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粒子群优化BP神经网络在甲烷检测中的应用 预览
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作者 王志芳 王书涛 王贵川 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期141-148,共8页
为了准确、快速地检测和预测甲烷气体的浓度,设计了基于红外差分吸收法的甲烷浓度检测系统.为了降低系统部件不稳定带来的影响,检测系统采用双气室结构,气室的输入和输出接口处通过渐变折射率透镜连接到传输光纤,以降低光强的损耗.系统... 为了准确、快速地检测和预测甲烷气体的浓度,设计了基于红外差分吸收法的甲烷浓度检测系统.为了降低系统部件不稳定带来的影响,检测系统采用双气室结构,气室的输入和输出接口处通过渐变折射率透镜连接到传输光纤,以降低光强的损耗.系统对甲烷检测结果的平均误差为0.0075.基于粒子群优化的误差反向传播神经网络算法构建了甲烷预测模型,以浓度在0.2%~2.0%范围内的甲烷气体为研究对象.在样本训练过程中,预测模型的精度达到10-4,实际输出值与期望值线性回归的相关系数为0.9988,最大相对标准偏差为0.248%.实验结果表明,在甲烷浓度预测中,相对于误差反向传播神经网络预测模型,粒子群优化误差反向传播神经网络的预测性能更优. 展开更多
关键词 气体 吸收光谱 误差反向传播 神经网络 甲烷 浓度预测
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基于长短时记忆神经网络的带钢酸洗浓度预测 预览
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作者 王宁 刘毅敏 《自动化与仪表》 2019年第5期10-14,共5页
热轧带钢生产中一般通过酸洗来清除氧化铁皮。控制酸浓度在合理的范围内对于保证酸洗效果起着至关重要的作用,准确测量酸浓度才能更精准地对其进行控制。在机器学习、神经网络兴起的背景下,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的酸浓度... 热轧带钢生产中一般通过酸洗来清除氧化铁皮。控制酸浓度在合理的范围内对于保证酸洗效果起着至关重要的作用,准确测量酸浓度才能更精准地对其进行控制。在机器学习、神经网络兴起的背景下,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的酸浓度预测方法。以某钢厂酸洗数据为对象,建立了LSTM酸浓度预测模型并对样本数据进行预测。试验结果表明,盐酸浓度、铁离子质量浓度的预测平均绝对误差分别为3.17g/L,3.52g/L,符合行业的误差规范要求;所提出的模型具备较高的预测精度,拥有较好的浓度预测性能,与传统统计模型相比,拥有更好的预测精度和更好的适用性。 展开更多
关键词 浓度预测 带钢酸洗 深度学习 长短期记忆 神经网络
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基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测 预览
3
作者 武文琪 《能源环境保护》 2019年第2期56-58,55共4页
基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM(1,1)模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5年均... 基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM(1,1)模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO2和PM2.5的年均浓度仍然较高,NO2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。 展开更多
关键词 灰色系统 GM(1 1)模型 大气污染物 浓度预测
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基于不同的神经网络模型PM2.5浓度预测对比 预览 被引量:1
4
作者 范剑辉 杨震 +1 位作者 王海波 王小蓉 《青海环境》 2018年第1期39-44,共6页
近年来,以PM2.5为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给国民经济及居民健康造成了严重威胁。本文采用BP、RBF及Elman神经网络分别建立预测模型,并以青海省某工业园区某监测站监测的数据为实例对预测模型进行了具体的应用。结果表明:BP... 近年来,以PM2.5为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给国民经济及居民健康造成了严重威胁。本文采用BP、RBF及Elman神经网络分别建立预测模型,并以青海省某工业园区某监测站监测的数据为实例对预测模型进行了具体的应用。结果表明:BP神经网络、RBF神经网络及Elman神经网络都可以有效预测PM2.5浓度,但是BP神经网络预测模型预测误差要小于RBF神经网络模型及Elman神经网络模型,具有更高的稳定性和准确定。 展开更多
关键词 神经网络模型 PM2.5 浓度预测
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高峰时段道路交叉路口二氧化碳浓度预测 预览
5
作者 王淑敏 刘寿东 +1 位作者 高韵秋 胡凝 《计算机仿真》 北大核心 2018年第1期398-401,共4页
对交通高峰时段道路交叉路口的二氧化碳浓度的预测.能够有效治理交通污染问题。对路口二氧化碳浓度的预测,需要提取交叉路口二氧化碳浓度特征,通过高斯核函数得到原始样本数据的特征值。传统方法提取路口二氧化碳浓度变化规律,计算... 对交通高峰时段道路交叉路口的二氧化碳浓度的预测.能够有效治理交通污染问题。对路口二氧化碳浓度的预测,需要提取交叉路口二氧化碳浓度特征,通过高斯核函数得到原始样本数据的特征值。传统方法提取路口二氧化碳浓度变化规律,计算机动车的多种尾气排放量,但忽略了对原始样本特征值的求取,导致预测精度偏低。提出基于改进支持向量机的交通高峰时段交叉路口二氧化碳浓度预测方法。该方法提取各个交通高峰时段的交叉路口二氧化碳浓度特征,通过高斯核函数得到原始样本数据的特征值,给出各个交通高峰时段的交叉路口二氧化碳浓度变化规律,由此预测交叉路口二氧化碳浓度。实验表明.所提方法预测精度较高,为改善交通高峰时段交叉路VI的机动车排放量提供了有效依据。 展开更多
关键词 高峰时段 交叉路口 二氧化碳 浓度预测
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基于遗传小波神经网络的PM2.5浓度预测模型 预览
6
作者 郑国威 王腾军 +1 位作者 杨友森 张翔 《测绘与空间地理信息》 2018年第9期248-250,256共4页
目前,雾霾天气频发,为了提高PM 2.5 浓度的预测精度,建立了基于遗传算法优化的小波神经网络模型(GA-WNN)。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络(WNN)强大的非线性拟合的优点,弥补了传统神经网络容易陷入局部最小... 目前,雾霾天气频发,为了提高PM 2.5 浓度的预测精度,建立了基于遗传算法优化的小波神经网络模型(GA-WNN)。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络(WNN)强大的非线性拟合的优点,弥补了传统神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点。以河北省邢台市实时监测的PM 2.5 浓度数据为样本进行建模预测,预测结果的平均相对误差为11%。将其小波神经网络进行对比分析,实验结果表明:该方法有效地提高了预测精度,为短时的PM 2.5 含量预测提供了一个新途径。 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 PM 2.5 浓度预测
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改性酚醛泡沫脱除SO2/NOx影响因素模型
7
作者 王猛 许绿丝 +2 位作者 苑媛 张月 张倩 《环境工程学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期2909-2914,共6页
改性酚醛泡沫具有良好的吸附性能,可用于脱除气态污染物,需深入研究其脱除效率与各影响因素间关系。首次引入支持向量机建立改性酚醛泡沫吸附反应床模型,研究在不同温度、气质比、含氧量等影响因素下改性酚醛泡沫脱除二氧化硫、氮氧化... 改性酚醛泡沫具有良好的吸附性能,可用于脱除气态污染物,需深入研究其脱除效率与各影响因素间关系。首次引入支持向量机建立改性酚醛泡沫吸附反应床模型,研究在不同温度、气质比、含氧量等影响因素下改性酚醛泡沫脱除二氧化硫、氮氧化物等气态污染物的脱除效果及最优反应条件。烟气模拟脱硫脱硝实验确定RBF-ε-SVM模型为反应器内最优污染物浓度分布预测模型,惩罚系数c=100,gamma因子g=0.1。基于最优模型的各影响因素实验表明:氧气含量在6%时改性酚醛泡沫脱硫脱硝效果最佳;随着质气比的增加脱除效果增强;反应温度在80℃内脱除SO_2和NO的效率随着烟气温度的升高而降低。该模型可用于改性酚醛泡沫吸附反应床的最优工况选择,反应器内浓度分布的在线监控,以及指导反应器的放大、中试。 展开更多
关键词 改性酚醛泡沫 支持向量机 大气污染物控制 浓度预测
Prediction of vertical PM2.5 concentrations alongside an elevated expressway by using the neural network hybrid model and generalized additive model
8
作者 Ya GAO Zhanyong WANG +3 位作者 Qing-Chang LU Chao LIU Zhong-Ren PENG Yue YU 《地球科学前沿:英文版》 SCIE CAS CSCD 2017年第2期347-360,共14页
关键词 PM2.5 BP神经网络 浓度预测 可加模型 垂直变化 高架道路 混合模型 广义
基于BP神经网络的大气污染物浓度预测 被引量:15
9
作者 孙宝磊 孙暠 +2 位作者 张朝能 史建武 钟曜谦 《环境科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期1864-1871,共8页
利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平... 利用BP神经网络结合变量筛选的方法建立了SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5等6种污染物的浓度预测模型,并选取2014-01-01至2015-11-28时段,昆明市区5个环境监测点以上6种污染物浓度的监测数据建立了昆明市污染物日均浓度预测模型.采用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)的方法筛选出分别对6种污染物日均浓度值有主要影响的变量,作为BP神经网络的输入变量,利用建立的预测模型分别对6种污染物的日均浓度进行预测.结果表明,在关上监测点利用浓度预测模型对SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5等6种污染物浓度进行预测,污染物浓度预测值和实测值趋势吻合度较高.变量筛选后SO2、PM2.5预测效果比变量筛选前的预测效果好.O3的均方根误差和PM10的标准化平均偏差,变量筛选前的预测效果比变量筛选后的预测效果好.变量筛选前的NO2和CO的预测结果比变量筛选后的预测效果好.其他4个环境监测点的污染物浓度预测结果与关上监测点的结果相似. 展开更多
关键词 BP神经网络 MIV 浓度预测 变量筛选
以单细胞拉曼光谱为基础的细胞乙醇应激 预览
10
作者 滕琳 籍月彤 《江苏农业科学》 北大核心 2017年第2期262-264,284共4页
生物乙醇被认为是一种清洁的可再生能源,然而同时也是一种潜在的环境污染物.虽然目前关于细胞乙醇应激的研究已经非常广泛,但是细胞为生命活动的基本单元,对单细胞层面的细胞应激研究是非常必要的,有助于深化人们对单细胞进化的认识,然... 生物乙醇被认为是一种清洁的可再生能源,然而同时也是一种潜在的环境污染物.虽然目前关于细胞乙醇应激的研究已经非常广泛,但是细胞为生命活动的基本单元,对单细胞层面的细胞应激研究是非常必要的,有助于深化人们对单细胞进化的认识,然而目前在单细胞尺度进行细胞应激反应研究的方法还是非常有限的.拟采用单细胞拉曼光谱技术,对细胞在不同浓度乙醇处理下进行指纹图谱的检测,获得其单细胞应激的表型性状.结果表明,在不同浓度乙醇处理30mm的条件下,细胞可以非常灵敏地对外界刺激进行反应,主要表现在脂类、蛋白类拉曼谱峰的强度增强,以及表征核酸类物质的拉曼峰强度下降;同时,由于在不同浓度乙醇作用下细胞的不同反应,可以对细胞外环境中乙醇含量进行预测.由研究结果可见,细胞乙醇应激可以采用单细胞拉曼光谱进行检测,同时该技术还可以应用在对环境中存在的乙醇含量的预测方面. 展开更多
关键词 乙醇刺激 单细胞拉曼光谱(SCRS) 浓度预测
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基于M-LS-SVR的变压器油中溶解气体浓度预测 预览 被引量:2
11
作者 李洪超 王伟刚 董雪梅 《电气技术》 2016年第1期76-80,共5页
为预测变压器油中溶解气体的浓度,提出了混合最小二乘支持向量机回归(Mixed Least Square Support Vector Regression,M-LS-SVR)算法。该算法使用线性和非线性核函数的组合作为预测函数,利用真实数据自适应选择其混合比例因子。实验... 为预测变压器油中溶解气体的浓度,提出了混合最小二乘支持向量机回归(Mixed Least Square Support Vector Regression,M-LS-SVR)算法。该算法使用线性和非线性核函数的组合作为预测函数,利用真实数据自适应选择其混合比例因子。实验结果表明,与目前比较流行的BP神经网络方法、SVR方法和LS-SVR方法的预测结果相比,该方法具有更小的预测误差,更低的复杂性以及更好的泛化能力。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 浓度预测 最小二乘支持向量机
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双光栅光谱仪的光路设计及应用研究 被引量:1
12
作者 陈至坤 王淑香 +1 位作者 王玉田 王福斌 《激光杂志》 北大核心 2015年第11期75-78,共4页
为提高光谱仪在光谱分析中样品浓度预测的准确性和精确度,结合闪耀光栅分光原理,对光栅分光光路进行优化,设计出应用双光栅代替原有单光栅进行分光的光路结构,并进行了理论分析和实验验证。对使用波段为200~800nm的光谱仪分光光路进行改... 为提高光谱仪在光谱分析中样品浓度预测的准确性和精确度,结合闪耀光栅分光原理,对光栅分光光路进行优化,设计出应用双光栅代替原有单光栅进行分光的光路结构,并进行了理论分析和实验验证。对使用波段为200~800nm的光谱仪分光光路进行改进,应用使用波段为200~400nm,400~800nm的两光栅代替原有单光栅分光。根据地表水环境质量标准,实验中配置了煤油、0#柴油、97#汽油的CCl4样品溶液,分别应用光路改进前后的光谱仪对其进行实验扫描,取得样品溶液的激发、发射光谱图,并根据所得三维荧光光谱数据对样品进行定性定量分析。实验结果显示,单光栅光谱仪对样品浓度预测误差为0.014mg/L,双光栅光谱仪对样品浓度预测误差为0.008mg/L,即应用改进后的双光栅光谱仪所分析的实验结果误差比常规仪器误差小一倍,精确度提高了近一倍。这表明应用双光栅进行分光的光路优化设计可直接提高光栅光谱仪在光谱分析中的准确性和精确度。 展开更多
关键词 光栅 光谱仪 组分识别 浓度预测
Predicting heavy metals' adsorption edges and adsorption isotherms on MnO2 with the parameters determined from Langmuir kinetics
13
作者 Qinghai Hu Zhongjin Xiao +2 位作者 Xinmei Xiong Gongming Zhou Xiaohong Guan 《环境科学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期207-216,共10页
Although surface complexation models have been widely used to describe the adsorption of heavy metals, few studies have verified the feasibility of modeling the adsorption kinetics,edge, and isotherm data with one p H... Although surface complexation models have been widely used to describe the adsorption of heavy metals, few studies have verified the feasibility of modeling the adsorption kinetics,edge, and isotherm data with one p H-independent parameter. A close inspection of the derivation process of Langmuir isotherm revealed that the equilibrium constant derived from the Langmuir kinetic model, K S-kinetic, is theoretically equivalent to the adsorption constant in Langmuir isotherm, K S-Langmuir. The modified Langmuir kinetic model(MLK model) and modified Langmuir isotherm model(MLI model) incorporating p H factor were developed. The MLK model was employed to simulate the adsorption kinetics of Cu(II), Co(II), Cd(II), Zn(II) and Ni(II) on Mn O2 at p H 3.2 or 3.3 to get the values of K S-kinetic. The adsorption edges of heavy metals could be modeled with the modified metal partitioning model(MMP model), and the values of K S-Langmuir were obtained. The values of K S-kinetic and K S-Langmuir are very close to each other, validating that the constants obtained by these two methods are basically the same. The MMP model with K S-kinetic constants could predict the adsorption edges of heavy metals on Mn O2 very well at different adsorbent/adsorbate concentrations. Moreover, the adsorption isotherms of heavy metals on Mn O2 at various p H levels could be predicted reasonably well by the MLI model with the K S-kinetic constants.更多还原 展开更多
关键词 吸附动力学模型 吸附等温线 二氧化锰 浓度预测 重金属 LANGMUIR吸附 表面络合模型 动力学常数
大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究 预览 被引量:13
14
作者 李蔚 胡昊 +1 位作者 徐富春 程子峰 《中国环境监测》 CSCD 北大核心 2015年第3期118-122,共5页
针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况... 针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM2.5浓度计算为例,筛选了PM2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。 展开更多
关键词 大数据 PM2.5 浓度预测 神经网络法
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城区交通尾气污染物浓度预测方法——以三亚市交通排放NO2预测为例
15
作者 成文连 刘玉虹 +2 位作者 谷清 李文丹 关彩虹 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第S1期383-386,403共5页
由于城区道路较多,路况复杂,城区交通尾气污染预测比较复杂。为了准确预测城区汽车尾气污染,首先将城区道路按照道路等级进行分类,然后对每条道路进行分段直线模拟,根据每段道路的车流量及路况,分段对污染物浓度进行预测。在此基础上,... 由于城区道路较多,路况复杂,城区交通尾气污染预测比较复杂。为了准确预测城区汽车尾气污染,首先将城区道路按照道路等级进行分类,然后对每条道路进行分段直线模拟,根据每段道路的车流量及路况,分段对污染物浓度进行预测。在此基础上,将不同道路污染物的预测浓度进行叠加,从而得出整个城区交通尾气污染物浓度分布状况。用此种方法对三亚城区交通尾气污染进行预测,结果表明:按照目前三亚市机动车发展速度,如果不采取适当的控制措施,到2015年会出现局部地区NO2小时浓度超过国家二级标准的情况。 展开更多
关键词 交通尾气 浓度预测 三亚市 NO2
Sensitivity of the Arctic sea ice concentration forecasts to different atmospheric forcing:a case study 预览 被引量:2
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作者 YANG Qinghua LIU Jiping +6 位作者 ZHANG Zhanhai SUI Cuijuan XING Jianyong LI Ming LI Chunhua ZHAO Jiechen ZHANG Lin 《海洋学报:英文版》 SCIE CAS CSCD 2014年第12期15-23,共9页
麻省理工学院一般发行量模型( MITgcm )的一种地区性的北极配置作为联合冰海洋模型被使用在国家水兵在北极海洋预报海冰条件中国( NMEFC )的环境预报中心,并且从环境预言全球预报系统( NCEP GFS )的国家中心的数字天气预言被用作大气... 麻省理工学院一般发行量模型( MITgcm )的一种地区性的北极配置作为联合冰海洋模型被使用在国家水兵在北极海洋预报海冰条件中国( NMEFC )的环境预报中心,并且从环境预言全球预报系统( NCEP GFS )的国家中心的数字天气预言被用作大气的强迫。为了改进海,预报的冰,最近发达的极的天气研究和预报模型(极的 WRF ) 当模特儿预言也作为大气的强迫被测试。他们的预报表演作为初始化与二个不同的导出卫星的海冰集中产品被评估:(1 ) 特殊传感器微波成像器 / 声音(SSMIS ) 并且(2 ) 为曙光女神(AMSR-E ) 扫描辐射计的先进微波。三个摘要的盒子,在夏天 2010 在北极海洋上代表典型大气的发行量,被选择数字预报执行北极海冰实验。评估建议用极的 WRF 的海冰集中的预报大气的强迫作为与 NCEP GFS 的相比显示出一些改进。 展开更多
关键词 北极海冰 浓度预测 大气环流 敏感性 海洋环境预报 美国麻省理工学院 数值天气预报 微波成像仪
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Predication of plasma concentration of remifentanil based on Elman neural network 预览
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作者 汤井田 曹扬 +1 位作者 肖嘉莹 郭曲练 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS 2013年第11期3187-3192,共6页
Due to the nature of ultra-short-acting opioid remifentanil of high time-varying,complex compartment model and low-accuracy of plasma concentration prediction,the traditional estimation method of population pharmacoki... Due to the nature of ultra-short-acting opioid remifentanil of high time-varying,complex compartment model and low-accuracy of plasma concentration prediction,the traditional estimation method of population pharmacokinetics parameters,nonlinear mixed effects model(NONMEM),has the abuses of tedious work and plenty of man-made jamming factors.The Elman feedback neural network was built.The relationships between the patients’plasma concentration of remifentanil and time,patient’age,gender,lean body mass,height,body surface area,sampling time,total dose,and injection rate through network training were obtained to predict the plasma concentration of remifentanil,and after that,it was compared with the results of NONMEM algorithm.In conclusion,the average error of Elman network is 6.34%,while that of NONMEM is 18.99%.The absolute average error of Elman network is 27.07%,while that of NONMEM is 38.09%.The experimental results indicate that Elman neural network could predict the plasma concentration of remifentanil rapidly and stably,with high accuracy and low error.For the characteristics of simple principle and fast computing speed,this method is suitable to data analysis of short-acting anesthesia drug population pharmacokinetic and pharmacodynamics. 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 浓度预测 芬太尼 绝对平均误差 混合效应模型 时间变化 血浆浓度 麻醉药物
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基于BP神经网络的电解液浓度预测系统 预览 被引量:1
18
作者 许令峰 郭辉 +2 位作者 吴卫东 王金星 陈希 《化工自动化及仪表》 CAS 2013年第12期1458-1461,共4页
利用BP神经网络建立电解液浓度预测模型,用Matlab对模型进行仿真和误差分析,优化了预测模型参数.与多元线性回归模型进行预测误差对比,结果表明:BP神经网络预测模型的相对误差在0.2% ~1.8%之间,能够实现对电解液浓度的精确预测.
关键词 高压电极箔 电解液 BP神经网络 浓度预测
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基于改进LS—SVM的变压器油中气体浓度预测 预览 被引量:1
19
作者 张美金 鄂小雪 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第5期88-90,共3页
目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用改进的最小二乘支持向量机的鲁棒性及稀疏性理论建立了同时预测变压器油中氢气的浓度预测模型。该模型既综合考虑了气体... 目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用改进的最小二乘支持向量机的鲁棒性及稀疏性理论建立了同时预测变压器油中氢气的浓度预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS—SVM解决有限样本问题的优势,具有较高的预测精度和泛化能力。并且通过实例分析验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 改进的最小二乘支持向量机 浓度预测 稀疏性 变压器
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Quantitative Application Study on Remote Sensing of Suspended Sediment 预览
20
作者 陈一梅 徐宿东 林强 《中国海洋工程:英文版》 SCIE EI 2012年第3期483-494,共12页
推迟的沉积的遥感上的量的申请是遥感学习的设计申请的一个重要方面。在这份报纸,厦门海湾被选择为学习区域。遥感数据的十一个不同阶段被选择建立一个量的遥感模型由使用遥感图象和伪同步的测量沉积数据印射推迟的沉积。基于开发的实... 推迟的沉积的遥感上的量的申请是遥感学习的设计申请的一个重要方面。在这份报纸,厦门海湾被选择为学习区域。遥感数据的十一个不同阶段被选择建立一个量的遥感模型由使用遥感图象和伪同步的测量沉积数据印射推迟的沉积。基于开发的实验统计是在即时推迟的沉积集中和集中以及变换在表面层之间建模的平均 tidally 的推迟的沉积之间的变换模型推迟的沉积集中和平均深度的推迟的沉积集中。在这个基础上,量的应用程序推迟的沉积的遥感上的综合模型被开发。由象多时间的遥感图象一样使用这个模型,平均的多年推迟了厦门海湾的沉积集中被预言。在模型预言和多年平均的观察数据表演之间的比较象附近的地点的集中差别一样推迟了学习地点的沉积集中能被遥感模型很好与21.61%的错误率或更少预言,它能满足隧道免职计算的设计要求。 展开更多
关键词 悬浮泥沙浓度 遥感技术 应用 悬移质泥沙 悬沙浓度 深度平均 模型映射 浓度预测
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