基于贝叶斯网络的洪涝灾害态势预测模型

洪涝灾害态势预测对洪涝灾害应急管理决策具有重要意义。本文基于洪涝灾害的演化规律,利用贝叶斯网络建立洪涝灾害应急决策模型,结合某地区的洪涝历史数据对洪涝灾害态势进行预测分析,为洪涝灾害应急决策管理提供科学依据。

基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化

为了解决网络安全评估模型收敛速度慢、评估指标不完善、模型参数不完备导致的网络安全预测不准确的问题,设计了基于智能优化算法的神经网络状态评估和预测优化模型.首先,基于智能优化算法的并行性、高效性对神经网络评估进行优化,并划分相应的安全等级.其次,利用蚁群算法获取神经网络状态预测模型源码值并对其进行优化,使神经网络状态更加高效和稳定.每个模型都设计实验验证遗传算法对神经网络模型的优化和提升.

融合RBF神经网络和集对分析的风电功率超短期预测

风电功率的随机波动性是制约风电功率预测精度提高的关键问题之一,其中风速波动性以及风电转换不确定性是造成风电功率波动的两个主要原因.本文首先分析在风电功率预测中计及风电场状态的必要性;其次以风机运行状态充当输入变量,采用互信息理论修正外部NWP风速,引入集对分析对风电场内部状态特征参量进行匹配预测,构建计及风电场运行状态的以一种多输入-单输出的RBF神经网络为核心的风功率预测框架;最后采用吉林省某风电场的实际数据进行分析.对比多种预测算法,通过算例结果表明,所提方法可以有效地提升风电功率预测的精度.