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新疆旅游收入的组合预测及发展研究分析
1
作者 马啸天 《特区经济》 2024年第9期112-115,共4页
近年来,新疆的旅游业蓬勃发展,其带来的旅游收入已然成为衡量当地经济发展的一大关键指标。本文收集了2013-2022年新疆国内旅游收入的相关数据,通过建立GM(1,1)模型、采用灰色关联分析法对国内旅游收入相关影响因素进行了分析,最后结合... 近年来,新疆的旅游业蓬勃发展,其带来的旅游收入已然成为衡量当地经济发展的一大关键指标。本文收集了2013-2022年新疆国内旅游收入的相关数据,通过建立GM(1,1)模型、采用灰色关联分析法对国内旅游收入相关影响因素进行了分析,最后结合相关程度较高的影响因素建立了多元线性回归方程,并围绕显著性分析结果给出相关建议。 展开更多
关键词 旅游收入预测 灰色预测 组合预测
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关于短期及超短期风电功率预测的评述 被引量:220
2
作者 薛禹胜 郁琛 +4 位作者 赵俊华 Kang LI Xueqin LIU Qiuwei WU Guangya YANG 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期141-151,共11页
讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该... 讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。 展开更多
关键词 风电预测 信息流向 组合预测 评估指标 概率预测
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基于组合式神经网络的转子系统状态预测模型 被引量:10
3
作者 陈耀武 汪乐宇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期30-34,39,共6页
针对反映转子系统工作状态的特征参数时间序列具有不确定性的、差异较大的分段函数变化规律的特点 ,提出了一种组合式神经网络转子系统状态预测模型。该模型将故障诊断和状态预测有机地结合起来 ,利用转子系统当前状态特征参数样本 ,通... 针对反映转子系统工作状态的特征参数时间序列具有不确定性的、差异较大的分段函数变化规律的特点 ,提出了一种组合式神经网络转子系统状态预测模型。该模型将故障诊断和状态预测有机地结合起来 ,利用转子系统当前状态特征参数样本 ,通过故障诊断系统判断预测时的转子系统工作状态模式 ;从多种神经网络预测模型组合而成的预测模型库中调用同该工作状态模式相应的神经网络预测模型 ,对多种特征参数时间序列进行预测 ;依据预测出的未来某一时刻的多种特征参数 ,利用故障诊断系统判断转子系统的未来工作状态模式。仿真试验结果表明 ,该模型可以对转子系统状态进行可靠的预测。文中详细讨论了模型的建立和仿真实验结果。 展开更多
关键词 大型机组 转子系统 状态预测模型 组合式神经网络
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基于指数支撑度的最优组合预测模型及其性质研究 被引量:19
4
作者 袁宏俊 陈华友 胡凌云 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2012年第2期150-160,共11页
在支撑度定义的基础上,提出平均指数支撑度、平均离散度等概念,构建了平均指数支撑度最优组合预测模型,并考虑其等价的平均离散度最优组合预测模型.针对该模型,提出优性组合预测等概念,给出了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条... 在支撑度定义的基础上,提出平均指数支撑度、平均离散度等概念,构建了平均指数支撑度最优组合预测模型,并考虑其等价的平均离散度最优组合预测模型.针对该模型,提出优性组合预测等概念,给出了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定等结果,最后的实例说明了该模型的有效性. 展开更多
关键词 组合预测 平均指数支撑度 平均离散度 优性组合预测
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基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测 被引量:14
5
作者 刘昊 张艳 +1 位作者 高鑫 舒菲 《电网与清洁能源》 2009年第10期62-66,共5页
针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷... 针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 径向基函数神经网络 模糊控制
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马尔可夫链预测模型及其在农业病虫害预报中的应用 被引量:9
6
作者 崔振洋 李晓亮 王伟 《山西农业大学学报》 CAS 1994年第1期96-98,共3页
本文根据某地区历年来水稻稻瘟病发生程度的历史资料,应用马尔可夫链理论与方法,对该地区1991年~1995年该病害发生程度进行了预测。经分析比较,其结果与实际相符,而且预报时间早、简单易行。这表明马尔可夫链预测模型在农... 本文根据某地区历年来水稻稻瘟病发生程度的历史资料,应用马尔可夫链理论与方法,对该地区1991年~1995年该病害发生程度进行了预测。经分析比较,其结果与实际相符,而且预报时间早、简单易行。这表明马尔可夫链预测模型在农业病虫害预报乃至农业上各种灾变预报中应用的潜在价值。 展开更多
关键词 马尔可夫链 预测模型 农业 病虫害 预报
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基于BP-AGA的非线性组合预测方法研究 被引量:4
7
作者 王硕 张有富 金菊良 《中国工程科学》 2005年第4期83-87,共5页
运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型,在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数,把AGA的优化结果作为BP算法的初始值,再用BP算法训练网络,如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度,... 运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型,在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数,把AGA的优化结果作为BP算法的初始值,再用BP算法训练网络,如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度,同时改善局部最小问题。最后给出实例研究,结果表明,该方法能明显提高预测精度。 展开更多
关键词 神经网络 加速遗传算法 非线性组合预测 预测精度
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基于态势感知的智能配电网运行状态评估 被引量:7
8
作者 于涛 刁守斌 +2 位作者 祝永刚 安鹏 程凯强 《山东电力技术》 2020年第2期13-19,共7页
围绕智能配电网的态势感知关键技术,综合考虑安全性、供电可靠性和经济性,提出了基于态势感知的智能配电网运行状态综合评估方法。研究基于量测系统的态势要素采集方案,对配电网运行状态进行实时评估和态势理解,进而基于负荷的超短期预... 围绕智能配电网的态势感知关键技术,综合考虑安全性、供电可靠性和经济性,提出了基于态势感知的智能配电网运行状态综合评估方法。研究基于量测系统的态势要素采集方案,对配电网运行状态进行实时评估和态势理解,进而基于负荷的超短期预测进行态势预测,并建立了配电网运行状态评估指标体系,从不同层次、不同角度反映系统当前与未来时刻的运行状态以及故障发生后系统所面临的风险,并通过IEEE 33节点配电系统对所提出的方法进行验证。结果表明,该方法可准确反映配网的运行状态,判断系统态势发展的趋势,为配电网安全运行提供一定参考。 展开更多
关键词 配电网 态势感知 运行状态评估 负荷预测
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空中机动目标航路预测模型
9
作者 张成 王兴春 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第9期88-91,共4页
由于信息对抗,警戒雷达丢失已探测到的空中来袭目标时常发生,准确预测出空中机动目标航路,是防空指挥员实施正确指挥的重要依据。在分别描述了GM(1,1)灰色预测模型和Verhulst灰色预测模型的基础上,根据空中机动目标的已测坐标(样本量)... 由于信息对抗,警戒雷达丢失已探测到的空中来袭目标时常发生,准确预测出空中机动目标航路,是防空指挥员实施正确指挥的重要依据。在分别描述了GM(1,1)灰色预测模型和Verhulst灰色预测模型的基础上,根据空中机动目标的已测坐标(样本量)的基本状态,提出了综合运用两种灰色预测模型对空中机动目标航路预测的新方法,并结合一空炮合练实例进行了综合预测模型的检验,结果表明所建模型精度较高,有一定的可信度。 展开更多
关键词 GM(1 1)灰色预测模型 Verhulst灰色预测模型 航路预测
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基于遗传算法的循环神经网络在销售预测中的应用 被引量:7
10
作者 邱俊 张瑞林 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2007年第3期266-270,共5页
企业产品销售额的分布具有动态的特性,循环神经网络能够直接地反映系统动态、非线性的特性,因此,考虑用循环神经网络来预测企业产品的销售额,同时为了避免训练陷入区域极小值,用遗传算法来改进网络的权值算法。实验表明基于遗传算法的... 企业产品销售额的分布具有动态的特性,循环神经网络能够直接地反映系统动态、非线性的特性,因此,考虑用循环神经网络来预测企业产品的销售额,同时为了避免训练陷入区域极小值,用遗传算法来改进网络的权值算法。实验表明基于遗传算法的循环神经网络可以预测出销售额的变化趋势,能取得不错的预测效果。 展开更多
关键词 销售预测 循环神经网络 遗传算法
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基于人工神经网络的电量预测 被引量:2
11
作者 衣智 赵政 《微处理机》 2003年第4期40-42,共3页
本文主要利用 BP神经网络方法 ,对电量和其相关因素如温度、降水量等进行分析 ,建立了对未来电量趋势预测的模型 ,并进行了实际的预测 ,取得了满意的结果。
关键词 电力系统 负荷预测 电量预测 人工神经网络 智能化处理
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基于BP-MC模型的大型机电设备备件需求预测研究 被引量:2
12
作者 王静涛 许丹 《电子设计工程》 2014年第11期155-158,共4页
针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习,利用BP神经网络实现了对备件需求时间序列的滚动预测,同时得到了实测值与预测值的相... 针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习,利用BP神经网络实现了对备件需求时间序列的滚动预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于实际预测中,结果表明该模型优于BP神经网络单项预测模型,具有精度高、科学可靠的特点,为大型机电设备备件需求预测提供了新的途径。 展开更多
关键词 BP神经网络 马尔科夫链 设备备件 需求预测
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N-末端脑钠肽前体对预测血液透析患者透析中低血压发生的意义 被引量:2
13
作者 周咏梅 杨晓红 《临床肾脏病杂志》 2013年第5期219-221,共3页
目的探讨血浆N-末端脑钠肽前体(NT-proBNP)在血液透析患者透析中低血压(IDH)发生的预测价值。方法将行血液透析的患者144例,根据透析过程中是否发生血压下降,分为IDH组和非IDH组。测定透析前后的血压、NT-proBNP,并记录心胸比、... 目的探讨血浆N-末端脑钠肽前体(NT-proBNP)在血液透析患者透析中低血压(IDH)发生的预测价值。方法将行血液透析的患者144例,根据透析过程中是否发生血压下降,分为IDH组和非IDH组。测定透析前后的血压、NT-proBNP,并记录心胸比、超滤量、超滤量占体质量百分比、低血容量发生次数,并分析NT-proBNP与IDH的相关性。结果透析期间,IDH的发生率为28.5%。与非IDH组比较,IDH组的年龄、NT-proBNP显著降低,超滤量、超滤量占体质量百分比、心胸比、低血容量发生次数明显升高(P〈0.05)。透析后,非IDH组SBP、DBP与透析前比较,无统计学差异(P〉0.05),而IDH组则较透析前显著下降(P〈0.05)。采用多因素Logistic回归分析结果显示,在控制年龄、超滤量、超滤量占体质量百分比、心胸比、低血容量发生次数后,NT-proBNP对透析中发生IDH仍有预测价值,OR=0.412(95%CI 0.212-0.801)。结论NT-proBNP与血液透析患者容量负荷密切相关,NT-proBNP水平检测有助于评估患者透析中血容量的变化,预测IDH的发生。 展开更多
关键词 血液透析 低血压 预测 N-末端脑钠肽前体
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河北平原土壤墒情变化规律及预报 被引量:2
14
作者 王春泽 李明良 +3 位作者 王喜诚 李雪峰 韩奎学 崔希东 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2012年第A02期95-97,共3页
根据河北省旱情试验站长系列监测资料,利用系统分析的方法,研究了试验站土壤墒情变化规律,建立了基于旱情试验站的单站增墒、退墒模型,揭示了河北省平原区土壤墒情的变化规律和演变趋势,有力促进了墒情、旱情预报和抗旱减灾工作,... 根据河北省旱情试验站长系列监测资料,利用系统分析的方法,研究了试验站土壤墒情变化规律,建立了基于旱情试验站的单站增墒、退墒模型,揭示了河北省平原区土壤墒情的变化规律和演变趋势,有力促进了墒情、旱情预报和抗旱减灾工作,对中国北方类似地区相关应用具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 平原区 土壤墒情 变化规律 预报
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大豆食心虫发生量预测预报研究 被引量:8
15
作者 范遗恒 陈雅娟 《大豆科学》 CSCD 北大核心 1995年第3期241-245,共5页
大豆食心虫发生量预测预报研究范遗恒,陈雅娟(辽宁省铁岭市农业科学研究所)大豆食心虫(Leg。。im。o,agly。i。。ellaMal。。。,a)是大豆的主要害虫。它一年发生一代,发生期比较稳定。我们24年(1964... 大豆食心虫发生量预测预报研究范遗恒,陈雅娟(辽宁省铁岭市农业科学研究所)大豆食心虫(Leg。。im。o,agly。i。。ellaMal。。。,a)是大豆的主要害虫。它一年发生一代,发生期比较稳定。我们24年(1964—1987年)的各虫态田间发生系统... 展开更多
关键词 大豆 食心虫 害虫 发生量 预测
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基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究 被引量:14
16
作者 李阳春 刘黔云 +2 位作者 李潇 顾天红 张楠 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2021年第3期118-123,共6页
在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程... 在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程度。选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警。实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度。 展开更多
关键词 机器学习 地质灾害 滑坡灾害 崩塌灾害 气象风险 预警
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基于深度学习集成方法的日用电最大负荷预测 被引量:2
17
作者 杨敏 马燕如 +1 位作者 朱刘柱 王宝 《电气应用》 2023年第4期70-77,I0004,共9页
电力负荷受气温等多重因素影响,具有短期波动性和非线性特征,给电力系统调度带来了极大不确定性和挑战。为提前做好电力生产计划和调度预案,开展短期电力日最大负荷预测具有重要的应用价值。基于深度学习集成(SDAE-B)方法的计算准确度... 电力负荷受气温等多重因素影响,具有短期波动性和非线性特征,给电力系统调度带来了极大不确定性和挑战。为提前做好电力生产计划和调度预案,开展短期电力日最大负荷预测具有重要的应用价值。基于深度学习集成(SDAE-B)方法的计算准确度和计算效率优势,对较大变化的外界因素具有高鲁棒性。选取某省级电网2018—2020年三年的日度电力数据和气温数据,利用SDAE-B方法对该地区2020年任意15天日最大负荷进行预测,并与运用SDAE方法和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)方法得到的测试结果进行比较。结果显示SDAE-B方法的预测误差最小,且该深度学习方法具有强大的特征提取能力,能在最大程度上减少数据典型特征的损失,且很好地跟踪电力日最大负荷的非线性特征。 展开更多
关键词 电力负荷 峰值预测 深度学习 SDAE-B方法
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Two species of microcracks 被引量:8
18
作者 Stuart Crampin 高原 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2014年第1期1-8,115,共9页
We identify two interrelated but independent species of microcracks with different origins and different distributions. One species is the classic high-stress microcracks identified in laboratory stress-cells associat... We identify two interrelated but independent species of microcracks with different origins and different distributions. One species is the classic high-stress microcracks identified in laboratory stress-cells associated with acoustic emissions as microcracks open with increasing stress. The other species is the low-stress distributions of closely-spaced stress-aligned fluid-saturated microcracks that observations of shear-wave splitting(SWS) demonstrate pervade almost all in situ rocks in the upper crust, the lower crust, and the uppermost 400 km of the mantle. On some occasions these two sets of microcracks may be interrelated and similar(hence ‘species') but they typically have fundamentally-different properties, different distributions, and different implications. The importance for hydrocarbon exploration and recovery is that SWS in hydrocarbon reservoirs monitors crack alignments and preferred directions of fluid-flow. The importance for earthquake seismology is that SWS above small earthquakes monitors the effects of increasing stress on the pervasive low-stress microcrack distributions so that stress-accumulation before, possibly distant, earthquakes can be recognised and impending earthquakes stress-forecast. 展开更多
关键词 crack-induced anisotropy fluid-saturate microcracks shearwave splitting stressforecasting earthquakes two species of microcracks
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基于BP神经网络的燃煤机组NO_x排放浓度预测模型 被引量:1
19
作者 朱斌 《黑龙江电力》 CAS 2014年第5期410-412,417,共4页
为了准确预测燃煤电厂NOx排放量,笔者利用BP神经网络对NOx排放浓度建立了预测模型,对某电厂660 MW机组实时的不同机组负荷、脱销进口烟温、进口NOx浓度、进口O2浓度、出口NOx浓度的样本进行训练,得出训练模型。实践证明,通过训练后的BP... 为了准确预测燃煤电厂NOx排放量,笔者利用BP神经网络对NOx排放浓度建立了预测模型,对某电厂660 MW机组实时的不同机组负荷、脱销进口烟温、进口NOx浓度、进口O2浓度、出口NOx浓度的样本进行训练,得出训练模型。实践证明,通过训练后的BP神经网络模型对未知的NOx排放浓度进行预测,预测精度达到93.48%以上,完全满足实际中的预测需求。 展开更多
关键词 BP神经网络 燃煤电厂 预测 NOx浓度
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马尔可夫预测模型及其在市场预测中的应用 被引量:3
20
作者 丁建立 杜二明 许卫民 《洛阳师专学报(自然科学版)》 1997年第2期42-45,共4页
Markov预测技术的特殊性在于不需要连续不断的历史资料和数据,而只需要最近和当前的动态资料,本文尝试在市场预测中建立马尔可夫预测模型并对产品市场占有率进行预测.
关键词 马尔可夫模型 市场预测 应用
全文增补中
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