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基于贝叶斯网络的洪涝灾害态势预测模型
被引量:
1
1
作者
冯卓然
刘力
+2 位作者
袁宇玲
李梦迪
罗超良
《科技风》
2024年第5期1-3,共3页
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。
关键词
态势预估
贝叶斯网络
Netica仿真
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职称材料
基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化
被引量:
1
2
作者
李明东
李雪竹
+1 位作者
王英
徐小雪
《兰州文理学院学报(自然科学版)》
2019年第3期33-36,共4页
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...
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.
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关键词
网络安全
态势预估
神经网络
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职称材料
融合RBF神经网络和集对分析的风电功率超短期预测
被引量:
8
3
作者
孙勇
李宝聚
+2 位作者
孙志博
李振元
张罗宾
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第5期49-58,共10页
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...
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.
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关键词
风功率预测
风电场
态势预估
风速修正
秩次集对分析
RBF神经网络
原文传递
题名
基于贝叶斯网络的洪涝灾害态势预测模型
被引量:
1
1
作者
冯卓然
刘力
袁宇玲
李梦迪
罗超良
机构
湖南工业大学理学院
出处
《科技风》
2024年第5期1-3,共3页
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目“基于人工智能理论的城市洪涝灾害应急决策系统的设计与应用”(项目编号:202211535034)
湖南省大学生创新创业训练计划项目“基于人工智能理论的城市洪涝灾害应急决策系统的设计与应用”(项目编号:3535)。
文摘
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。
关键词
态势预估
贝叶斯网络
Netica仿真
分类号
TV8 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化
被引量:
1
2
作者
李明东
李雪竹
王英
徐小雪
机构
宿州学院信息工程学院
出处
《兰州文理学院学报(自然科学版)》
2019年第3期33-36,共4页
基金
2018年安徽省自然科学研究重点项目"多维社交网络结构影响下的信息传播研究"(KJ2018A0448)
宿州学院2018年质量工程重点教学研究项目"3Acloud思维导图在面向对象程序设计教学中的创新模式研究"(szxy2018jyxm01)
2018年教育部产学合作协同育人项目"新工科教育理念下的工程师计划班"(201802203001)
文摘
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.
关键词
网络安全
态势预估
神经网络
Keywords
network security
situation prediction
neural network
分类号
TP393.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
融合RBF神经网络和集对分析的风电功率超短期预测
被引量:
8
3
作者
孙勇
李宝聚
孙志博
李振元
张罗宾
机构
国网吉林省电力有限公司
东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室
国网山东省电力公司日照供电公司
出处
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第5期49-58,共10页
基金
国家电网有限公司科技项目(52230020002J)
文摘
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.
关键词
风功率预测
风电场
态势预估
风速修正
秩次集对分析
RBF神经网络
Keywords
wind power forecasting
condition assessment of wind farms
wind speed correction
rank set pair analysis
RBF neural network
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯网络的洪涝灾害态势预测模型
冯卓然
刘力
袁宇玲
李梦迪
罗超良
《科技风》
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化
李明东
李雪竹
王英
徐小雪
《兰州文理学院学报(自然科学版)》
2019
1
下载PDF
职称材料
3
融合RBF神经网络和集对分析的风电功率超短期预测
孙勇
李宝聚
孙志博
李振元
张罗宾
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
8
原文传递
已选择
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