共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
郑瑶 ' target='_blank'> 邢昱 ' target='_blank'> 郭悦嵩 ' target='_blank'> 李明 ' target='_blank'> 《中州煤炭》2022,(8):50-56,63
传统的数学预测模型对于小样本空气污染物数据预测的误差较大,不利于空气质量发展特征的科学分析。为优化灰色模型在空气质量预测分析中的精度,计算GM(1,1)模型、多项式回归残差修正GM(1,1)模型、PSO背景权值优化GM(1,1)模型预测值与实际值的灰色关联度,以关联度为依据使用数学方法确定各模型的权重系数,重新构建一个高精度的灰色关联组合模型,以获取各城市的PM10、PM25浓度预测值。河南省城市空气质量预测结果显示,该模型能够给出可视化的图表预测结果,便于研究者对区域性的空气质量发展规律进行分析探究;相比单一的灰色模型而言,该模型的预测误差小、稳定性强、可视化分析效果突出。 相似文献
3.
建立了一种结构简单、精确度高、可操作性强的大坝变形数据高斯函数预测模型,克服了已有方法的不足。建模时利用MATLAB 遗传算法工具箱的主要函数ga()求出模型系数的初始值,再用搜索工具箱中的fminsearch 函数求出模型系数的最终值。用16期观测数据建模,再用4期变形数据对模型进行检验,检验结果表明所建模型具有很高的精确度,预测效果远好于已有的一些预测模型,为变形预测提供了一种新方法、新思路。 相似文献
4.
5.
6.
7.
为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有模态函数分量均值,并建立VHBFO_SVM模型对各组分量分别进行预测,最后通过叠加各组分量的预测结果得到预测值。以国内某微网示范工程项目为例,将VHBFO_SVM用于微网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的VHBFO_SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微网短期负荷预测需要。 相似文献
8.
9.
提出基于灰色关联(GRA)的优选组合预测模型,该模型组合各单独模型的预测信息,能够有效的提高预测精度。优选组合预测技术关键在于求出各种预测方法的权值系数,文章引入灰色关联(GRA)方法来确定不同预测模型的权值问题。将预测问题系统看作一个特定系统,根据原始数据相应计算不同模型的灰色关联系数,作为该模型对应的权值,进而得到组合预测结果。预测结果表明组合该预测模型精度较好。 相似文献
10.
11.
为了克服灰色模型以上以等时距原始数据作为前提条件的缺点,对灰色模型进行了改进,建立了不等时距的预测模型,将不等时距灰色模型应用于某烟囱基础沉降预测中.通过沉降预测与实际监测值对比表明,不等时距灰色预测模型精度较好,可以运用到实际工程中. 相似文献
12.
由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型(gray model,GM)仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种改进的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型(IGM-LSSVM)。将几何平均生成变换引入GM(1,1)模型,增强其输入样本的指数规律性,初步预测出变形值并计算残差;针对人工蜂群算法(artificial bee colnony,ABC)在优化LSSVM参数时易陷入局部极值的缺陷,引入Metropolis准则并为其设计了自适应降温函数,得到自适应Metropolis人工蜂群算法(adaptive metropolis artificial bee colnony,AMABC);利用AMABC算法优化的LSSVM训练GM(1,1)模型得到的预测残差值补偿GM(1,1)模型,得到最终预测值。某矿区边坡变形预测表明:AMABC算法有效克服了ABC算法易陷入局部最优解的缺点,IGM-LSSVM、GM(1,1)、ABC-GM-LSSVM等模型预测的平均相对误差分别为1.223%,9.565%、3.200%,可见,IGM-LSSVM的预测精度相对于其余2种模型优势明显,对于实现矿区边坡变形高精度预测有一定的参考价值。 相似文献
13.
14.
利用灰色GM(1,1)模型得出的高速公路工后运营期路基沉降预测量呈快速增长趋势,这与后期沉降趋缓的实际情况不相符。针对这个问题,提出先用弱化缓冲算子对原始监测数据进行弱化处理,再利用弱化缓冲序列建立灰色GM(1,1)模型,提高了模型的预测精度。采用BP网络对沉降预测值修正,使修正后的预测值更加接近实际值。工程实例表明在弱化监测数据的基础上建立的灰色与人工神经网络结合模型具有很高的预测精度,可用以公路路基沉降预测分析。 相似文献
15.
铜精炼过程能耗模糊自适应变权重组合预测模型及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
基于已有的铜精炼过程的能耗数据,引入了各预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了铜精炼过程的能耗模糊自适应变权重组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小。该组合预测模型为铜精炼过程的能源需求决策提供了有力支持。 相似文献
16.
17.
18.
为有效指导露天煤矿制定正确生产计划,提高露天煤矿抛掷爆破预测的准确率,在分析露天煤矿抛掷爆破影响因素的基础上,通过"试错法"确定模型最优隐含层节点参数,进而提出一种参数优化后遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)相结合的抛掷爆破预测模型。选取网络的输入输出相关参数,针对现有ELM输入权值矩阵和隐含层偏差,采用遗传算法对其进行优化选择;利用某露天煤矿抛掷爆破监测数据对该模型进行实例分析,并将RBF,BP,SVM,GA-BP模型预测结果与该模型进行对比分析;并引入Weibull模型,通过预测控制参数ɑ,β模拟爆堆形态。研究结果表明:(1)通过"试错法"确定GA-ELM模型最优隐含层节点数为39,有效降低系统的仿真误差,该参数下仿真误差值为0.137 7;(2)相较于传统ELM预测模型,通过遗传算法优化后,有效抛掷率,松散系数以及抛掷距离均得出更小的均方误差MSE值(0.258 0,1.748 5×10-4,3.618 4)和更高的决定系数R2值(0.986 4,0.995 3,0.970 6),改进后的GA-ELM具有更好的拟合效果和泛化能力;(3)通过与其他智能算法如BP,RBF,SVM,GA-BP相比,改进后的GA-ELM测试结果(均方误差,决定系数,仿真误差)明显优于其他预测模型,有效提高预测精度;(4)利用训练完成的GA-ELM网络预测爆堆形态时,控制参数a,β的预测误差均未超过5%,预测爆堆曲线接近真实爆堆曲线。 相似文献
19.