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灰色新陈代谢模型维度优化在卫生资源预测中的应用 认领
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作者 李小飞 张雁儒 +2 位作者 李园利 姚倩 焦润基 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2020年第3期468-470,共3页
卫生资源预测作为合理布局卫生资源、科学制定卫生资源规划的前提,其预测的准确性至关重要,科学合理地选择预测方法成为卫生资源预测的关键。现有较为成熟的预测方法主要有指数平滑模型、卫生人力/人口比值法、时间序列模型、灰色预测... 卫生资源预测作为合理布局卫生资源、科学制定卫生资源规划的前提,其预测的准确性至关重要,科学合理地选择预测方法成为卫生资源预测的关键。现有较为成熟的预测方法主要有指数平滑模型、卫生人力/人口比值法、时间序列模型、灰色预测模型、回归预测模型、加权组合预测等方法,单一预测方法操作简便,但精确度较低,组合预测可以提高预测精确性,无论是单一粗略预测,还是组合预测,灰色模型均常被引入[1],故对灰色模型进行优化改进,均可进一步提升模型预测精度。 展开更多
关键词 灰色新陈代谢模型 指数平滑模型 组合预测 资源预测 回归预测模型 灰色模型 时间序列模型 灰色预测模型
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 认领
2
作者 鲁小红 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第4期111-115,共5页
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表... 煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 展开更多
关键词 沉降变形预测 灰色系统模型 BP神经网络模型 组合预测 最优权组合
基于PSO-GA-SVM的风电功率短期预测 认领
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作者 黄星 于惠钧 +1 位作者 龚星宇 刘安海 《电工技术》 2020年第6期34-36,43共4页
风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-... 风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-GA-SVM三种模型的预测结果,并与实验数据相比较,仿真表明PSO-GA-SVM模型预测精度更高,PAO-GA混合算法优化效果更好。 展开更多
关键词 风电功率预测 PSO-GA-SVM预测 组合预测
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基于EMD和长短期记忆网络的短期电力负荷预测研究 认领
4
作者 魏骜 茅大钧 +1 位作者 韩万里 吕彬 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期203-209,共7页
针对电力负荷非线性、非平稳性、时序性等特点,提出了一种基于EMD-LN-LSTM的短期电力负荷预测模型。利用经验模态分解(EMD)将经数据预处理之后的原始电力负荷数据分解为有限个内涵模态分量(IMF)和一个残差分量,以降低负荷序列的非平稳... 针对电力负荷非线性、非平稳性、时序性等特点,提出了一种基于EMD-LN-LSTM的短期电力负荷预测模型。利用经验模态分解(EMD)将经数据预处理之后的原始电力负荷数据分解为有限个内涵模态分量(IMF)和一个残差分量,以降低负荷序列的非平稳性和复杂度。将分解后的各分量分别输入到长短期记忆网络(LSTM)中进行预测,同时利用层标准化(LN)对LSTM进行规范化处理,优化网络模型。对各分量预测值进行重组,求出最终的负荷预测结果。以多伦多真实数据为算例,分别使用EMD-LN-LSTM模型和其他模型进行预测,结果表明:EMD-LN-LSTM模型24 h平均绝对百分比误差相较于RNN模型、LSTM模型分别降低了3.600%、1.864%,而拟合优度均高于RNN模型、LSTM模型,表明该模型能够更好地拟合负荷曲线,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 经验模态分解 长短期记忆网络 模型优化 组合预测
架空线路改造工程造价的组合预测方法 认领
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作者 俞敏 王愿翔 +3 位作者 闫园 杨小勇 夏晓红 文福拴 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第1期24-30,共7页
架空线路改造工程造价预测是项目管控的重要环节,为提高其预测精度,提出一种组合预测方法。首先,将架空线路改造工程分解为一些子工程,分别预测各子工程造价,之后进行集成。接着,利用主成分分析法并结合专家经验,筛选出影响子工程造价... 架空线路改造工程造价预测是项目管控的重要环节,为提高其预测精度,提出一种组合预测方法。首先,将架空线路改造工程分解为一些子工程,分别预测各子工程造价,之后进行集成。接着,利用主成分分析法并结合专家经验,筛选出影响子工程造价的关键因素,之后,采用基于遗传算法优化的支持向量机和极限梯度提升算法对子工程造价分别进行预测。然后,借鉴博弈论中的Shapley值理论确定组合预测模型中的权重,得到组合预测模型。最后,用实际项目数据对所提出的组合预测方法进行验证,仿真结果表明,与采用单个预测模型相比,所构造的组合预测模型获得了更高的预测精度。 展开更多
关键词 架空线路改造工程 造价预测 组合预测 基于遗传算法的支持向量机 极限梯度提升算法 SHAPLEY值
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改进DS证据理论在中医诊断模型中的应用 认领
6
作者 袁付勇 毕利 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2604-2610,共7页
为解决症状繁多导致的中医辨证困难问题,提出一种基于改进DS证据理论的中医诊断模型。选择4种不同结构的神经网络作为初步预测模型,将网络的预测结果作为不同证据源的基本信度函数,设计并改进组合方式,对DS证据组合公式加入证据源准确... 为解决症状繁多导致的中医辨证困难问题,提出一种基于改进DS证据理论的中医诊断模型。选择4种不同结构的神经网络作为初步预测模型,将网络的预测结果作为不同证据源的基本信度函数,设计并改进组合方式,对DS证据组合公式加入证据源准确性系数,完成不同证据源的加权证据组合,给出诊断最终结果。在已有数据集的基础上,创建基于改进DS证据理论的预测模型,与所有单个神经网络预测模型进行比较,实验结果表明,该模型预测准确率较高,预测时间在可接受范围,验证了模型的可行性。 展开更多
关键词 证据理论 神经网络 中医 组合预测 证据组合
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组合预测模型在武汉港集装箱吞吐量预测中的应用 认领
7
作者 蒋惠园 张安顺 《物流技术》 2020年第2期44-47,140共5页
为使港口集装箱吞吐量预测的误差更小,精度更高,提出运用弹性系数法、灰色模型法、三次指数平滑法的组合预测模型,预测了武汉港未来特征年的集装箱吞吐量,研究结果表明,组合模型相比单一预测方法能够降低误差、提高精度,预测结果更加理想。
关键词 集装箱吞吐量 武汉港 预测模型 组合预测
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安徽省人口结构预测模型的构建及应用——以宿州市为例 认领
8
作者 高凤伟 武以敏 +1 位作者 李壮壮 李强 《辽宁工业大学学报:自然科学版》 2020年第3期177-181,共5页
为探究近年来安徽省人口结构变化规律,以宿州市为例搜集历年人口数据,首先运用logistic模型对宿州市人口总量进行预测,然后运用人口发展模型对宿州市人口结构进行了预测,最后通过对两预测模型赋予最优权重将其进行组合,形成组合预测模... 为探究近年来安徽省人口结构变化规律,以宿州市为例搜集历年人口数据,首先运用logistic模型对宿州市人口总量进行预测,然后运用人口发展模型对宿州市人口结构进行了预测,最后通过对两预测模型赋予最优权重将其进行组合,形成组合预测模型对宿州市人口进行短期预测,结果表明组合预测模型的预测精度更高,同时运用人口发展模型对宿州市人口结构进行长期预测。结果表明,未来宿州市人口总数一直呈现低速增长,婴儿出生率在没有全面二孩政策下,以每年平均约10万人的速度增长,但在全面二孩背景下宿州市的婴儿出生人口将会有所增加;而老龄化人口未来几年快速增长,研究表明,宿州老龄人口比例为已超过老龄化社会比例,宿州市老龄化社会形势严峻。 展开更多
关键词 人口结构预测 LOGISTIC模型 人口发展模型 组合预测 宿州市
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可容忍预测误差及其在汇率组合预测中的应用 认领
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作者 陶志富 赵勤 +1 位作者 朱家明 刘金培 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期255-260,共6页
鉴于传统的最优化组合预测模型确定权重的方法未考虑到数据中极端值的影响,存在一定的局限性。为了更好地提高组合预测的精度,提出了预测结果可容忍误差的相关概念。将其应用到每种单项预测结果及组合预测结果的效果分析中,提出了一类... 鉴于传统的最优化组合预测模型确定权重的方法未考虑到数据中极端值的影响,存在一定的局限性。为了更好地提高组合预测的精度,提出了预测结果可容忍误差的相关概念。将其应用到每种单项预测结果及组合预测结果的效果分析中,提出了一类基于可容忍误差的最优化组合预测模型,从而确定组合预测中各单项预测方法的权重。以2016年1月4日至2018年6月12日日元兑换美元日汇率收盘价的数据为例验证了模型的可行性和合理性。结果表明,所提出的最优化模型能够有效提高组合预测的精度。 展开更多
关键词 可容忍误差 预测精度 组合预测 权系数
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基于数据挖掘的PSO-BP短期电力负荷预测 认领
10
作者 曾德斌 许江淳 +1 位作者 杨杰超 陆万荣 《自动化仪表》 CAS 2020年第5期93-97,共5页
针对海量用电数据环境下,如何提高电力负荷预测精度的问题,采用数据挖掘对电力负荷历史数据进行聚类分析以及异常检测,并利用灰色序列对异常数据进行修正。利用蚁群算法对粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法进行优化,以提高算法的预测精... 针对海量用电数据环境下,如何提高电力负荷预测精度的问题,采用数据挖掘对电力负荷历史数据进行聚类分析以及异常检测,并利用灰色序列对异常数据进行修正。利用蚁群算法对粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法进行优化,以提高算法的预测精度。通过对历史负荷数据进行试验,验证该方法的预测平均误差为3.16%,低于无数据挖掘的PSO-BP算法模型以及PSO-BP算法模型的预测误差。该方法具有一定的实用性以及有效性。 展开更多
关键词 大数据 数据处理 数据挖掘 电力负荷 组合预测 异常检测 负荷预测 数据修正
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基于改进遗传算法的电网投资组合预测方法 认领
11
作者 刘巍 李锰 +5 位作者 李秋燕 王利利 胡钋 凌汝晨 高玉芹 李智 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期78-85,共8页
提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的... 提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力。利用所提出的组合预测模型对某地区电网投资进行预测的结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提组合预测模型能充分利用原始数据的信息,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 灰色预测 BP神经网络 多元回归 遗传算法 组合预测
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基于优化组合模型的航空货邮市场需求预测——来自2007-2017年全球及中国面板数据的实证分析 认领
12
作者 李航 刘培宏 《技术经济》 CSSCI 北大核心 2020年第3期138-145,共8页
航空货邮周转量是评价航空物流业发展的一个重要指标,传统预测方法在复杂系统的表现较差。在趋势外推法、多项式回归和灰色预测的基础上,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子组合预测模型。结果表明,该方法对航空货邮周转量的预测效果比其... 航空货邮周转量是评价航空物流业发展的一个重要指标,传统预测方法在复杂系统的表现较差。在趋势外推法、多项式回归和灰色预测的基础上,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子组合预测模型。结果表明,该方法对航空货邮周转量的预测效果比其他方法更好,以2018年全球数据进行检验,预测误差仅有4.72%。通过预测结果进一步对比分析全球及中国航空货邮市场的发展情况及未来趋势,为中国航空物流业的转型升级以及经济结构的优化发展提供参考与启示。 展开更多
关键词 航空货邮周转量 趋势外推法 多项式回归 灰色预测 组合预测
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最优权值确定的区域物流需求组合预测方法 认领
13
作者 贾少博 《机械设计与制造工程》 2020年第8期113-116,共4页
为了引导物流产业走出高成本的瓶颈期,促进物流产业扩大集散中心规模,以提高区域物流的需求量预测精度为目标,提出了最优权值确定的区域物流需求组合预测方法。首先采用多种方法对区域物流需求量进行预测,然后确定各种方法预测结果的权... 为了引导物流产业走出高成本的瓶颈期,促进物流产业扩大集散中心规模,以提高区域物流的需求量预测精度为目标,提出了最优权值确定的区域物流需求组合预测方法。首先采用多种方法对区域物流需求量进行预测,然后确定各种方法预测结果的权值,并通过加权组合得到区域物流需求最终预测结果,最后进行了区域物流需求组合预测的仿真实验。结果表明,组合预测方法集成了多种独立预测模型的优点,使得预测的效率、准确度均得到了明显的提升。 展开更多
关键词 最优权值 区域物流需求 预测模型 组合预测
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LMD和ARMA组合风速预测方法 认领
14
作者 岳勇 陈雯婷 聂伟 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第8期126-130,共5页
为解决风速间歇性、波动性等缺点对风力发电稳定性的影响,该文提出局域均值分解与时间序列相结合的方法,建立模型对风速进行预测。首先局域均值分解将风速数据分解为若干个瞬时频率乘积函数分量,再将各分量分别建立时间序列模型,得到各... 为解决风速间歇性、波动性等缺点对风力发电稳定性的影响,该文提出局域均值分解与时间序列相结合的方法,建立模型对风速进行预测。首先局域均值分解将风速数据分解为若干个瞬时频率乘积函数分量,再将各分量分别建立时间序列模型,得到各分量的预测值,并叠加各个分量的预测值以获得风速数据的预测值,最后对模型得到预测值与实际风速值、EMD-ARMA模型预测值、ARMA模型预测值进行对比,并进行误差分析。仿真结果表明:局域均值分解与时间序列相结合建立的模型预测误差相对较低。 展开更多
关键词 风速预测 局域均值分解 时间序列 组合预测
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基于原子稀疏分解和支持向量机的风电功率实时预测研究 认领
15
作者 杨茂 刘慧宇 +1 位作者 孙勇 李宝聚 《东北电力大学学报》 2020年第3期1-7,共7页
准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然... 准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然后对得到的原子分量和残差分量分别进行自预测和支持向量机预测,最后将预测值组合叠加,从而得到最终的预测值.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的实时预测.结果表明,该方法可以显著提高风电功率的预测精度. 展开更多
关键词 风电功率 实时预测 原子稀疏分解 支持向量机 组合预测
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基于支持向量机和深度信念网络的短期光伏发电预测方法 认领
16
作者 郭江震 王福忠 张丽 《制造业自动化》 CSCD 2020年第8期29-33,共5页
为了提高光伏发电预测的精度,提出基于支持向量机和深度信念网络的光伏发电预测方法。利用改进的相似日算法选择相似日训练样本,分别构建以线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数为核函数的支持向量机预测模型作为组合预测模型中... 为了提高光伏发电预测的精度,提出基于支持向量机和深度信念网络的光伏发电预测方法。利用改进的相似日算法选择相似日训练样本,分别构建以线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数为核函数的支持向量机预测模型作为组合预测模型中的单项模型,再将三种单项模型的预测结果作为深度信念网络的输入,利用深度信念网络对三种单项模型的预测结果进行组合优化输出,根据实际输出与期望输出的误差动态调整组合权值,从而获得更高的预测精度。最后以澳大利亚沙漠太阳能研究中心的实测数据进行仿真验证,仿真结果表明,所提方法相较于其他方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 预测方法 组合预测 支持向量机 深度信念网络
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飞机机电系统关键部件性能趋势分析方法 认领
17
作者 崔建国 徐昕明 +1 位作者 于明月 蒋丽英 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第8期184-187,共4页
飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究... 飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究对象,提出一种由多项式趋势预测模型和ARMA模型相结合的组合预测方法来对该型飞机发电机进行性能趋势分析。首先,在专业试验平台上对该型飞机发电机进行了长期大量试验,获取了大量性能表征信息。在此基础上,将多项式趋势预测模型和ARMA模型进行组合,综合运用多项式趋势预测模型良好的趋势拟合能力和ARMA的时间序列分析功能,对该型飞机发电机进行性能趋势分析。试验验证结果表明,这种组合预测方法优于传统单一模型的预测方法,具有很高的预测精度,能够更好地实现对飞机发电机的性能趋势分析效能,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 飞机发电机 多项式趋势预测 ARMA 组合预测 性能趋势
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基于LSTM-Prophet非线性组合的时间序列预测模型 认领
18
作者 赵英 翟源伟 +1 位作者 陈骏君 滕建 《计算机与现代化》 2020年第9期6-11,18,共7页
目前采用单一预测模型对于复杂的非线性时间序列具有预测精度较低,且不能很好地捕捉时间序列的复合特征的问题,因此本文提出一种基于BP神经网络组合的长短期记忆网络-Prophet(LSTM-Prophet)时间序列预测模型。模型将长短期记忆网络及Pro... 目前采用单一预测模型对于复杂的非线性时间序列具有预测精度较低,且不能很好地捕捉时间序列的复合特征的问题,因此本文提出一种基于BP神经网络组合的长短期记忆网络-Prophet(LSTM-Prophet)时间序列预测模型。模型将长短期记忆网络及Prophet这2种预测模型得到的预测值通过BP神经网络进行非线性组合,得出最终的预测值。随后设计实现本文模型与3个单项模型的对比实验,使用3个不同领域的数据集验证本文模型的准确性和有效性。实验结果表明提出的预测模型具有较高的预测精度、较好的通用性和应用前景。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 Prophet模型 时序预测 组合预测
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基于CEEMDAN-MR-PE-NLE多频优化组合模型的碳金融市场价格预测 认领
19
作者 崔金鑫 邹辉文 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第3期105-120,共16页
鉴于碳金融市场价格预测的复杂性,遵循"分解"、"重构"、"预测"、"集成"的总体建模架构,构建了CEEMDAN-MR-PE-NLE多频优化组合预测模型.先基于CEEMDAN算法对原始碳价序列进行分解,然后采用CCI... 鉴于碳金融市场价格预测的复杂性,遵循"分解"、"重构"、"预测"、"集成"的总体建模架构,构建了CEEMDAN-MR-PE-NLE多频优化组合预测模型.先基于CEEMDAN算法对原始碳价序列进行分解,然后采用CCI贡献度指数和E-C进化聚类算法以及Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构,进而得到高频分量、低频分量和趋势分量,利用PSO-ELM粒子群优化的极限学习机预测模型对三个重构分量分别进行预测,最后采用非线性集成算法将重构分量的预测结果进行集成,得到最终的碳价预测结果.五种模型预测效果评价指标和MCS检验均表明:与基准模型相比,构建的预测模型性能最优,DM稳健性检验结果也进一步证实了构建的预测模型的稳健性. 展开更多
关键词 碳金融市场 价格预测 PSO-ELM模型 组合预测 非线性集成
基于GM(1,1)与BP神经网络的综合负荷预测 认领
20
作者 宋建 束洪春 +3 位作者 董俊 梁雨婷 李雨龙 杨博 《电力建设》 北大核心 2020年第5期75-80,共6页
针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM (1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建... 针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM (1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建立BP残差修正模型,利用该模型进行残差预测,最后将残差修正值和GM (1,1)模型预测值进行叠加得到最终所需的负荷预测值。利用该模型对某地区进行仿真实验,结果表明该修正模型具有较高的预测精度和实用性。 展开更多
关键词 负荷预测 GM(1 1) BP神经网络 组合预测 残差修正
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