新冠疫情背景下梅州市商品房价格预测——基于BRNN模型的分析

引入系统动力学理论思想,运用LR模型与BRNN模型构建疫情背景下梅州市商品房市场价格系统的预测模型。研究结果表明:城市人口的总量对城市商品房价格有显著的正向影响;新冠疫情对三四线城市商品房市场的影响是全方位且具有传递性;新冠疫情防控进入稳定状态时城市商品房价格会逐步回归上涨趋势,相比较人口因素而言,疫情防控对未来商品房价格的影响更加显著;三四线城市地区生产总值对商品房销售价格具有显著影响,显示房地产业占城市经济总量的比重较大。

基于EEMD-BRNN组合算法唐山逐月径流量预报研究

以唐山市1961-2018年逐月地表径流量资料为基础,运用集合经验模式分解(EEMD),将其分解成8个独立模态(IMF);利用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)算法,拟合训练期内(1961-2000年)IMF与径流量之间的规律,用以预测预见期(2001-2018年)内的月径流量变化。结果显示,经EEMD分解得到的IMF序列与径流量之间呈显著相关性;BPNN模型在适当参数下准确模拟了径流量变化特征,其验证集的NSE(Nash-Sutcliffe系数)达20.27%、RMSE(均方根误差)仅为93.23%。EEMD-BRNN组合算法通过对原径流序列进行自适应分解,进而重构非线性平稳序列,显示出在径流预报中的应用前景。

抑制局部放电老化影响的XLPE电缆绝缘缺陷识别

局部放电(PD)测量是检测甚至识别交联聚乙烯(XLPE)电缆绝缘缺陷的有效工具,设置了内半导电层破损、绝缘内部气隙缺陷、绝缘表面划痕缺陷和外半导电层爬电缺陷等四种绝缘缺陷,在直流条件下进行了各种缺陷的PD老化实验,发现PD在不同老化阶段表现出不同的特性,导致PD指纹参数随着老化时间产生波动。为了提高识别效果,提出了基于BRNN算法的缺陷识别模型,由局部放电特征将局放序列划分为五个阶段,分别提取每个阶段下的指纹参数后再结合局部放电阶段信息作为BRNN算法输入。该方法将绝缘老化下局部放电的时序特性纳入考虑,将缺陷识别效率由72.93%提升至93.71%。