基于正则化GRU模型的洪水预测

针对传统神经网络模型在洪水预测过程中存在准确性低、过拟合等问题,本文以赣江流域外洲水文站每月平均水位为研究对象,提出基于正则化GRU神经网络的洪水预测模型来提高洪水预报精度.选用relu函数作为整个神经网络的输出层激活函数,将弹性网正则化引入到GRU模型中,对网络中输入权重w实施正则化处理,以提升GRU模型的泛化性能,并将该模型应用于外洲水文站每月平均水位的拟合及预测.实验对比表明,弹性网正则化优化后的模型预测拟合程度较高,合格率提高了9.3%,计算出的均方根误差较小.

CNN-GRU模型预测高炉煤气产生量

为了更好的利用海量数据中蕴藏的隐藏规律,对数据更好的挖掘,提高对钢铁企业高炉煤气产生量的预测精度,针对钢铁企业实际生产作业所采集到的非平稳非线性的数据,这里提出一种将卷积神经网络(CNN)和门结构循环单元(GRU)网络相结合的预测模型。模仿词向量方法,将海量的时间信息、温度数据和压力数据等信息串联成一个向量作为输入,采用CNN对输入进行特征提取,将得到的特征向量构造为时间序列,并作为输入数据给GRU网络进行高炉煤气产生量预测。这里所提出的方法,对唐山某钢铁企业的实际生产中数据进行预测实验,结果表明,这里所提出的方法比传统的BP神经网络和LSTM网络预测模型具有更高的预测精度和更快的预测速度。