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基于混沌理论的局域法是目前较先进的预测技术,对于非线性、非平稳特征较强的城市日供水系统的预测,通常混沌局域法更适用。混沌局域法的日供水量预测,最重要的就是对历史信息的利用,即对邻近点的选择和利用,但在运用混沌局域法对城市日供水量预测时却鲜有人考虑邻近点选取问题,或仅考虑邻近点个数与邻近点位置中的一个,很少没有人将2种情况综合考虑的研究。据此,运用BIC信息准则和衰减系数相结合对相空间重构进行数据挖掘,优选混沌局域法的邻近点,并用该模型对实际水厂日供水量进行了预测。结果表明,运用该方法能显著提高日供水量预测精度,预测平均绝对误差仅为1.06%,说明该综合法是可行的。 相似文献
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降雨量是农业生产的一个重要影响因素,如何准确预测降雨量成为指导农业、水利等一项重要的科技指标。从信息利用角度来看,单一预测模型仅能利用降雨量数据部分有效信息,而组合模型将单一模型的优势互补,可获得更佳的预测效果。基于神经网络理论的快速发展及级联神经网络预测模型被广泛应用于各个方面并取得了很好的结果,针对降雨量曲线的特点,深入分析BP神经网络及RBF神经网络发现,BP神经网络可很好的拟合对降雨量有很大影响的气候信息和其它因素,输出同一类型的降雨量影响信息; RBF 网络的特点就是可很好地提取同一类信息特征,二者的组合可很大程度的提高降雨量预测精度。鉴于此,将BP-RBF级联神经网络引入降雨量预测研究中,实例计算表明,该方法高于单一神经网络预测精度,证明该方法应用于降雨量预测是合理有效的。 相似文献
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基于混沌理论的局域法是目前较先进的预测技术,对于非线性、非平稳特征较强的城市日供水系统的预测,通常混沌局域法更适用。混沌局域法的日供水量预测,最重要的就是对历史信息的利用,即对邻近点的选择和利用,但在运用混沌局域法对城市日供水量预测时却鲜有人考虑邻近点选取问题,或仅考虑邻近点个数与邻近点位置中的一个,很少没有人将2种情况综合考虑的研究。据此,运用BIC信息准则和衰减系数相结合对相空间重构进行数据挖掘,优选混沌局域法的邻近点,并用该模型对实际水厂日供水量进行了预测。结果表明,运用该方法能显著提高日供水量预测精度,预测平均绝对误差仅为1.06%,说明该综合法是可行的。 相似文献
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降雨量是农业生产的一个重要影响因素,如何准确预测降雨量成为指导农业、水利等一项重要的科技指标。从信息利用角度来看,单一预测模型仅能利用降雨量数据部分有效信息,而组合模型将单一模型的优势互补,可获得更佳的预测效果。基于神经网络理论的快速发展及级联神经网络预测模型被广泛应用于各个方面并取得了很好的结果,针对降雨量曲线的特点,深入分析BP神经网络及RBF神经网络发现,BP神经网络可很好的拟合对降雨量有很大影响的气候信息和其它因素,输出同一类型的降雨量影响信息;RBF网络的特点就是可很好地提取同一类信息特征,二者的组合可很大程度的提高降雨量预测精度。鉴于此,将BP-RBF级联神经网络引入降雨量预测研究中,实例计算表明,该方法高于单一神经网络预测精度,证明该方法应用于降雨量预测是合理有效的。 相似文献
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城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7 a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。 相似文献
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城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。 相似文献
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