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基于不同优化准则和广义回归神经网络的风电功率非线性组合预测
被引量：
25
1
作者
喻华
卢继平
+3 位作者
曾燕婷
段盼
刘加林
苟鑫
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期1002-1008,共7页
为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、...
为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、平均相对误差最小和均方根误差最小为优化准则构建线性组合优化模型。最后,利用GRNN神经网络对基于不同优化准则的线性组合模型进行非线性组合,得到优化模型。以实测风电功率数据对所提方法进行验证,仿真结果表明:与各单项预测模型、线性组合模型相比,所提优化模型的整体预测精度高,证明了该方法的有效性和实用性。
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关键词
广义回归神经网络
优化准则
灰色关联度
非线性组合预测
优化模型
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职称材料
基于BP神经网络的建筑施工事故非线性组合预测
被引量：
5
2
作者
王旭峰
沈斐敏
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第1期94-99,共6页
以建筑行业百万元产值死亡率为预测对象,建立了非线性回归模型、三次指数平滑模型、灰色模型、线性组合预测模型和基于BP神经网络的非线性组合预测模型.结果表明,该非线性组合预测模型的拟合及预测精度均较其它模型有明显提高,能够有效...
以建筑行业百万元产值死亡率为预测对象,建立了非线性回归模型、三次指数平滑模型、灰色模型、线性组合预测模型和基于BP神经网络的非线性组合预测模型.结果表明,该非线性组合预测模型的拟合及预测精度均较其它模型有明显提高,能够有效地综合利用各单项预测模型所提供的信息,证明了该模型适用于对建筑施工事故的宏观预测,为非线性组合预测模型的构建提供新的思路.应用该模型对2014-2016年全国建筑施工百万元死亡率进行预测,计算结果表明,未来几年建筑业安全生产将会保持在一个较稳定的水平.
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关键词
建筑施工事故
百万元产值
死亡率
BP神经网络
非线性组合预测
原文传递
卷烟销量组合预测模型研究
被引量：
11
3
作者
吴明山
王冰
+1 位作者
起亚宁
郑飘
《中国烟草学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期84-91,共8页
[目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种模型为单项预测模型,并利用 BP 神经网络对各单项预测模型进...
[目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种模型为单项预测模型,并利用 BP 神经网络对各单项预测模型进行动态加权,构建非线性组合模型对全国卷烟月度数据进行预测。首先,利用各单项预测方法对卷烟历史数据进行仿真拟合,并对 2018 年 1~4 月的销量进行预测;其次,构建非线性组合预测模型,对 3 个单项预测模型的拟合及预测结果进行动态加权,充分利用各个模型的优势,获取销量数据的各方面的信息。[结果]研究表明,相比于单项预测模型,组合预测模型误差绝对值均小于当月的日均销售量,预测误差更加均衡,结果更加平稳,适应性更强,更符合卷烟销售的实际情况。
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关键词
卷烟销量
ARIMA
模型
神经网络
非线性组合预测模型
下载PDF
职称材料
能源需求非线性组合预测中包容性检验方法的改进
4
作者
冯雪
张金锁
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2016年第10期142-147,共6页
传统包容性检验方法不能很好地适应能源需求非线性组合模型的特征,基于非线性函数的思想,本文提出将传统包容性检验的线性回归模型改进为非线性回归模型,利用逐步删除单一预测模型的组合模型与原组合模型之间的非线性包容性检验方法,确...
传统包容性检验方法不能很好地适应能源需求非线性组合模型的特征,基于非线性函数的思想,本文提出将传统包容性检验的线性回归模型改进为非线性回归模型,利用逐步删除单一预测模型的组合模型与原组合模型之间的非线性包容性检验方法,确定该单一模型是否参与非线性组合预测。实证结果显示,改进的包容性检验方法在能源需求非线性组合模型的适用性及预测精度方面均有所提高。
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关键词
传统包容性检验方法
非线性包容性检验
单一预测模型遴选
非线性组合预测模型
原文传递
题名
基于不同优化准则和广义回归神经网络的风电功率非线性组合预测
被引量：
25
1
作者
喻华
卢继平
曾燕婷
段盼
刘加林
苟鑫
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
国网重庆市电力公司南岸供电分公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期1002-1008,共7页
基金
高等学校学科创新引智计划("111"计划)(B08036)~~
文摘
为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、平均相对误差最小和均方根误差最小为优化准则构建线性组合优化模型。最后,利用GRNN神经网络对基于不同优化准则的线性组合模型进行非线性组合,得到优化模型。以实测风电功率数据对所提方法进行验证,仿真结果表明:与各单项预测模型、线性组合模型相比,所提优化模型的整体预测精度高,证明了该方法的有效性和实用性。
关键词
广义回归神经网络
优化准则
灰色关联度
非线性组合预测
优化模型
Keywords
generalized
regression
neural
network(GRNN)
optimization
criterion
grey
correlation
nonlinear
combined
forecasting
optimized
model
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的建筑施工事故非线性组合预测
被引量：
5
2
作者
王旭峰
沈斐敏
机构
福州大学土木工程学院
出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第1期94-99,共6页
基金
国家安全监管总局安全生产重大事故防治关键技术科技项目(2012148220)
文摘
以建筑行业百万元产值死亡率为预测对象,建立了非线性回归模型、三次指数平滑模型、灰色模型、线性组合预测模型和基于BP神经网络的非线性组合预测模型.结果表明,该非线性组合预测模型的拟合及预测精度均较其它模型有明显提高,能够有效地综合利用各单项预测模型所提供的信息,证明了该模型适用于对建筑施工事故的宏观预测,为非线性组合预测模型的构建提供新的思路.应用该模型对2014-2016年全国建筑施工百万元死亡率进行预测,计算结果表明,未来几年建筑业安全生产将会保持在一个较稳定的水平.
关键词
建筑施工事故
百万元产值
死亡率
BP神经网络
非线性组合预测
Keywords
construction
accident
mortality
of
per
million
output
value
BP
neural
network
nonlinear
combined
forecasting
分类号
X947 [环境科学与工程—安全科学]
原文传递
题名
卷烟销量组合预测模型研究
被引量：
11
3
作者
吴明山
王冰
起亚宁
郑飘
机构
河南中烟工业有限责任公司
国家烟草专卖局烟草经济信息中心
出处
《中国烟草学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期84-91,共8页
文摘
[目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种模型为单项预测模型,并利用 BP 神经网络对各单项预测模型进行动态加权,构建非线性组合模型对全国卷烟月度数据进行预测。首先,利用各单项预测方法对卷烟历史数据进行仿真拟合,并对 2018 年 1~4 月的销量进行预测;其次,构建非线性组合预测模型,对 3 个单项预测模型的拟合及预测结果进行动态加权,充分利用各个模型的优势,获取销量数据的各方面的信息。[结果]研究表明,相比于单项预测模型,组合预测模型误差绝对值均小于当月的日均销售量,预测误差更加均衡,结果更加平稳,适应性更强,更符合卷烟销售的实际情况。
关键词
卷烟销量
ARIMA
模型
神经网络
非线性组合预测模型
Keywords
cigarette
sales
ARIMA
model
neural
network
nonlinear
combined
forecasting
model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F426.8 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
F274 [经济管理—产业经济]
下载PDF
职称材料
题名
能源需求非线性组合预测中包容性检验方法的改进
4
作者
冯雪
张金锁
机构
西安科技大学能源学院
西安科技大学能源经济与管理研究中心
西安财经学院管理学院
延安大学经济管理学院
出处
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2016年第10期142-147,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71273206)
陕西省软科学计划重点项目(2012KR2-01)
陕西省(高校)哲学社会科学重点研究基地科学研究计划项目(12JZ018)
文摘
传统包容性检验方法不能很好地适应能源需求非线性组合模型的特征,基于非线性函数的思想,本文提出将传统包容性检验的线性回归模型改进为非线性回归模型,利用逐步删除单一预测模型的组合模型与原组合模型之间的非线性包容性检验方法,确定该单一模型是否参与非线性组合预测。实证结果显示,改进的包容性检验方法在能源需求非线性组合模型的适用性及预测精度方面均有所提高。
关键词
传统包容性检验方法
非线性包容性检验
单一预测模型遴选
非线性组合预测模型
Keywords
Traditional
Encompassing
Test
nonlinear
Encompassing
Test
Selection
of
the
Single
forecasting
Models
nonlinear
combined
forecasting
Model
分类号
O157 [理学—数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不同优化准则和广义回归神经网络的风电功率非线性组合预测
喻华
卢继平
曾燕婷
段盼
刘加林
苟鑫
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
25
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的建筑施工事故非线性组合预测
王旭峰
沈斐敏
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
5
原文传递
3
卷烟销量组合预测模型研究
吴明山
王冰
起亚宁
郑飘
《中国烟草学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
下载PDF
职称材料
4
能源需求非线性组合预测中包容性检验方法的改进
冯雪
张金锁
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2016
0
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