气负荷 混沌 Volterra自适应滤波器 ANN 傅里叶级数 预测
原文传递
昆明年降雨量时间序列的混沌分析 被引量:6
17
作者 王志良 张永山 《华北水利水电学院学报》 2011年第2期8-10,共3页
降雨对水文水资源系统的预报预测是极其重要的.应用重构相空间技术和混沌理论对昆明1951—2010年降雨时间序列的特性进行了分析,通过研究嵌入相空间维数和关联维数之间的变化关系得到了饱和关联维.结果表明,昆明年降水系统中的混沌现象... 降雨对水文水资源系统的预报预测是极其重要的.应用重构相空间技术和混沌理论对昆明1951—2010年降雨时间序列的特性进行了分析,通过研究嵌入相空间维数和关联维数之间的变化关系得到了饱和关联维.结果表明,昆明年降水系统中的混沌现象是存在的.这一研究结果为利用混沌理论建立预测模型提供了较为科学的依据. 展开更多
关键词 混沌分析 关联维 年降雨时间序列 预报预测
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基于混沌预测的模糊神经网络控制器设计及应用 被引量:4
18
作者 窦春霞 张淑清 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期704-706,766,共4页
由于混沌时间序列内部确定的规律性 ,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。根据非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间 ,计算相空间的最大Lyapunov指数、饱和嵌入维数和可预报尺度 ,并以此为指导 ,对系统作高精度预测。... 由于混沌时间序列内部确定的规律性 ,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。根据非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间 ,计算相空间的最大Lyapunov指数、饱和嵌入维数和可预报尺度 ,并以此为指导 ,对系统作高精度预测。在此基础上 ,又设计了遗传算法优化的模糊神经网络预测控制器 ,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在锅炉过热汽温控制中 ,仿真表明该控制的有效性、准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 混沌预测 混沌吸引子 模糊神经网络 LYAPUNOV指数 鲁棒性
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基于最大Lyapunov指数的配电网铁磁谐振过电压预测 被引量:1
19
作者 徐波 刘勇 +2 位作者 曾宁 牛方原 吴伟丽 《电工技术》 2023年第5期55-58,共4页
小电流系统铁磁谐振故障的快速准确辨识能为启动抑制过电压装置提供依据,因此提出了一种基于混沌理论的铁磁谐振故障辨识方法,在对小电流接地系统铁磁谐振电气量混沌性判定基础上,重构故障电气信号时间序列的相空间,利用最大熵模型确定... 小电流系统铁磁谐振故障的快速准确辨识能为启动抑制过电压装置提供依据,因此提出了一种基于混沌理论的铁磁谐振故障辨识方法,在对小电流接地系统铁磁谐振电气量混沌性判定基础上,重构故障电气信号时间序列的相空间,利用最大熵模型确定重构空间的最佳延时,并通过最大Lyapunov指数对故障进行辨识。研究表明,该方法具有较好的故障诊断效果。 展开更多
关键词 铁磁谐振 混沌理论 相空间重构 预测
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基于回归卷积神经网络和负荷混沌模型的窃电预测方法 被引量:1
20
作者 靳海岗 谢振刚 任峰 《电子器件》 CAS 北大核心 2023年第1期232-237,共6页
精确地计算台区线损、提取用户用电特征实现窃电预测,是精准营销策略制定的关键。然而,台区可再生能源发电的随机性、电动汽车充放电无序性、环境变化等因素使用户用电行为极易突变,导致台区用户用电数据呈现混沌随机特性,无法有效检测... 精确地计算台区线损、提取用户用电特征实现窃电预测,是精准营销策略制定的关键。然而,台区可再生能源发电的随机性、电动汽车充放电无序性、环境变化等因素使用户用电行为极易突变,导致台区用户用电数据呈现混沌随机特性,无法有效检测用户窃电行为。对此,建立了台区用户用电的时序相关混沌模型,并提取窃电负荷样本与正常样本的特征,使用回归卷积神经网络对窃电样本和正常样本训练学习,获得增强特征分类学习器,以此实现对窃电用户用电预测。通过对某实际电力公司用电数据的测试分析表明,所提方法的计算结果具有较高的精确度。 展开更多
关键词 回归卷积神经网络 负荷 混沌 窃电 预测
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