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1.
面向对象的人工神经网络负荷预测遗传算法 总被引：1，自引：0，他引：1
用计算机集成智能技术进行负荷预测的遗传算法是在综合人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的基础上形成的,这种模型在ANN和GA的基础上可以对未来24 h负荷做出短期预测.利用遗传算法可以求得最佳负荷和偏差,仿真结果表明这种方法是有效的. 相似文献
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为了对新的电力工程进行造价预测与估算,采用人工神经网络(ANN)的机器学习与预测能力,通过分析电力工程造价的影响因素,并将这些影响数据归一化预处理后作为ANN的输入,用历史电力工程造价数据对ANN进行训练,并采用训练后的ANN对新的电力工程进行造价预测.多个电力工程造价预测结果表明,ANN的造价预测结果与实际造价的误差... 相似文献
3.
《赣南师范学院学报》2016,(6):23-26
为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好. 相似文献
4.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2021,(9)
目的:通过系列室内试验以及建立的人工神经网络(ANN)模型研究钢-聚乙烯醇(PVA)混杂纤维混凝土的抗压力学性能,探究不同纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响。创新点:1.进行了不同纤维含量和纤维混合比的钢-PVA混杂纤维混凝土抗压试验,揭示了钢-PVA混杂纤维混凝土的抗压性能。2.考虑23项输入参数,建立了ANN模型模拟钢-PVA混杂纤维混凝土的抗压性能,很好地再现了试验结果,并揭示了不同纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响规律。方法:1.通过抗压试验,分析不同纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响;将试验结果与既有文献数据结合,建立ANN模型的数据库。2.考虑23项输入参数,建立ANN模型,并进行参数优化、训练和测试以及敏感性分析。3.对比分析ANN模型和传统损伤模型,验证并论证ANN模型的正确性和优势。4.通过参数敏感性分析,揭示纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响。结论:1.与损伤模型相比,ANN模型能够更好地模拟钢-PVA混杂纤维混凝土的抗压性能,包括抗压强度、峰值应变和应力-应变曲线。2. ANN模型可以考虑23项混杂纤维混凝土组分的影响,包括纤维特征、混凝土组成成分和素混凝土力学性能。3.抗压试验结果和ANN模拟结果都表明,钢纤维对混杂纤维混凝土的抗压性能影响大于PVA纤维。 相似文献
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王焱 《桂林师范高等专科学校学报》2006,20(2):150-153,156
应用RBF(Radial Basis Function, 径向基函数)人工神经网络进行电力系统短期负荷预测.考虑了天气、经济、节假日等因素对电网负荷的影响,将负荷按照每周各日分类,共七种模式,学习样本选取每周中的相同类型日.在预测前还对原始数据中的伪数据进行剔除,提高了预测的精确度.利用从湖南省双峰电力局收集到的负荷数据进行网络模型的训练,所得结果表明了RBF网络对于负荷预测是有效性的. 相似文献
7.
为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-1ab7．2神经网络工具箱中的BP人工神经网络（BP—ANN）算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP—ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5．0％,能够满足工程需要;BP—ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。 相似文献
8.
利用TMVA(Toolkit for Multivariate Analysis)软件包提供的人工神经网络方法(ANN)进行了多参量的分析,实现对γ和强子簇射的分辨.测试结果表明,利用上述方法,在对信号的挑选率达到70%的条件下,对强子的排斥率达到了86%. 相似文献
9.
马宁 《重庆职业技术学院学报》2015,24(2)
在电力行业,预测电力短期负荷是一项重要的工作,准确预测电力负荷是实现电力管理现代化的重要内容之一.该文分析了基于模糊集的BP人工神经网络模型,并运用它来预测电力短期负荷.通过算例研究,证实了模型的准确性与可靠性,能较好地满足生产实践的要求. 相似文献
10.
《东南大学学报》2017,(4)
为了研究多因素影响下沥青路面水膜厚度的变化,结合基于水动力学理论的二维浅水方程,提出一种利用人工神经网络(ANN)预测沥青路面水膜厚度的方法.多因素包括降雨强度、路面宽度、路面横坡、路面纵坡和路面粗糙系数.二维水动力仿真模型经过实测数据验证并根据沈山高速公路工程设计方案仿真得到有限数量的训练数据用于沥青路面水膜厚度的预测,进而分析了多因素对水膜厚度在路面分布的影响.经过18组数据的验证,人工神经网络模型预测精度可达0.991.预测结果表明:水膜厚度从中央分隔带向道路边缘逐渐增加,降雨强度对水膜厚度的变化有明显影响.在路面宽度20 m,降雨强度30 mm/h的条件下,路面内侧车道内的水膜厚度低于10 mm,外侧车道的水膜厚度为20 mm.受训练样本数量的影响,预测结果存在一定的波动,但与现行规范和理论计算值相比,人工神经网络模型能够更好地描述沥青路面水膜的宏观分布特性. 相似文献
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12.
将GM（1,1）模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度. 相似文献
13.
为获得更精确预测粮食价格的方法,引入了人工神经网络预测法,建立了一种改进的人工神经网络模型,并通过该模型自学习的特性对已获得粮食价格时间序列数据的波动规律与发展趋势实现记忆性的学习,最终预测出未来价格.结果表明：人工神经网络模型在预测价格问题上具有很高的精度;其方法不仅可行,而且适用性强,预测结果客观、合理,具有一定的研究价值和较好的应用前景. 相似文献
14.
基于模型的预测控制器设计最重要的一步是设计一个尽可能精确和在大范围操作条件下有效的模型.煮糖过程是一个具有严重的非线性和不稳定性过程,过程的主要非线性表现在晶体生长率.这篇论文用两种方法来描述晶体生长率模型的设计,第一种方法是传统的方法,它是通过采用非线性规划最优化方法(NLP)决定晶体生长率经验公式的参数;第二种方法是一种新颖的建模策略,它把晶体生长率作为非线性逼近器的人工神经网络(ANN)与由蔗糖晶体质量平衡所表述的先前既定的知识相结合.最初结果显示第一种类型的模型能够较好地执行局部匹配,而第二种具有更大的灵活性. 相似文献
15.
赵汝嘉 《职教通讯(江苏技术师范学院学报)》2004,10(4)
基于实例推理(CBR)耦合人工神经网络(ANN)的产品设计方案决策系统的基本原理、系统体系结构、关键技术及其实施的途径,为快速响应市场需求,进行产品设计方案决策提供了新的思路和工具. 相似文献
16.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2016,(2)
目的:短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据。研究处理非线性、非稳态电力负荷信号的新方法,建立短期负荷预测的混合模型,提高短期负荷预测的精确度。创新点:1.提出一种改进总体经验模态分解(EEMD)方法,抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.提出一种基于改进EEMD和反向传播神经网络(BPNN)的短期负荷预测方法。方法:1.使用改进的EEMD方法将非稳态、非线性的电力负荷信号分解为一系列的内禀模态函数和一个趋势余量;2.移除所得的高频内禀模态函数;3.使用BPNN分别预测各内禀模态函数及趋势余量;4.使用BPNN组合各内禀模态函数及趋势余量预测结果,即为最终负荷预测结果。结论:1.所提出的改进EEMD方法能有效抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.在相同条件下,所提出的基于改进EEMD和BPNN的短期负荷预测方法较BPNN、EMD-BPNN、EEMD-BPNN、SARIMA-BPNN、WTNNEA和WGMIPSO预测方法有更高的精确度。 相似文献
17.
人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的. 相似文献
18.
分别采用人工神经网络BP算法（网络结构为3-9-1）和线性回归分析方法对17个4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物在4℃时与小牛子宫雌激素受体的亲合力参数Iog1/K（iKi为衍生物对3BHSD的抑制常数）与分子的范德华体积V、最高被占据分子轨道能量EHOMO和9号碳原子的净电荷Q之间建立了QSAR模型,ANN模型的相关系数R=0.9999,标准偏差SD=0.0014。MLR模型的相关系数R=0.9470,标准偏差SD=0.4459。结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果。 相似文献
19.
径向基网络在环境质量评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
应用径向基网络（RBF－ANN）算法的人工神经网络建立了环境质量评价模型，为便于比较，将该模型应用于贵阳市1991－1995各年度的大气环境质量评价，结果表明，径向基网络用于环境质量评价具有客观性和实用性。 相似文献
20.
本文主要研究基于多agent的认知型自主学习策略模型（MACIS）。本模型建立在智能计算机辅助教学系统模型（ICAI）基础上,通过多agent之间的互相协作完成学习任务,并运用人工神经网络（ANN）中的反向传播算法（BP）,结合认知理论,建立能反映学生学习水平和认知能力的认知型自主学习策略模型。 相似文献