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基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模 被引量:43
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作者 王恺 关少卿 +2 位作者 汪令祥 王鼎奕 崔垚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期26-32,共7页
提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大... 提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 联合预测
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基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型 被引量:38
2
作者 杨锡运 刘欢 +1 位作者 张彬 陈嵩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期744-749,共6页
提出基于熵权法的光伏功率组合预测模型。首先采用持续法、支持向量机法、相似数据法对光伏电站输出功率进行单一模型预测,然后使用信息熵理论的熵权法客观评价单一预测方法提供的信息量,确定各单一预测方法的组合权重,建立基于熵权法... 提出基于熵权法的光伏功率组合预测模型。首先采用持续法、支持向量机法、相似数据法对光伏电站输出功率进行单一模型预测,然后使用信息熵理论的熵权法客观评价单一预测方法提供的信息量,确定各单一预测方法的组合权重,建立基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型。通过仿真对比3种单一预测方法以及熵权法组合预测模型的预测精度。研究结果表明,基于熵权法的组合预测模型可有效识别各单一预测方法包含的信息量,确定合理的权重,提高光伏功率预测的精度。 展开更多
关键词 光伏电站 功率预测 组合预测 熵权法
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基于改进遗传算法的电网投资组合预测方法 被引量:37
3
作者 刘巍 李锰 +5 位作者 李秋燕 王利利 胡钋 凌汝晨 高玉芹 李智 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期78-85,共8页
提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的... 提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力。利用所提出的组合预测模型对某地区电网投资进行预测的结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提组合预测模型能充分利用原始数据的信息,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 BP神经网络 多元回归 遗传算法 组合预测
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基于组合模型的能源需求预测 被引量:33
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作者 周扬 吴文祥 +1 位作者 胡莹 刘秀香 《中国人口·资源与环境》 CSSCI 北大核心 2010年第4期63-68,共6页
能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的... 能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的优缺点和适用范围的基础上,建立BP神经网络与灰色GM的优化组合模型,对江苏省未来十五年煤炭和石油的需求量进行预测。结果表明:①随着经济的发展,未来江苏省对煤炭和石油的需求量逐渐增加,其中煤炭从2008年的19 601.39万t标准煤增加到2020年的25 615.26万t标准煤,年均增长率为1.81%;石油从2008年的2 628.64万t标准煤增加到2020年的3 532.60万t标准煤,年均增长率为1.36%;②基于BP网络与GM(1,1)的组合模型克服了单一模型的缺点,实现了优化组合模型"过去一段时间内组合预测误差最小"的原则,且预测结果误差较小,不仅适用于能源的中长期预测,还可以推广到其他领域。 展开更多
关键词 组合模型 需求预测 BP神经网络 灰色模型
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机械故障预测模型综述 被引量:26
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作者 薛子云 杨江天 朱衡君 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期60-65,共6页
总结机械故障预测技术的发展,分析预测模型在故障预报中的重要作用。着重介绍目前常用的预测模型及其优缺点,探讨各模型的适用范围和应用情况。最后讨论这一领域的发展趋势,指出多参数预测和组合预测在机械故障预报中的重要意义。
关键词 机械故障 预测模型 多参数预测 组合预测
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基于改进GM(1,1)和SVM的长期电量优化组合预测模型 被引量:32
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作者 宋晓华 祖丕娥 +1 位作者 伊静 刘达 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1803-1807,共5页
针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点,提出一种基于改进GM(1,1)和支持向量机的优化组合预测模型。该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合,采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型... 针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点,提出一种基于改进GM(1,1)和支持向量机的优化组合预测模型。该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合,采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型的权重,构建基于蛙跳优化的组合预测模型。将优化后的组合预测模型应用于我国中长期电量预测,选择我国1991—2005年电量进行分析,对2006—2010年的电量进行预测,并与一般组合预测模型及各单一模型进行比较。研究结果表明:本文方法得到的电量平均相对误差为2.06%,比等权组合预测模型、方差-协方差优选组合预测模型以及各单一预测模型的预测精度都有所提高。 展开更多
关键词 组合预测 蛙跳算法 灰色预测 支持向量机
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基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型 被引量:29
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作者 王贺 胡志坚 仉梦林 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期218-224,共7页
提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对... 提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。 展开更多
关键词 风力发电 波动范围 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 组合预测
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基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究 被引量:29
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作者 蔡婉贞 黄翰 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2019年第5期84-90,共7页
为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步... 为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例,通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明,组合预测模型较单一预测模型具有更高的预测精度,能有效减少出现较大误差的概率,使预测结果更接近于实际情况,可为港口今后物流发展规划提供参考. 展开更多
关键词 BP神经网络 RBF神经网络 组合模型 预测 港口物流需求
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基于IOWHA算子的组合预测在中国入境旅游中的应用分析 被引量:26
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作者 吴良平 张健 陆媛 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2011年第11期19-27,共9页
为提高中国入境旅游人数月度数据序列预测精度,文章选择了目前相对最优单项预测模型——TRAMO/SEATS短记忆预测模型和ARFIMA长记忆预测模型,并根据中国入境旅游人数月度数据序列特点,采用非常适合中国入境旅游人数月度数据序列预测并具... 为提高中国入境旅游人数月度数据序列预测精度,文章选择了目前相对最优单项预测模型——TRAMO/SEATS短记忆预测模型和ARFIMA长记忆预测模型,并根据中国入境旅游人数月度数据序列特点,采用非常适合中国入境旅游人数月度数据序列预测并具有高预测精度的传统线性回归预测模型,然后将各个单项预测模型进行基于IOWHA算子的组合。研究发现:基于IOWHA算子的组合预测模型,达到了目前为止中国入境旅游人数月度数据序列预测的最高精度。最后,根据中国入境旅游人数实际值和组合模型预测值的比较,定量分析世界金融危机等事件对中国入境旅游的影响程度和影响时滞,并探究中国入境旅游未来的发展趋势。 展开更多
关键词 入境旅游 IOWHA算子 组合预测 金融危机 应用分析
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基于BP神经网络误差校正的ARIMA组合预测模型 被引量:26
10
作者 吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第15期65-68,共4页
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均... 文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。 展开更多
关键词 ARIMA BP神经网络 组合预测
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基于趋势变化分段的电力负荷组合预测方法 被引量:23
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作者 谭风雷 张军 马宏忠 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第2期17-24,共8页
提出了一种基于趋势变化分段的电力负荷组合预测方法,该方法基于趋势变化与加权组合的思想,有效提高了电力负荷的预测精度。在充分研究电力负荷“三峰三谷”变化特性的基础上,将电力负荷变化曲线划分为六个时段,每个时段均采用线性回归... 提出了一种基于趋势变化分段的电力负荷组合预测方法,该方法基于趋势变化与加权组合的思想,有效提高了电力负荷的预测精度。在充分研究电力负荷“三峰三谷”变化特性的基础上,将电力负荷变化曲线划分为六个时段,每个时段均采用线性回归法、趋势变化法、BP神经网络和支持向量机的加权组合预测方式,并基于最小二乘法的思想,求解得到了模型最优参数。最后以苏北某地区的电力负荷预测为例进行了分析,结果表明该方法预测电力负荷的平均相对误差为2.83%,精度高,在电力系统具有较好的应用价值,从而验证了该方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 趋势变化 分段 电力负荷 组合预测 最小二乘法
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基于径向基神经网络的集装箱吞吐量组合预测 被引量:19
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作者 刘志杰 季令 +1 位作者 叶玉玲 耿志民 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期739-744,共6页
利用上海港国际集装箱吞吐量的历史数据,分别采用灰色预测法和三次多项式曲线模型建立了单项预测模型.利用径向基(RBF)神经网络对两个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,采用组合方法比采用单一预测方... 利用上海港国际集装箱吞吐量的历史数据,分别采用灰色预测法和三次多项式曲线模型建立了单项预测模型.利用径向基(RBF)神经网络对两个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,采用组合方法比采用单一预测方法的预测精度有了进一步的提高.最后,应用马尔可夫链预测模型对组合预测结果进行分析,增加了结果的可信性. 展开更多
关键词 港口集装箱 吞吐量预测 RBF神经网络 组合预测 马尔可夫链
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组合预测方法中的权重算法及应用 被引量:14
13
作者 权轶 张勇传 《科技创业月刊》 2006年第5期171-172,共2页
系统地分析了组合预测模型的权重确定方法,并估计各种权重的理论精度,以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法,最后以短期(1年)负荷预测为例,检验各种权重下组合预测模型的精度。
关键词 组合模型 权重 预测精度 负荷预测
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基于GM(1,1)与BP神经网络的综合负荷预测 被引量:18
14
作者 宋建 束洪春 +3 位作者 董俊 梁雨婷 李雨龙 杨博 《电力建设》 北大核心 2020年第5期75-80,共6页
针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM (1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建... 针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM (1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建立BP残差修正模型,利用该模型进行残差预测,最后将残差修正值和GM (1,1)模型预测值进行叠加得到最终所需的负荷预测值。利用该模型对某地区进行仿真实验,结果表明该修正模型具有较高的预测精度和实用性。 展开更多
关键词 负荷预测 GM(1 1) BP神经网络 组合预测 残差修正
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基于ARMA模型和BP神经网络组合优化算法的风电预测模型 被引量:17
15
作者 曾鸣 李树雷 +2 位作者 王良 薛松 王睿淳 《华东电力》 北大核心 2013年第2期347-352,共6页
从风电场营销可持续发展的角度出发,提出了风电场发电量组合预测的研究角度;选取了两种比较具有代表性的预测模型自回归移动平均和神经网络,以发电场实测数据为模型输入,分别得出各自的预测结果;最后,将两种单一预测模型与组合预测模型... 从风电场营销可持续发展的角度出发,提出了风电场发电量组合预测的研究角度;选取了两种比较具有代表性的预测模型自回归移动平均和神经网络,以发电场实测数据为模型输入,分别得出各自的预测结果;最后,将两种单一预测模型与组合预测模型结果进行比较,验证了组合预测应用于风电场发电量预测领域的可行性。研究结果表明,该组合预测方法相对于单一预测模型能够提高预测精度。 展开更多
关键词 组合预测 自回归移动平均 神经网络 风电场 发电量预测
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小样本数据下安徽省经济—环境系统协调发展的实证分析 被引量:17
16
作者 宋马林 徐龙 +1 位作者 王舒鸿 张琳玲 《地理研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第8期1402-1410,共9页
作为一个非线性复杂系统,经济与环境之间相互作用,两者之间如果彼此协调,就能推动社会的可持续发展,反之则会阻碍社会的发展,中国各省份情况概莫能外。使用主成分分析和环境与经济系统协调度计量模型,对安徽省2000-2010年的经济—环境... 作为一个非线性复杂系统,经济与环境之间相互作用,两者之间如果彼此协调,就能推动社会的可持续发展,反之则会阻碍社会的发展,中国各省份情况概莫能外。使用主成分分析和环境与经济系统协调度计量模型,对安徽省2000-2010年的经济—环境协调状况进行了定量分析,计算出该省经济—环境之间的协调度;然后利用基于IOWA算子的组合预测方法,对小样本数据进行外推预测;进而给出"十二五"期间实现安徽省经济—环境系统协调发展的政策建议,指出当地政府在制定相应公共政策时,应对本地区经济—环境系统影响较大的因子予以格外关注,同时要避免地区之间争夺区域外投资的恶性竞争,否则将不利于经济—环境系统的协调发展。 展开更多
关键词 经济-环境 协调度 主成分分析 小样本 组合预测
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基于智能融合的船舶交通流预测系统 被引量:11
17
作者 黄洪琼 汤天浩 +1 位作者 金永兴 王天真 《中国航海》 CSCD 北大核心 2008年第4期364-367,共4页
船舶交通流量预测的研究为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。将智能融合算法应用于船舶交通流量预测系统,较好地解决了现有船舶预测算法中存在的预测精度不高,依赖于经验等不足。以长江江阴大桥2007年船舶流量观测数据为... 船舶交通流量预测的研究为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。将智能融合算法应用于船舶交通流量预测系统,较好地解决了现有船舶预测算法中存在的预测精度不高,依赖于经验等不足。以长江江阴大桥2007年船舶流量观测数据为例进行分析,实验结果表明,融合预测能够对多个数据源进行预测,并可以减缓单种预测方法单独预测的不确定性,从而增加了预测的准确性和整个预测系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 水路运输 智能融合 船舶流量 预测系统 组合预测
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基于支持向量机的交通流组合预测模型 被引量:15
18
作者 李斌 郗涛 史明华 《天津工业大学学报》 CAS 2008年第2期73-76,共4页
根据天津市某路口的历史数据,采用目前流行的历史平均模型、RBF神经网络、灰色预测法分别建立了天津市某路口交通流量的单项预测模型,然后利用支持向量机模型对多个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.计算结果表明,... 根据天津市某路口的历史数据,采用目前流行的历史平均模型、RBF神经网络、灰色预测法分别建立了天津市某路口交通流量的单项预测模型,然后利用支持向量机模型对多个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.计算结果表明,采用非线性组合方法比采用单一预测方法的预测精度有了进一步的提高,比较适合交通流预测. 展开更多
关键词 交通流预测 组合预测 支持向量机
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基于ARIMA和BP神经网络模型的舆情情感预测 被引量:14
19
作者 王努努 张伟佳 钮亮 《电子科技》 2016年第5期83-87,共5页
针对重大事件网络舆情数量的激增,网络舆情安全监管和预警形势严峻的情况,提出一种基于ARIMA和BP神经网络组合模型的网络舆情情感预测模型,进而对新浪微博上采集的"余姚水灾事件"进行文本情感值计算,并对其情感变化趋势进行... 针对重大事件网络舆情数量的激增,网络舆情安全监管和预警形势严峻的情况,提出一种基于ARIMA和BP神经网络组合模型的网络舆情情感预测模型,进而对新浪微博上采集的"余姚水灾事件"进行文本情感值计算,并对其情感变化趋势进行综合分析和预测。预测结果表明,也组合预测方法相对于单一预测方法具有更高的精度,进而说明该模型在网络舆情情感预测中的应用是可行的。 展开更多
关键词 网络舆情 情感值 组合模型 预测
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改进的优化组合预测方法在城网负荷预测中的应用 被引量:6
20
作者 李儒 吴捷 《电力情报》 2001年第4期25-27,共3页
优化组合预测方法是一种能够综合各种负荷预测方法的有用信息 ,提高预测精度的方法。通过分析 ,指出其存在缺点 ,采用自适应递推算法进行改进 ,并在汕头电网规划负荷预测中进行应用 ,获得了很好的结果。
关键词 优化组合预测方法 负荷预测 城市电网 电力系统
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