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光伏电站的发电功率高度依赖于不同的天气条件,其变化无规律可循,从而给电网管理带来挑战。因此,对光伏发电功率进行预测研究,以确保电网安全、稳定运行。首先,按季节和天气类型划分历史发电数据,经数据分析后,将温度与历史发电功率作为输入,构建了ANFIS与模糊聚类 ESN两个光伏发电功率预测模型。利用Matlab模糊逻辑工具箱构建ANFIS模型,而对于模糊聚类 ESN模型的构建,先采用模糊聚类处理输入数据,再利用ESN进行训练与预测。通过对两个预测结果的比较,模糊聚类 ESN模型的预测精度高于ANFIS模型。 相似文献
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针对现有网络安全技术不能准确地对网络未来安全态势进行预测的问题,提出一种基于回声状态网络(ESN)进行态势预测的方法。对数据量庞大的安全态势值,利用回声状态网络可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题。实验表明,由于训练简单,可根据不同网络环境自动优化网络参数,且算法本身在混沌时间序列预测方面的先天优势,使得 ESN 算法比传统神经网络方法在网络态势预测准确率方面有明显改善。 相似文献
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为实现人体运动意图预测,该文提出一种基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法优化回声状态网络（echo state network,ESN）的模型预测控制（model predictive control,MPC）方法。首先,利用运动捕捉系统获得人体动作运动学信息,通过OpenSim软件反解算获取动力学信息;其次,以动力学信息为输入,运动学信息为输出,构建人体骨骼肌肉系统的ESN模型,并利用PSO算法优化ESN模型的关键参数;同时,将线性化后的ESN模型作为MPC控制对象,通过运动学信息,反优化MPC目标函数,求解目标结果,完成对人体运动意图的预测;最后,通过比较实验验证了所提方法的有效性。该方法对人体运动意图预测及穿戴式机器人控制算法设计等相关应用研究与教学实践具有实际意义。 相似文献
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针对路面抗滑性能预测任务中存在的指标单一和预测精度差等问题,在传统回声状态网络(echo state network, ESN)模型的基础上,提出了逻辑映射(logistic mapping, LM)和偏差丢失(bias dropout, BD)优化的改进回声状态网络模型(LM-BD-ESN)。其中,LM模块能够优化输入权重矩阵,从而与多变量非平稳序列数据产生更高的契合度;BD模块能够自主删除多余的存储单元,从而降低模型复杂度。针对路面材料与抗滑性能之间存在的非线性关系描述,基于三维测量仪采集路面的多组三维形貌数据,分别利用支持向量机(support vector machine, SVM)、相关向量机(relevance vector machine, RVM)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)、ESN及LM-BD-ESN对路面抗滑数据进行分析验证。结果表明,所提LM-BD-ESN算法在预测任务中的均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.085 8和0.066 4,相较于其他算法具有更高的效率和精度。 相似文献
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本文给出了一个计算河床随时间变化的数学模型，该模型可预测河道整治工程修建后河床的地形变化，并确定整治工程的最佳设计方案．对计算河床水位变化的模型进行了推导尝试。其计算成果与现场观测资料进行了适当对比。 相似文献
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杨青园 《安徽科技学院学报》2004,18(6):33-34
本文介绍了现代高层建筑全自动水位控制系统的开发,利用主控制计算机对检测到的水位高度信号进行模糊化处理,并通过单片机带动控制系统对水位进行调整,以获得节水、节电的效果. 相似文献
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采用微处理技术、RS-485通信技术和计算机技术,实现水位数据的采集和传输。该系统工作时．上位机发出水位采集指令给微控制器并在其控制下,水位传感器将采集到的水位数据送到微控制器处理,再将处理好的水位数据发送给上位机,监控中心的管理员可通过水位数据管理平台对数据进行操作。 相似文献
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ZHAO Ying NAN Jun CUI Fu-yi GUO Liang 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1482-1487
This paper deals with the study of a water quality forecast model through application of BP neural network technique and GUI (Graphical User Interfaces) function of MATLAB at Yuqiao reservoir in Tianjin. To overcome the shortcomings of traditional BP algorithm as being slow to converge and easy to reach extreme minimum value,the model adopts LM (Leven-berg-Marquardt) algorithm to achieve a higher speed and a lower error rate. When factors affecting the study object are identified,the reservoir's 2005 measured values are used as sample data to test the model. The number of neurons and the type of transfer functions in the hidden layer of the neural network are changed from time to time to achieve the best forecast results. Through simulation testing the model shows high efficiency in forecasting the water quality of the reservoir. 相似文献
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简要介绍了非线性的神经网络和分量级的多元线性回归模型 ,并采用这两种方法对广东省珠江三角洲河口区水位过程进行预报分析 相似文献
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刘财辉 《赣南师范学院学报》2006,27(6):44-47
针对长江水质问题,先用内梅罗水质污染指数法对长江近两年多的水质情况做定量的综合评价,判断出主要污染物的源头所在地区,然后采用GM(1,1)模型对长江未来10年水质污染的发展趋势做出了预测． 相似文献
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用水量是城市发展水平的重要评价指数。鉴于用水量系统复杂性和非线性的特征,结合郑州市居民用水量的历史数据,通过建立优化背景值的MGM(1,n)模型,实例预测郑州市2008至2015年用水量需求并指出城市居民用水量发展趋势。 相似文献
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本文利用灰色系统中的GM（1，1）模型，得到了关于我国废水排放量的一个较为精确的预测模型并加以应用，为进行决策与制定计划提供一个很好的帮助，利于改善我国的水环境。 相似文献
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基于灰色神经网络串联组合模型的涌水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用矿井涌水量实测值建立灰色理论与神经网络串联组合的预测模型,即利用不同灰色模型预测值训练神经网络进行预测,提高矿井涌水量的预测精度,先后建立了GM（1,1）、二次参数拟合GM（1,1）模型,将其与BP神经网络模型串联形成最终预测模型,以淮南矿区潘三矿西翼矿井涌水量预测为例,结果说明了该模型具有较高的准确性。 相似文献
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通过采用多元线性回归和BP神经网络建立了大西海子水库输水预报两个模型，并用水文实测数据对模型进行验证，结果表明预测模型具有可行性和实用性，为塔里木河流域水资源的合理利用以及水权目标管理提供科学依据。 相似文献
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讨论了长江水质的评价与预测问题,分析过去10年主要统计数据,分别用指数法,优化模型,二阶线性差分方程模型,对长江水质进行了评价与预测．同时也就长江水质污染问题提出了可行的建议与意见,最后对预测结果进行了误差分析,并对模型进行了评价与推广． 相似文献
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指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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金榜 《金华职业技术学院学报》2011,11(3):89-92
为了能精确地预测城镇居民的社会消费水平,以北京市城镇居民的年度人均消费水平作为研究对象,以误差修正函数为工具,考察近十多年各种影响消费水平发展的因素及其统计数据,建立了该市社会消费水平的预测模型,并对其社会消费水平进行预测。实证研究结果表明,误差修正模型证明了年度消费水平对当年可支配收入水平具有绝对的依赖,即收入与消费有长期稳定关系,也证明了人们的消费心理受收入变化率的刺激,同时会严格按照长期稳定关系调整自己的消费行为。 相似文献