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基于OLAM的高速公路交通量多维预测研究 被引量:8
1
作者 钱超 许宏科 +2 位作者 徐娜 代亮 程鸿亮 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期48-56,共9页
OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模... OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考. 展开更多
关键词 公路运输 多维预测 OLAM 收费数据 交通量 季节ARIMA模型 数据挖掘
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瓦斯突出多维预测模型的研究
2
作者 付华 姜伟 单欣欣 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2012年第2期318-321,324,共5页
煤矿瓦斯灾害是煤矿生产中最危险的事故,给安全生产带来严重隐患,所以瓦斯灾害的预测很重要。该文针对以往的瓦斯预测法无法解决多维灾害问题,提出了多维瓦斯预测模型和自回归人工神经网络形成一种新的自适应预测方法,对多维灾害进行预... 煤矿瓦斯灾害是煤矿生产中最危险的事故,给安全生产带来严重隐患,所以瓦斯灾害的预测很重要。该文针对以往的瓦斯预测法无法解决多维灾害问题,提出了多维瓦斯预测模型和自回归人工神经网络形成一种新的自适应预测方法,对多维灾害进行预测。实验结果表明,自回归神经网络预测精度高,自适应性强,可对瓦斯灾害趋势做出很好的预测。 展开更多
关键词 瓦斯 多维预测模型 自回归神经网络 预测
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成本约束下的多维预测准确度优化模型
3
作者 安国强 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第1期50-52,共3页
针对预测的多维性、目的性以及其成本特性,文章提出了三个模型:综合预测符合度模型、"多维预测准确度—复合成本"关系模型、准确度优化模型,目的是求解成本约束下的最优多维预测准确度曲线。
关键词 多维预测 符合度 复合成本 认知领域
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融合双注意力机制的GNN多维时间序列预测
4
作者 范航舟 梅红岩 +2 位作者 赵勤 张兴 程耐 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1277-1286,共10页
针对现有多维时间序列数据(multivariate time series,MTS)预测中变量间依赖关系捕获能力不足和时间序列数据多通道信息利用不充分的问题,提出一种融合双注意力机制的多维时间序列预测模型(feature fusion and dual attention mechanism... 针对现有多维时间序列数据(multivariate time series,MTS)预测中变量间依赖关系捕获能力不足和时间序列数据多通道信息利用不充分的问题,提出一种融合双注意力机制的多维时间序列预测模型(feature fusion and dual attention mechanism based GNN,FFDA-GNN)。该模型将图神经网络与空间注意力机制融合,用于增强多变量之间依赖关系捕获能力;利用并行的多层膨胀卷积和通道注意力机制,对时间序列数据进行多通道的特征提取,实现对时间序列数据多通道信息的充分利用,从而提升预测性能。在经济、电力、交通3个领域数据集上与基准模型进行对比实验,该模型预测精度优于其他基准方法,有良好的可行性。 展开更多
关键词 多维时序预测 图神经网络 注意力机制 特征融合 时间卷积网络 深度学习 卷积神经网络 时空特征
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基于CNN-LSTM-AM神经网络的多维长序列物流需求预测
5
作者 朱毅丁 张云川 +1 位作者 马云峰 周志刚 《物流科技》 2024年第18期49-56,64,共9页
物流需求预测是物流管理中的关键环节,但是在现实生活中,物流需求可能受到诸如天气、经济状况、特殊事件等多方面因素的影响,这使得问题呈现出多维度、长序列的特征。随着深度学习和神经网络的发展,越来越多的研究开始尝试使用神经网络... 物流需求预测是物流管理中的关键环节,但是在现实生活中,物流需求可能受到诸如天气、经济状况、特殊事件等多方面因素的影响,这使得问题呈现出多维度、长序列的特征。随着深度学习和神经网络的发展,越来越多的研究开始尝试使用神经网络模型进行物流需求预测,但是单一的神经网络模型在处理多维度、长时间序列的预测任务时常常表现欠佳。由此文章提出了一种基于CNN-LSTM-AM的神经网络模型,用于多维长序列物流需求预测。通过消融实验与其他模型的对比,结果表明,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)均值分别为1.56、1.63和0.981,均优于其他6种神经网络模型,为物流企业提供了一个有效的参考来更好地规划资源和降低成本。 展开更多
关键词 多维物流需求预测 长时间序列 LSTM(长短时记忆)网络 CNN(卷积神经网络) 注意力机制
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基于NRS-MSVR模型的混凝土坝变形多维精准预测 被引量:1
6
作者 任杰 李景林 +1 位作者 李萌 杨杰 《水电能源科学》 北大核心 2019年第10期60-63,100,共5页
以强化多输出支持向量机(MSVR)模型在混凝土坝变形多维预测中的鲁棒性和泛化能力为目标,围绕变形多维联合精准预测展开研究。在邻域粗糙集(NRS)理论的框架内发展了一种变形影响因子贡献度度量方法,实现了多影响因子约简和关键因子的提... 以强化多输出支持向量机(MSVR)模型在混凝土坝变形多维预测中的鲁棒性和泛化能力为目标,围绕变形多维联合精准预测展开研究。在邻域粗糙集(NRS)理论的框架内发展了一种变形影响因子贡献度度量方法,实现了多影响因子约简和关键因子的提取。视关键因子为MSVR模型的输入变量,编制迭代加权最小二乘算法进行模型求解,进而建立混凝土坝变形多维预测的NRS-MSVR模型。通过工程实例,对NSR-MSVR和MSVR模型预测效果进行对比分析。结果表明,在两模型拥有高拟合精度的前提下,NRS-MSVR模型的预测精度更高,具备更强的鲁棒性和泛化能力,是混凝土坝变形多维联合精准预测的一种新方法。 展开更多
关键词 混凝土坝 测点变形 多维预测 NRS理论 MSVR模型
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多维时间序列的组合预测模型 被引量:7
7
作者 赵亚伟 陈艳晶 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2016年第6期825-833,共9页
由于时间序列在各领域的广泛应用,时间序列预测已经引起越来越多的关注,但关于多维时间序列的预测关注较少.然而,多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题,提出基于k近邻(k-nearest neighbor,k-NN)和BP神经网络的多维时间序列组合预测... 由于时间序列在各领域的广泛应用,时间序列预测已经引起越来越多的关注,但关于多维时间序列的预测关注较少.然而,多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题,提出基于k近邻(k-nearest neighbor,k-NN)和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测,得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合,得到最终的预测结果.实验表明,该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型. 展开更多
关键词 多维时间序列预测 K-NN BP神经网络
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基于多维灰色系统模型的城市人口密度预测 被引量:17
8
作者 吴华安 曾波 +1 位作者 彭友 周猛 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第8期60-67,共8页
科学预测城市人口密度发展态势对促进城市可持续发展具有重要意义。为此,应用灰色系统建模技术对城市人口密度的预测问题展开研究:通过灰色关联度模型筛选城市人口密度的影响因素,并在此基础上消除解释变量之间的多重共线性问题;建立城... 科学预测城市人口密度发展态势对促进城市可持续发展具有重要意义。为此,应用灰色系统建模技术对城市人口密度的预测问题展开研究:通过灰色关联度模型筛选城市人口密度的影响因素,并在此基础上消除解释变量之间的多重共线性问题;建立城市人口密度的多维灰色系统预测模型OGM(1,N),提出OGM(1,N)的参数估计方法与时间响应函数;应用OGM(1,N)模型对重庆市人口密度进行模拟和预测,结果显示其性能均优于经典的GM(1,1)模型。本研究成果为城市人口密度的因素分析与模型构建提供了一种有效的建模方法与预测手段,对城市管理者制订人口政策具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 人口密度 预测 灰色关联度 多维灰色预测模型 重庆市
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多维组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量:2
9
作者 陆宜清 杨松华 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2005年第3期86-88,共3页
为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法... 为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法,得到了Xp的贝叶斯极大似然估计,其权重随时刻p的改变而改变.本方法充分利用了多维变量间的相关信息,进一步提高了预测的科学性和有效性,体现了对样本信息和预测信息的进一步综合应用. 展开更多
关键词 多维组合预测 贝叶斯极大似然估计 协方差阵
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基于LSTM的数字孪生主动电网多维态势预测方法 被引量:4
10
作者 冯喜春 张菁 +2 位作者 王涛 翟广心 张章 《河北电力技术》 2022年第4期15-19,24,共6页
针对数字孪生主动电网实时精准映射需求,构建多维预测指标体系,建立基于LSTM的电网关键指标多维态势预测算法,实现数字孪生主动电网关键指标属性变化预测。首先,对负荷特征等4个关键指标数据收集,建立多维度体系预测模型,该多维指标可... 针对数字孪生主动电网实时精准映射需求,构建多维预测指标体系,建立基于LSTM的电网关键指标多维态势预测算法,实现数字孪生主动电网关键指标属性变化预测。首先,对负荷特征等4个关键指标数据收集,建立多维度体系预测模型,该多维指标可以对主动电网状态把控;其次,提出基于LSTM预测算法对多维度数据的特征学习拟合,并实现将下一阶段多维数据预测映射到电力数字孪生体,实现智慧能源系统运行规划同步实施与智能调控;最后,建立模拟测试模型,通过算例表明基于深度学习的数字孪生电网多维态势预测方法可以更好地对电网态势进行预测判别,为未来能源系统精确规划提供决策保障。 展开更多
关键词 主动电网 数字孪生 多维度体系 多维预测 LSTM
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基于背景值和结构相容性改进的多维灰色预测模型 被引量:12
11
作者 缪燕子 王志铭 +1 位作者 李守军 代伟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1079-1090,共12页
现有的多变量灰色预测模型的背景值估计误差及模型结构单一是导致该模型预测性能不稳定的重要因素,致使该模型在实际预测领域中应用并不广泛.本文通过分析背景值函数的几何意义,结合积分几何面积公式,提出一种改进的背景值优化方法,使... 现有的多变量灰色预测模型的背景值估计误差及模型结构单一是导致该模型预测性能不稳定的重要因素,致使该模型在实际预测领域中应用并不广泛.本文通过分析背景值函数的几何意义,结合积分几何面积公式,提出一种改进的背景值优化方法,使预测模型在背景值系数的选取上更加灵活.在此基础上,模型中加入灰色作用量,提出一种改进背景值及结构相容性的多维灰色预测模型(Improved background value and structure compatibility of grey prediction model,IBSGM(1,N)).通过对模型参数的改变分析,新模型理论上可达到与传统单变量和多变量灰色预测模型的兼容性.为检验新模型的性能,本文进行了三个案例对比分析,实验结果表明,与现有的灰色预测模型(Grey model,GM)GM(1,1)和GM(1,N)相比较,所提出的IBSGM(1,N)模型在背景值参数估计上误差明显减小,结构相容性更强,泛化性能更好,具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 背景值优化 结构相容性 多维灰色预测模型 IBSGM(1 N)
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基于多维灰色系统理论的房价预测 被引量:1
12
作者 李金枝 王旭 《山西建筑》 2019年第8期210-211,共2页
房地产行业快速发展的同时也存在房价居高不下的现象,对于房价未来的发展趋势预测已成为学术研究和社会各界关注的重点。为了对房地产市场有进一步的了解,将灰色理论用于房价的预测问题,根据2007年—2016年全国房价及其作用成分的统计数... 房地产行业快速发展的同时也存在房价居高不下的现象,对于房价未来的发展趋势预测已成为学术研究和社会各界关注的重点。为了对房地产市场有进一步的了解,将灰色理论用于房价的预测问题,根据2007年—2016年全国房价及其作用成分的统计数据,运用灰色关联分析方法确定能够干扰全国房价的主要解释变量,包括:住房租金类居民消费价格指数、用于住宅类土地价格、房地产开发企业竣工房屋造价。结合GM(1,1)模型,对全国房价先模拟后预测,得出全国房价未来的发展走向,并比较二者的预测性能。 展开更多
关键词 房地产价格 灰色关联度 多维灰色预测模型
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基于深度学习的电离层参数预测研究 被引量:2
13
作者 冯蕴天 吴霞 +1 位作者 许雄 张荣庆 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期202-206,共5页
对于电离层参数预测,通过长短期记忆(LSTM)的预测神经网络建模实现电离层参数的短期和日均值预测。使用逐点预测和序列预测2种方法,并采用多维预测和经验模态分解(EMD)算法优化,预测电离层参数的每小时和每天的变化规律。实验结果验证... 对于电离层参数预测,通过长短期记忆(LSTM)的预测神经网络建模实现电离层参数的短期和日均值预测。使用逐点预测和序列预测2种方法,并采用多维预测和经验模态分解(EMD)算法优化,预测电离层参数的每小时和每天的变化规律。实验结果验证了所提优化算法在提高预测电离层参数预测精度上的可行性。 展开更多
关键词 长短期记忆 电离层 多维预测 经验模态分解
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非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理性能分析 被引量:3
14
作者 吴洪 王永良 武文 《自然科学进展》 北大核心 2007年第1期86-92,共7页
从机载预警雷达回波数据特性出发,非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理器具有优良非均匀自适应处理性能.对这一现象进行了合理解释,并对利用脉冲维数据进行空时自适应处理的相关问题进行了研究.仿真结果也验证了在非均匀环境下... 从机载预警雷达回波数据特性出发,非均匀杂波环境下线性预测类空时自适应处理器具有优良非均匀自适应处理性能.对这一现象进行了合理解释,并对利用脉冲维数据进行空时自适应处理的相关问题进行了研究.仿真结果也验证了在非均匀环境下,利用脉冲维数据比利用距离维数据进行空时自适应处理更有效. 展开更多
关键词 非均匀 地杂波谱 空时自适应处理 多维线性预测
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融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法 被引量:3
15
作者 李大舟 于锦涛 +2 位作者 高巍 陈思思 朱风兰 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1295-1303,共9页
金融时序预测可以为从业人员提供行业变化趋势信息。采用多路延迟嵌入变换将时间序列转化为低秩块Hankel张量,利用Tucker分解将高阶张量投影到压缩核心张量中,对核心张量使用季节性差分自回归滑动平均算法实现对未来的预测。在4个公共... 金融时序预测可以为从业人员提供行业变化趋势信息。采用多路延迟嵌入变换将时间序列转化为低秩块Hankel张量,利用Tucker分解将高阶张量投影到压缩核心张量中,对核心张量使用季节性差分自回归滑动平均算法实现对未来的预测。在4个公共数据集上验证了该算法与经典的XGBoost、VAR、SARIMA等算法相比具有更好的计算精度和更少的计算成本。 展开更多
关键词 多维金融时序预测 块Hankel张量 季节性差分自回归滑动平均算法 Tucker分解 多路延迟嵌入变换
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基于组合模型的中小电商商品短期需求预测
16
作者 赵钰逸 王春晓 吴桥 《浙江万里学院学报》 2023年第1期7-13,共7页
近几年,中小型电商企业迅速崛起,库存成本过高遏制着中小型电商企业进一步发展。精确的短期需求预测可以帮助中小电商企业减少库存积压,节约库存成本。为了准确预测中小电商企业产品的短期需求量,通过建立关于GM(1,N)多维灰色模型和GA-B... 近几年,中小型电商企业迅速崛起,库存成本过高遏制着中小型电商企业进一步发展。精确的短期需求预测可以帮助中小电商企业减少库存积压,节约库存成本。为了准确预测中小电商企业产品的短期需求量,通过建立关于GM(1,N)多维灰色模型和GA-BP神经网络模型的组合模型,将三个模型运用到实例中进行预测,对比预测结果以验证组合模型预测效果。预测结果显示,组合模型较GA-BP模型、GM(1,N)模型具有更高的预测性,具有较好的预测效果,对中小电商企业库存管理有重要应用价值。 展开更多
关键词 GM(1 N)多维灰色预测 GA-BP神经网络 组合模型
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基于妊娠早期的多维指标预测妊娠糖尿病的模型构建
17
作者 骆军令 向学花 《中文科技期刊数据库(全文版)医药卫生》 2024年第3期0017-0020,共4页
旨在通过分析妊娠早期孕妇的多维指标,构建一个预测模型,以预测妊娠期糖尿病(GDM)的发生。方法 选取2022年7月至2024年6月在綦江区人民医院接受产检的孕妇作为研究对象。选取了符合国际糖尿病和妊娠研究协会(IADPSG)标准的妊娠期糖尿病... 旨在通过分析妊娠早期孕妇的多维指标,构建一个预测模型,以预测妊娠期糖尿病(GDM)的发生。方法 选取2022年7月至2024年6月在綦江区人民医院接受产检的孕妇作为研究对象。选取了符合国际糖尿病和妊娠研究协会(IADPSG)标准的妊娠期糖尿病孕妇200例为实验组,并随机选取了200例正常妊娠孕妇为对照组。收集了年龄、距离上次妊娠年龄、孕前BMI(身体质量指数)、既往DMI史(糖尿病史)、糖尿病家族史、糖化血红蛋白、空腹血糖等指标,进行了比较。通过单因素分析和多因素logistic回归分析,对孕妇孕早期糖尿病的危险因素进行了分析和建模。利用模型,采用Homser-Lemeshow拟合优度检验、拟合优度校正图、受试者工作特征曲线(ROC)等方法,对该模型进行评估和验证。采用deLong’s test进行AUC(Area Under Curve,曲线下的面积)显著性差异检验,比较模型预测的准确性和稳定性。结果 通过单因素分析,发现年龄、距离上次妊娠年龄、孕前BMI等指标上存在显著差异。其中,在实验组中,年龄、孕前BMI等方面的比例较高。通过进行多因素logistic回归分析,发现年龄、孕前BMI、既往DMI史、糖尿病家族史是孕早期糖尿病发生的独立危险因素。基于这些,建立了一个预测孕早期糖尿病发病风险的模型。该模型在预测GDM发生方面具有较高的准确性和稳定性,ROC曲线下面积达到了0.85。通过Homser-Lemeshow拟合优度检验和拟合优度校正图,发现该模型与实际数据的拟合效果较好,有较高的预测价值。结论 通过对妊娠早期孕妇的多维指标进行分析和建模,成功构建了一个预测妊娠期糖尿病发病风险的模型。该模型具有较高的准确性和稳定性,可以为提供一种早期预警和干预手段,有助于改善妊娠结局,减轻妊娠糖尿病对孕妇和胎儿的影响。 展开更多
关键词 妊娠早期 多维指标预测 妊娠糖尿病 模型构建
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基于原水水质安全的金泽水库运行调度优化方案 被引量:4
18
作者 徐凌云 丁玲 史云鹏 《净水技术》 CAS 2019年第9期91-99,共9页
为保障水源地原水水质稳定和水质安全,文中开展了原水水力生态调度方案研究。建立了金泽水库水动力-水生态多维嵌套模型并进行了率定验证。依据金泽水库现状调度方案和规划调度方案,采用情景分析方法,提出基于生态水源湖(库)原水水质安... 为保障水源地原水水质稳定和水质安全,文中开展了原水水力生态调度方案研究。建立了金泽水库水动力-水生态多维嵌套模型并进行了率定验证。依据金泽水库现状调度方案和规划调度方案,采用情景分析方法,提出基于生态水源湖(库)原水水质安全的运行调度优化方案,为区域内其他原水水源湖库的日常运行调度提供参考。 展开更多
关键词 金泽水库 水动力-水生态 多维嵌套预测模型 原水水质安全 运行调度
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Modeling of Dopamine D2 Receptor and its Agonist DOCK Analyses
19
作者 朱七庆 郭宗儒 《Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences》 CAS 1998年第3期3-8,共6页
A model of transmembrane helices of dopamine D2 receptor was constructed using the X ray coordinates of bacteriorhodopsin (BR) as a template. Based on the results from the model and the site directed mutagenesis exp... A model of transmembrane helices of dopamine D2 receptor was constructed using the X ray coordinates of bacteriorhodopsin (BR) as a template. Based on the results from the model and the site directed mutagenesis experience, the binding pocket, including nine amino acid residues beside indispensable Asp86, Ser141 and Ser144 residues, was defined. In order to testify the 3D structure of dopamine D2 receptor and specially test the binding sites, two sets of D2 receptor agonists (one was rigid and the other flexible) were selected for docking. A good result of correlation between logIC 50 and binding energy E b indicates that the predicted model is reliable for the investigation of the receptor ligand interaction and design of new active molecules. 展开更多
关键词 Dopamine D2 receptor 3D structure prediction DOCK
全文增补中
THE "STRUCTURE-STRATIGRAPHY ANALYSIS" METHOD APPLIED IN THE PREDICTION OF SMALLER-SCALED STRUCTURE IN UNDERGROUND MINING
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作者 李增学 魏久传 李守春 《Journal of Coal Science & Engineering(China)》 1996年第1期61-66,共6页
Structure-stratigraphy analysis" is a new method used in the study and prediction of and small-scaled structures in coal mines. The object of this method is coalbed structure that includes the folds and fracture ... Structure-stratigraphy analysis" is a new method used in the study and prediction of and small-scaled structures in coal mines. The object of this method is coalbed structure that includes the folds and fracture occurred in the vicinity of coal-seams. It emphases the analysis on the relationship between structural deformation and stratal lithologic combination.Based on the statistics of a series of related parameters in stratigraphy and structure,comprehensive analysis and drawing, this method may provide a good means for the quantitative evaluation and prediction of small scale structure in coal mines. 展开更多
关键词 structure-stratigraphy analysis small-scaled structure structural prediction
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