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王秀 《宁波职业技术学院学报》2010,14(5):38-41
针对提供的道路交通事故相关影响因子数据,构建了基于关联分析的灰色神经网络组合道路交通事故预测模型。结合实例,用所提出的模型给与了预测。结果表明,基于灰色关联分析神经网络预测模型充分发挥关联选优的优越性,比全输入神经网络预测模型有更好的预测精度,从而说明运用灰色关联分析方法对输入因子选择是有效可行的。基于灰色关联分析的神经网络组合交通事故预测模型充分发挥各单一模型的优点同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想、精度更高。 相似文献
3.
由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
4.
巨旭平 《连云港职业技术学院学报》2009,22(1)
用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络GMBP模型,对图书馆借阅人数进行预测.基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用对模型进行学习验证.该模型有效地把灰色理论的弱化数据波动性的优点和神经网络非线性特点结合起来,并以科学预测为依据提出图书馆资源管理对策. 相似文献
5.
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
6.
宋雅晴 《安徽教育学院学报》2013,(6):18-20,24
鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,首先利用安徽省1994-2011年的能源消费数据,分别建立二次多项式模型、灰色预测模型和时间序列模型,并对其结果进行统计检验和比较分析;其次在使误差平方和达到最小的条件下进行权重分配,建立组合预测模型,结果表明该模型的精度高于各单项预测模型,可以用来预测安徽省未来的能源消费量;最后应用组合预测模型预测出安徽省未来4年的能源消费量. 相似文献
7.
以某市公路货运量的历史数据为例,分别采用灰色模型和径向基神经网络模型对公路货运量进行预测。在此基础上,运用有效度理论,构建并联型灰色神经网络模型,并对两模型的预测结果进行加权作为最终预测值,计算结果表明了该方法在公路货运量预测中的有效性。文中还应用马尔可夫链预测模型对组合模型的预测结果进行了分析,增加了预测结果的可信度。 相似文献
8.
《洛阳师范学院学报》2016,(8)
利用2005~2012年安徽省电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色GM(1,1)模型.模拟结果表明,灰色GM(1,1)模型比较合理地反应了安徽省电力消费量的增长趋势,并且预测精度较高,误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法. 相似文献
9.
针对学生在建立预测模型时不能准确判别使用合适的预测模型,归纳了几种使用较多的预测方法:微分方程模型、时间序列方法、灰色预测和BP神经网络。对每种预测模型做了简单的介绍分析和适当地对某些模型进行了改进,总结了相应的优缺点以及各自适用的预测范围。 相似文献
10.
电力系统负荷预测是电力市场的基础,准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性,从而提高电力系统的经济效益和社会效益。文章介绍了用于中长期负荷预测的灰色理论模型以及灰色等维新息模型、弹性系数法与非线性回归中的指数预测模型,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法——优选组合预测模型。结果表明,优选组合预测模型对于电力系统中长期负荷预测这样复杂的问题,具有预测精度高,简捷实用等优点,该方法可以作为中长期负荷预测的工具之一。 相似文献
11.
针对电力负荷序列不稳定性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度下降等问题,提出MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的短期电力负荷预测模型。利用GRNN神经网络延拓方法对原始信号两端数据进行延拓,用余弦窗函数对延拓数据加窗处理后再进行MEEMD分解,用神经网络对各分量趋势进行预测,叠加各分量的预测结果得到负荷序列的最终预测结果。实验结果表明,MEEMD加窗改进分解预测的平均绝对误差、平均绝对值百分比误差和均方根误差分别为73.926 8、0.818 0%和82.930 1。基于MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的电力负荷预测不仅能抑制端点效应,而且能解决模态混叠和伪分解问题,提高了短期电力负荷的预测精度。 相似文献
12.
为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测. 相似文献
13.
蒋惠凤 《温州职业技术学院学报》2014,(1):57-60
为提高负荷预测精度,将主成分回归（PCR）、偏最小二来回归（PLSR）与反向传播神经网络（BPNN）相结合,分别建立基于PCR和PLSR及与神经网络耦合的年用电量预测模型.结果表明,以PCR和PLSR方法提取成分作为神经网络的输入,以实际用电量作为输出,建立的PC-BPNN和LV-BPNN非线性预测模型拟合优度优于PCR和PLSR线性预测模型.从检验四个预测模型的预测效果看,线性预测模型的预测值均高于实际值,非线性预测模型的预测值均低于实际值. 相似文献
14.
Effective and exact short-termforecastingof urban wa-ter consumptionis veryimportant to on-line simulation andoptimal schedulingin municipal water supply management .Almost all traditional short-termpredictions use time seriesmethods,such as multi linear … 相似文献
15.
提出了把粗糙集和R BF神经网络相结合应用于农业总产值预测的方法。首先用粗糙集对影响农业总产值的多个因素进行属性约简,选择主要影响因素,去除冗余信息;然后利用RBF神经网络建立预测模型。最后对该模型的预测结果与因子分析神经网络模型的预测结果进行了比较,表明了该模型的有效性和优越性。 相似文献
16.
董翠玲 《顺德职业技术学院学报》2004,2(2):26-28
从剖析 BOT 的概念入手,分析当前电力行业发展的现状以及 BOT 投资方式在电力基础设施建设中的优点,论证电力建设中使用 BOT 的必要性和可行性,提出电力BOT 项目在具体实施中应注意的问题及对策。 相似文献
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1 Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｓｏｉｌｂｅｈａｖｉｏｕｒｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｐｒｏｂｌｅｍｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｓｏｉｌｍｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ .Ｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔｆｏｕｒｄｅｃａｄｅｓ ,ｍａｎｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｄｅｖｏｔｅｄｅｎｏｒｍｏｕｓｅｆｆｏｒｔｓｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｔｈｅｌｉｑｕｅｆａｃｔｉｏｎｏｆｓａｔｕｒａｔｅｄｓｏｉｌｕｎｄｅｒｖａｒｉｏｕｓａｓｓｕｍ… 相似文献
18.
张宁 《福建工程学院学报》2017,(4):367-370
提出将一种进化的神经网络模型——极限学习机应用于短期电力负荷时间序列预测中,该方法具有模型参数设置少、训练速度快和良好的泛化能力等明显优点。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于BP神经网络模型,同时也验证了该模型应用于短期负荷预测的有效性和可行性。 相似文献
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用人工神经网络预测时用水量的方法 总被引：4，自引：0，他引：4
根据城市时段用水量序列季节性、趋势性及随机扰动性的特点 ,利用人工神经网络方法 ,建立了时间水量短期预报模型 .选取不同的隐层结点数 ,采用相同的输入样本及预测数据进行训练和预测 ,并通过比较其相对误差的大小 ,确定了神经网络的结构 ,并应用 Matlab语言进行了具体的建模和预报 .实例考核证明 ,该方法与常用的时间序列三角函数分析法相比 ,具有预测误差小、计算速度快等特点 ,可满足供水系统调度运行的实际需要 相似文献
20.
郑凤霞 《乐山师范学院学报》2013,(12):6-9
结合RBF网络模型和ARIMA模型预测的优点,构建基于RBF网络模型和ARIMA模型的混合模型,对四川省高等教育规模预测问题进行研究。采用构建ARIMA模型得出的预测值对RBF网络模型的预测值进行修正,提高了区域高等教育规模预测的精度。 相似文献