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题名基于EMD和神经网络的非线性时间序列预测方法
被引量:10
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作者
涂锦
冷正兴
刘丁毅
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机构
西南交通大学经济管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第8期41-44,共4页
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文摘
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
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关键词
经验模态分解
三层前馈神经网络
自适应线性神经网络
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Keywords
empirical mode decomposition
three-layer feed-forward neural networks
adaptive linear neural network
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名康定市桃花沟泥石流发育特征及防治对策
被引量:2
- 2
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作者
刘丁毅
胡卸文
杨相斌
文强
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机构
西南交通大学
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出处
《四川水力发电》
2021年第2期130-136,共7页
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基金
国家重点研发计划(No.2018YFC1505401)。
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文摘
拟建大渡河猴子岩水电站某移民场址位于桃花沟沟口堆积扇上,桃花沟属于泥石流冲沟,历史上曾多次爆发泥石流并淤塞大渡河。笔者通过现场勘察,查明了桃花沟泥石流形成的地形地貌、物源和水源条件,以及当时泥石流爆发状况,阐述了泥石流发育特征和成灾机理。在此基础上,根据沟道特点,通过对泥石流基本特征参数计算分析,利用ANSYS软件旗下的CFX模拟了50 a一遇泥石流在沟口处的冲淤漫流范围,并对移民安置点的潜在影响及危险性进行分析评价,进而提出了针对性的治理措施建议。
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关键词
泥石流
发育特征
数值模拟
防治
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Keywords
debris flow
development characteristics
numerical modelling
prevention and control
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分类号
P642.23
[天文地球—工程地质学]
S471
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名基于RAMMS锄头沟泥石流运动过程模拟
被引量:4
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作者
熊冲冲
胡卸文
刘丁毅
贺书恒
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机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室
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出处
《四川地质学报》
2021年第1期107-111,122,共6页
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基金
国家重点研发计划(2018YFC1505401),国家自然科学基金资助(No.41731285,41672283)。
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文摘
2013年7月,汶川县锄头沟受暴雨影响爆发泥石流灾害,对沟口居民区和交通干线造成严重破坏,造成巨大经济损失。通过对泥石流的发育特征分析和运动特征参数计算,利用RAMMS软件基于Voellmy模型和REK模型对泥石流运动堆积过程进行数值模拟,获得泥石流平均流速、泥深的运动变化特征。模拟结果表明,沟口处沟道泥深约2~6m,平均流速2~4m/s。对堆积范围进行校核,与实地调查结果基本吻合,模拟结果对泥石流运动特征分析及其防治具有积极意义。
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关键词
泥石流
运动特征
RAMMS
数值模拟
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Keywords
debris flow
dynamic characteristics
RAMMS
numerical modeling
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分类号
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
P642.23
[天文地球—工程地质学]
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