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灰色振荡序列GM(1,1)模型及在城市用水中的应用
被引量:
23
1
作者
赵宇哲
武春友
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2010年第5期155-159,166,共6页
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,...
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000~2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。
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关键词
灰色预测
GM(1
1)模型
振荡序列
用水量预测
平移
变换
几何平均变换
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职称材料
改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用
被引量:
4
2
作者
侯运炳
汪健民
+2 位作者
张晓
石森森
李照栋
《中国矿业》
北大核心
2013年第5期49-52,共4页
GM(1,1)模型是进行成本预测的普遍方法,但传统的GM(1,1)模型却难以反映序列的随机波动性。本文通过对传统的GM(1,1)模型进行改进,将原始时间序列进行加速平移变换和几何平均变换,有效地弱化了原始数据的随机性,将改进的GM(1,1)模型应用...
GM(1,1)模型是进行成本预测的普遍方法,但传统的GM(1,1)模型却难以反映序列的随机波动性。本文通过对传统的GM(1,1)模型进行改进,将原始时间序列进行加速平移变换和几何平均变换,有效地弱化了原始数据的随机性,将改进的GM(1,1)模型应用于某矿的原煤成本预测,对该矿区2003~2011年的单位原煤成本进行相对误差检验,预测结果表明该改进模型预测效果较好,为煤矿企业进行成本预测提供了一种适用的工具。
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关键词
灰色模型
平移
变换
几何平均变换
原煤成本
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职称材料
应用柯西推理证明不等式
3
作者
王盛刚
《高等函授学报(自然科学版)》
1996年第5期43-44,共2页
不等式的证明方法多种多样,本文讨论应用柯西推理证明不等式。 法国数学家柯西(A.L.Cauchy)在《分析教程》的注释Ⅱ中,对于AG不等式给出了一个证明。其方法是:为证明命题P(n)
关键词
柯西推理
不等式
证明方法
调和
平均
变换
几何平均变换
算术
平均
变换
全文增补中
矿区边坡变形预测的IGM-LSSVM模型
被引量:
5
4
作者
冯腾飞
刘小生
+1 位作者
钟钰
马玉清
《金属矿山》
CAS
北大核心
2019年第3期168-172,共5页
由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型(gray model,GM)仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种...
由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型(gray model,GM)仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种改进的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型(IGM-LSSVM)。将几何平均生成变换引入GM(1,1)模型,增强其输入样本的指数规律性,初步预测出变形值并计算残差;针对人工蜂群算法(artificial bee colnony,ABC)在优化LSSVM参数时易陷入局部极值的缺陷,引入Metropolis准则并为其设计了自适应降温函数,得到自适应Metropolis人工蜂群算法(adaptive metropolis artificial bee colnony,AMABC);利用AMABC算法优化的LSSVM训练GM(1,1)模型得到的预测残差值补偿GM(1,1)模型,得到最终预测值。某矿区边坡变形预测表明:AMABC算法有效克服了ABC算法易陷入局部最优解的缺点,IGM-LSSVM、GM(1,1)、ABC-GM-LSSVM等模型预测的平均相对误差分别为1.223%,9.565%、3.200%,可见,IGM-LSSVM的预测精度相对于其余2种模型优势明显,对于实现矿区边坡变形高精度预测有一定的参考价值。
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关键词
变形监测
灰色模型
最小二乘支持向量机
几何平均
生成
变换
METROPOLIS准则
自适应降温函数
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职称材料
题名
灰色振荡序列GM(1,1)模型及在城市用水中的应用
被引量:
23
1
作者
赵宇哲
武春友
机构
大连理工大学管理学院
出处
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2010年第5期155-159,166,共6页
基金
加拿大国际发展署(CIDA Tier 1)国际合作项目(S-61532)
碧流河流域GIS数字化管理中心示范工程(2005E21SF142)
文摘
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000~2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。
关键词
灰色预测
GM(1
1)模型
振荡序列
用水量预测
平移
变换
几何平均变换
Keywords
grey forecast
GM(1
1) model
oscillation sequence
water consumption forecasting
translation transformation
geometric mean transformation
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用
被引量:
4
2
作者
侯运炳
汪健民
张晓
石森森
李照栋
机构
中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院
潞安集团王庄煤矿
出处
《中国矿业》
北大核心
2013年第5期49-52,共4页
基金
中国矿业大学(北京)中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(编号:No.2011YZ02
No.2009QZ08)
文摘
GM(1,1)模型是进行成本预测的普遍方法,但传统的GM(1,1)模型却难以反映序列的随机波动性。本文通过对传统的GM(1,1)模型进行改进,将原始时间序列进行加速平移变换和几何平均变换,有效地弱化了原始数据的随机性,将改进的GM(1,1)模型应用于某矿的原煤成本预测,对该矿区2003~2011年的单位原煤成本进行相对误差检验,预测结果表明该改进模型预测效果较好,为煤矿企业进行成本预测提供了一种适用的工具。
关键词
灰色模型
平移
变换
几何平均变换
原煤成本
Keywords
grey model
translation transform
geometric mean transform
raw coal costs
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F406.72 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
应用柯西推理证明不等式
3
作者
王盛刚
机构
嘉鱼县教师函授站
出处
《高等函授学报(自然科学版)》
1996年第5期43-44,共2页
文摘
不等式的证明方法多种多样,本文讨论应用柯西推理证明不等式。 法国数学家柯西(A.L.Cauchy)在《分析教程》的注释Ⅱ中,对于AG不等式给出了一个证明。其方法是:为证明命题P(n)
关键词
柯西推理
不等式
证明方法
调和
平均
变换
几何平均变换
算术
平均
变换
分类号
O178 [理学—基础数学]
全文增补中
题名
矿区边坡变形预测的IGM-LSSVM模型
被引量:
5
4
作者
冯腾飞
刘小生
钟钰
马玉清
机构
江西理工大学建筑与测绘工程学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2019年第3期168-172,共5页
基金
国家自然科学基金项目(编号:41561091)
文摘
由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型(gray model,GM)仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种改进的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型(IGM-LSSVM)。将几何平均生成变换引入GM(1,1)模型,增强其输入样本的指数规律性,初步预测出变形值并计算残差;针对人工蜂群算法(artificial bee colnony,ABC)在优化LSSVM参数时易陷入局部极值的缺陷,引入Metropolis准则并为其设计了自适应降温函数,得到自适应Metropolis人工蜂群算法(adaptive metropolis artificial bee colnony,AMABC);利用AMABC算法优化的LSSVM训练GM(1,1)模型得到的预测残差值补偿GM(1,1)模型,得到最终预测值。某矿区边坡变形预测表明:AMABC算法有效克服了ABC算法易陷入局部最优解的缺点,IGM-LSSVM、GM(1,1)、ABC-GM-LSSVM等模型预测的平均相对误差分别为1.223%,9.565%、3.200%,可见,IGM-LSSVM的预测精度相对于其余2种模型优势明显,对于实现矿区边坡变形高精度预测有一定的参考价值。
关键词
变形监测
灰色模型
最小二乘支持向量机
几何平均
生成
变换
METROPOLIS准则
自适应降温函数
Keywords
Deformation monitoring
Gray model
Least squares support vector machine
Geometric mean generating transformation
Metropolis criterion
Adaptive colling function
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
灰色振荡序列GM(1,1)模型及在城市用水中的应用
赵宇哲
武春友
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2010
23
下载PDF
职称材料
2
改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用
侯运炳
汪健民
张晓
石森森
李照栋
《中国矿业》
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
3
应用柯西推理证明不等式
王盛刚
《高等函授学报(自然科学版)》
1996
0
全文增补中
4
矿区边坡变形预测的IGM-LSSVM模型
冯腾飞
刘小生
钟钰
马玉清
《金属矿山》
CAS
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引证文献
统计分析
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