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Prediction model of interval grey number based on DGM(1,1) 被引量:19
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作者 Bo Zeng Sifeng Liu Naiming Xie 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第4期598-603,共6页
In grey system theory,the studies in the field of grey prediction model are focused on real number sequences,rather than grey number ones.Hereby,a prediction model based on interval grey number sequences is proposed.B... In grey system theory,the studies in the field of grey prediction model are focused on real number sequences,rather than grey number ones.Hereby,a prediction model based on interval grey number sequences is proposed.By mining the geometric features of interval grey number sequences on a two-dimensional surface,all the interval grey numbers are converted into real numbers by means of certain algorithm,and then the prediction model is established based on those real number sequences.The entire process avoids the algebraic operations of grey number,and the prediction problem of interval grey number is usefully solved.Ultimately,through an example's program simulation,the validity and practicability of this novel model are verified. 展开更多
关键词 grey system theory prediction model interval grey number grey number band grey number layer DGM(1 1) model.
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基于合成灰数灰度的区间灰数自忆性预测模型 被引量:14
2
作者 郭晓君 刘思峰 方志耕 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1124-1129,共6页
针对传统灰色预测模型解决灰数序列预测的局限性,为了提高预测精度,以考虑合成灰数灰度的区间灰数预测模型为基础,构建了基于合成灰数灰度的区间灰数自忆性耦合预测模型,结合动力系统自忆性原理克服了传统灰色预测模型对初值比较敏感的... 针对传统灰色预测模型解决灰数序列预测的局限性,为了提高预测精度,以考虑合成灰数灰度的区间灰数预测模型为基础,构建了基于合成灰数灰度的区间灰数自忆性耦合预测模型,结合动力系统自忆性原理克服了传统灰色预测模型对初值比较敏感的弱点。算例仿真以具饱和发展状态特征的区间灰数序列为对象,获得了满意的模拟预测精度,验证了所构建模型的有效性及优越性。研究结果表明,本文提出的新模型丰富和完善了区间灰数预测模型体系,并拓展了其应用范围。 展开更多
关键词 区间灰数 预测模型 合成灰数灰度 自忆性原理 饱和发展状态
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考虑合成灰数灰度性质的改进区间灰数预测模型 被引量:12
3
作者 王大鹏 汪秉文 李睿凡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1013-1017,共5页
基于核和灰度的区间灰数预测模型,初步解决了区间灰数序列预测问题,但模型中灰度预测值的确定方法存在不足,且模型不支持误差分析。提出了合成灰数灰度的定义及其性质,据此分析了模型存在的问题,并建立灰度序列的预测模型实现灰度预测,... 基于核和灰度的区间灰数预测模型,初步解决了区间灰数序列预测问题,但模型中灰度预测值的确定方法存在不足,且模型不支持误差分析。提出了合成灰数灰度的定义及其性质,据此分析了模型存在的问题,并建立灰度序列的预测模型实现灰度预测,以代替原有模型中灰度预测值的确定方法,从而改进和完善了原有区间灰数预测模型。改进模型从核和灰度两个方面同时发掘区间灰数序列的内蕴信息与发展趋势,克服了原有模型存在的不足,且支持误差分析和精度检验。算例表明了改进模型的有效性和可用性。 展开更多
关键词 区间灰数 预测模型 合成灰数 灰度
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基于马尔科夫链的港口吞吐量区间预测模型研究 被引量:7
4
作者 张家善 林晓群 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第15期159-164,共6页
将马尔科夫链与曲线趋势分析相结合,利用曲线趋势分析反映港口吞吐量的变化趋势,同时利用马尔科夫链反映变量波动的随机性,提出了一种基于马尔科夫链的区间预测模型.通过实例分析,验证了该预测方法的正确性.
关键词 吞吐量 曲线趋势 马尔可夫链 区间预测模型
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考虑白化权函数的区间灰数预测模型研究 被引量:5
5
作者 李晔 李娟 《模糊系统与数学》 北大核心 2019年第4期165-174,共10页
针对区间灰数预测模型较少考虑灰数取值可能性对预测结果的影响,构建了白化权函数已知的区间灰数预测模型。首先,将区间灰数进行标准化,分别取其“白部”和“灰部”得到白部序列和灰部序列。然后,根据白化权函数与x轴所围图形得到面积... 针对区间灰数预测模型较少考虑灰数取值可能性对预测结果的影响,构建了白化权函数已知的区间灰数预测模型。首先,将区间灰数进行标准化,分别取其“白部”和“灰部”得到白部序列和灰部序列。然后,根据白化权函数与x轴所围图形得到面积序列以及计算白化权函数已知的区间灰数的“核”得到核序列。最后,通过充分挖掘白化权函数已知的区间灰数序列中蕴含的信息,建立灰色预测模型,并应用算例分析验证模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 白化权函数 区间灰数 灰色预测模型
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辽宁地区5级以上地震复发间隔及地震概率预测模型研究 被引量:4
6
作者 李俏 逯绍锋 《防灾减灾学报》 2012年第2期29-33,共5页
详细分析了辽宁地区三个震级档的地震复发间隔分布;基于Poisson分布,构建了辽宁地区5.0、5.5和6.0级三个震级档的Poisson概率预测模型及具有概率水平指标的三级预测预警指标。
关键词 辽宁地区 5级以上地震 复发间隔 概率预测模型
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考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测
7
作者 周佳煜 彭晋卿 +1 位作者 李毅 邹斌 《建筑科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期252-261,273,共11页
准确预测建筑能耗对于高比例可再生能源渗透背景下电网安全稳定运行十分重要。本研究基于长沙市某办公建筑的能耗数据,提出了1种考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测方法。该方法首先使用GA-XGBoost模型得到不同季节的建筑能耗点预... 准确预测建筑能耗对于高比例可再生能源渗透背景下电网安全稳定运行十分重要。本研究基于长沙市某办公建筑的能耗数据,提出了1种考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测方法。该方法首先使用GA-XGBoost模型得到不同季节的建筑能耗点预测结果,然后使用蒙特卡洛方法对气象预报误差进行随机抽样,再将经过误差校正的输入特征输入模型,并将所得结果进行非参数核密度估计,最后对能耗概率密度函数进行区间估计得出了不同置信水平下的建筑能耗区间预测结果。点预测结果表明:XGBoost模型的RMSE、R^(2)和MAPE共3个评价指标在不同季节都优于传统的单一预测模型,采用遗传算法对XGBoost模型的参数优化更进一步地提升了其性能。区间预测结果表明:在供冷季、供暖季和过渡季,本文所提方法的区间平均带宽比传统方法分别低46.48%、60.41%和30.8%。此外,该方法的区间覆盖率在大多数情况下高于传统模型。 展开更多
关键词 建筑能耗预测 非参数核密度估计 区间预测模型 蒙特卡洛抽样 气象参数不确定性
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基于Elman神经网络的PM2.5质量浓度区间预测 被引量:2
8
作者 李晓理 梅建想 +1 位作者 王康 李济瀚 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期377-384,共8页
针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次... 针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次,针对各子序列分别用多输入单输出Elman神经网络(Elman neural network,ENN)建立PM2.5质量浓度预测模型.在各子序列预测结果基础之上,采用多输入双输出Elman神经网络实现PM2.5质量浓度区间预测.最后,为了进一步提高预测模型性能,提出一种区间预测评价指标作为目标函数,采用思维进化算法对Elman神经网络权值β和阈值b进行寻优.基于北京工业大学校园监测站点采集数据,验证了预测模型的可靠性和有效性.所提预测模型为PM2.5质量浓度预测提供了一种方法. 展开更多
关键词 互补集合经验模态分解 样本熵 ELMAN神经网络 区间预测模型 思维进化算法 PM2.5
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基于“灰度不减”公理的改进区间灰数预测模型 被引量:2
9
作者 李翀 谢秀萍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第2期75-78,共4页
以提高测度波动较大的区间灰数序列的拟合精度为目的,分析基于核和"灰度不减公理"的传统区间灰数预测模型的误差,发现在"灰度不减"公理条件下,定义两组含上、下限信息的核序列,可以达到降低误差的目的。以此为目的... 以提高测度波动较大的区间灰数序列的拟合精度为目的,分析基于核和"灰度不减公理"的传统区间灰数预测模型的误差,发现在"灰度不减"公理条件下,定义两组含上、下限信息的核序列,可以达到降低误差的目的。以此为目的分别构建了适应上、下限变化的核序列,然后建立两组核序列的预测模型,结合"灰度不减"公理,推导出测度值具有时变性的区间灰数预测模型;最后通过算例验证了模型的可行性。 展开更多
关键词 区间灰数 时变测度 灰度不减公理 预测模型 核预测
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监测采样间隔对土壤墒情预测模型性能的影响 被引量:1
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作者 张武 洪汛 +2 位作者 李蒙 宋一帆 金秀 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期221-228,共8页
【目的】为了实现准确的农田土壤墒情预测,以茶园不同深度的土壤墒情为对象,对不同的监测采样间隔下的多种茶园土壤墒情预测模型进行了对比研究.【方法】经相关性分析,确定了时段初始湿度、光照、空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤电... 【目的】为了实现准确的农田土壤墒情预测,以茶园不同深度的土壤墒情为对象,对不同的监测采样间隔下的多种茶园土壤墒情预测模型进行了对比研究.【方法】经相关性分析,确定了时段初始湿度、光照、空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤电导率和降雨量7种影响因子,对土壤墒情分别建立了多元二次回归、BP神经网络和LSTM深度学习模型.研究了10、30、60、90、120 min等不同监测采样间隔下土壤墒情的预测精度,同时对3种模型的预测结果进行了对比分析.【结果】LSTM深度学习模型的平均相对误差为0.399%,在3种模型中最小.多元二次回归模型的预测误差随着采样间隔的增大而增大,BP神经网络与LSTM深度学习模型在采样间隔为30 min时预测误差最小,平均相对误差<0.5%.研究认为,最合适的监测采样间隔为30 min,且LSTM深度学习模型具有稳定性好、精度高的特点,适用于土壤墒情预测.【结论】本研究结果为土壤墒情监测采样间隔的设定和建模方法的运用提供依据,对土壤墒情预测模型的研究和应用具有重要意义. 展开更多
关键词 采样间隔 预测模型 土壤墒情
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基于改进加权聚类的煤炭价格区间型组合预测模型
11
作者 张峰 《曲靖师范学院学报》 2022年第6期14-19,共6页
准确预测煤炭价格可以提高煤炭销售决策的科学性,为了提高煤炭价格预测精度,提出基于改进加权聚类的煤炭价格区间型组合预测模型.从制造费用、煤炭产量、煤炭消费和库存变化等方面分析了影响煤炭价格的因素.根据煤炭价格数据的波动性特... 准确预测煤炭价格可以提高煤炭销售决策的科学性,为了提高煤炭价格预测精度,提出基于改进加权聚类的煤炭价格区间型组合预测模型.从制造费用、煤炭产量、煤炭消费和库存变化等方面分析了影响煤炭价格的因素.根据煤炭价格数据的波动性特点定义了小波变换函数,通过消除煤炭价格数据噪声完成煤炭价格数据的预处理.在引入多属性决策中的区间数相离度概念基础上,利用改进加权聚类法确定煤炭价格区间组合预测权重,通过计算煤炭价格区间型组合预测的加权系数,搭建煤炭价格区间型组合预测模型,实现煤炭价格的预测.仿真结果表明,文中方法在预测煤炭价格时,可以将均方根误差和平均绝对误差分别控制在0.1~0.3之间和0.2以内,大大提高了煤炭价格预测精度. 展开更多
关键词 改进加权聚类 区间型组合 影响因素 煤炭价格 预测模型 生产成本
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神经网络算法的舰船间距快速预测
12
作者 景小平 易世君 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第18期46-48,共3页
间距预测是保证舰船航行安全的重要技术,传统方法存在舰船间距预测不准确,精度低等不足,为了提高舰船间距预测精度,提出基于神经网络算法的舰船间距快速预测模型。首先分析当前舰船间距预测的研究现状,找到引起舰船间距预测不足的因素,... 间距预测是保证舰船航行安全的重要技术,传统方法存在舰船间距预测不准确,精度低等不足,为了提高舰船间距预测精度,提出基于神经网络算法的舰船间距快速预测模型。首先分析当前舰船间距预测的研究现状,找到引起舰船间距预测不足的因素,然后引入神经网络算法对舰船间距变化特点进行深入挖掘,建立舰船间距快速预测模型,最后采用VC++6.0编程程序实现舰船间距快速预测仿真实验,结果表明,神经网络算法的舰船间距预测精度超过90%,远远高于其他舰船间距预测模型,而且舰船间距预测速度快,减少了舰船间距预测的时间,具有比较明显的优越性。 展开更多
关键词 舰船航行 间隔距离 预测模型 神经网络算法
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桂江平乐站洪水预报模型简介
13
作者 黄运才 黄坤安 《广西水利水电》 1999年第4期30-34,共5页
简介桂江平乐站流量演算配合区间单位线流域预报模型。阐述洪水预报模型的结构,预报模型的建立与参数率定,以及预报模型的功能模块和使用说明。并提出预报模型适用的流域特性。
关键词 流量演算 区间单位线 洪水预报模型 水文站
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基于心态指标的区间灰数预测模型
14
作者 刘卫锋 范贺花 王战伟 《四川理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2012年第1期97-100,共4页
针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,引入决策者心态指标,把区间灰数序列转化为带有心态指标的序列,并且当心态指标确定时,带有心态指标的序列就转化为体现决策者心态的实数序列,然后通过对体现决... 针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,引入决策者心态指标,把区间灰数序列转化为带有心态指标的序列,并且当心态指标确定时,带有心态指标的序列就转化为体现决策者心态的实数序列,然后通过对体现决策者心态的实数序列建立灰色预测模型,从而得到了一种基于心态指标的区间灰数预测模型。由于决策者可以通过调整其心态指标建立灰色预测模型,因而使得模型预测更加符合实际。 展开更多
关键词 灰色系统理论 区间灰数 心态指标 灰色预测模型
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一种区间灰数的优化预测模型
15
作者 胡大红 《湖北民族学院学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期315-317,336,共4页
由于灰数间的代数运算会导致结果灰度的增加,所以对区间灰数进行建模时,为避免区间灰数的代数运算,本文将区间灰数序列转化为白部序列和灰部序列,再对白部序列和灰部序列分别建立灰色优化预测模型,最后通过实例证实了此方法的有效性与... 由于灰数间的代数运算会导致结果灰度的增加,所以对区间灰数进行建模时,为避免区间灰数的代数运算,本文将区间灰数序列转化为白部序列和灰部序列,再对白部序列和灰部序列分别建立灰色优化预测模型,最后通过实例证实了此方法的有效性与可行性. 展开更多
关键词 灰色系统理论 区间灰数 预测模型 白部序列 灰部序列
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基于遗传算法的灰色区间数的GM(1,1)优化模型 被引量:15
16
作者 邬丽云 吴正鹏 齐英剑 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期445-448,共4页
利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间灰数预测的平均相对误差... 利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间灰数预测的平均相对误差最小为目标函数,通过遗传算法寻找到最优的参数,建立新的灰色区间数的GM(1,1)模型.算例仿真显示该新模型的平均模拟相对误差和预测误差有了明显的降低,表明该新模型具有有效性和可行性. 展开更多
关键词 灰色系统理论 灰色区间预测模型 遗传算法 优化 GM(1 1)
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基于SSA-BP算法的道路交通流量预测研究 被引量:13
17
作者 姚洁 邱劲 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期193-201,共9页
由于交通车流量预测存在不定性、周期性、非线性的特点,传统预测算法受到函数逼近能力的影响,容易陷入局部最优问题.该文在麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和BP(Back Propagation)神经网络算法(BP Neural Network,BPNN)研... 由于交通车流量预测存在不定性、周期性、非线性的特点,传统预测算法受到函数逼近能力的影响,容易陷入局部最优问题.该文在麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和BP(Back Propagation)神经网络算法(BP Neural Network,BPNN)研究的基础上提出一种交通车流量区间预测优化算法,即SSA-BP预测算法.该算法采用SSA算法来优化BP神经网络算法的初始权值和阈值,利用SSA算法寻优能力强、收敛速度快、稳定性高的特点,在一定程度上解决了BP神经网络算法对初始值依赖度高,易陷入局部最优的问题.通过仿真实验,将改进算法的均方误差降至0.0092,拟合度值为0.9704,说明算法具有良好的泛化能力,能够更好地反映交通流量的变化. 展开更多
关键词 车流量区间预测 SSA-BP预测算法 局部最优 泛化能力
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辽东湾地区下第三系地震速度—岩性预测模型研究 被引量:13
18
作者 刘震 高先志 曾洪流 《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心 1993年第4期25-34,共10页
地震速度—岩性预测模型由四个子模型组成:即(1)砂泥岩压实模型;(2)地震层速度转换模型;(3)速度校正模型,(4)砂岩指数转换模型。辽东湾地区的实际资料证明,上述四个子模型不但决定了岩性预测的具体方法,而且严格控制岩性预测的精度。
关键词 下第三纪 预测模型 地震速度 油田
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具有更新机制的铁路轨道不平顺灰色预测模型 被引量:12
19
作者 郭然 韩宝明 +1 位作者 李得伟 李华 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期4334-4341,共8页
为了准确预测轨道各项不平顺的劣化情况,保证轨道的高平顺性,杜绝安全隐患,提出基于灰色预测理论的铁路轨道局部不平顺预测方法。该方法将25 m轨道单元区段各项不平顺幅值的标准差作为原始时间序列,建立具有更新机制的轨道不平顺灰色GM(... 为了准确预测轨道各项不平顺的劣化情况,保证轨道的高平顺性,杜绝安全隐患,提出基于灰色预测理论的铁路轨道局部不平顺预测方法。该方法将25 m轨道单元区段各项不平顺幅值的标准差作为原始时间序列,建立具有更新机制的轨道不平顺灰色GM(1,1)非等时距预测模型,并优化模型的背景值和初值以提高预测精度。利用京九线轨检车波形数据,从时间和空间维度验证了模型的有效性。研究结果表明:单元区段预测结果的平均绝对误差为0.039 mm,平均相对误差为1.95%;连续区段预测结果的平均绝对误差为0.046 7 mm,平均相对误差为3.62%。该模型预测不平顺状态与实测结果非常逼近,能够较好地反映轨道局部不平顺的劣化发展。 展开更多
关键词 轨道不平顺 灰色预测理论 GM(1 1) 非等时距 预测模型
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基于VMD-WOA混合多尺度分解的区间组合预测模型
20
作者 康晓晓 陈华友 +1 位作者 韩冰 胡彦 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2024年第3期460-466,共7页
针对传统的点预测模型难以适用于随机性复杂系统和非线性非平稳时间序列预测的问题,提出基于VMD-WOA混合多尺度分解的区间组合预测模型。首先,引入基于鲸鱼优化(WOA)的变分模态分解(VMD)混合分解算法,得到最优区间模态子序列;其次,对各... 针对传统的点预测模型难以适用于随机性复杂系统和非线性非平稳时间序列预测的问题,提出基于VMD-WOA混合多尺度分解的区间组合预测模型。首先,引入基于鲸鱼优化(WOA)的变分模态分解(VMD)混合分解算法,得到最优区间模态子序列;其次,对各区间模态分序列使用指数平滑方法(Holt′s)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络预测,得到3个单项预测结果,运用组合预测模型得到模态组合子序列;最后,对模态组合子序列重构,得到最终的区间组合预测序列。为了验证模型的有效性,选取AQI数据进行预测分析,实验表明所提出的基于VMD-WOA的区间组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适应性。 展开更多
关键词 混合多尺度分解 变分模态分解(VMD) 鲸鱼优化(WOA) 区间组合预测 空气质量指数
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