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1.
广义回归神经网络在煤灰熔点预测中的应用 总被引:14,自引:1,他引:14
为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实验值的最大相对误差为2.81%,而反向传播神经网络(BPNN)预测煤灰熔点的相对误差为3.62%.由于GRNN可应用于小样本问题的学习,GRNN比BPNN对煤灰熔点具有更好的预测和泛化能力.GRNN具有设计简单与收敛快的优点,并提高了实时处理与反映最新运行工况参数的预测能力. 相似文献
2.
为计算应力状态下预应力混凝土在一定条件下的碳化深度,将混凝土应力水平取为影响碳化速度的参数.在已有试验结果的基础上,分别建立了预应力混凝土碳化深度实用计算模型,以及BP网络、径向基函数(RBF)网络和广义回归(GRNN)网络的三个神经网络预测模型,并通过实例将碳化深度试验值、实用公式计算值及神经网络预测值进行了比较分析.结果表明:考虑混凝土应力水平对碳化深度的影响是合理的,试验回归得到的实用碳化模型计算误差在9%以内;同时,所建立的BP、RBF以及GRNN网络模型均具有较高的计算精度以及良好的泛化能力,仿真和预测误差基本上在5%和4%以内,均低于实用计算模型的误差值.由此可见,所建神经网络模型的仿真及预测结果是理想的,可同时考虑各种影响因素组合、行之有效的混凝土碳化深度预测方法. 相似文献
3.
硫酸盐法制浆蒸煮终点预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现制浆蒸煮终点的精确预测,建立了基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型.GRNN具有很强的非线性映射能力,能够根据样本数据逼近自变量与因变量之间隐含的关系,平滑参数的确定是GRNN训练的实质和难点.均衡地兼顾GRNN模型的预测性能与训练可行性,提出了一种平滑参数优化方法.通过分析训练样本分布、恰当地设计适应度函数,运用优进遗传算法(EGA)实现参数寻优.通过实验表明,所建立的制浆蒸煮终点预测模型,预测精度高、稳定性能好. 相似文献
4.
谢萍萍 《延边大学学报(自然科学版)》2023,(1):77-82
为预测新能源汽车的月度销售量,提出了一种基于主成分分析(PCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的预测模型——PCA - GRNN模型.首先,选取动力电池月份装车量、充电基础设施、电池级碳酸锂平均价格、交通和通信类居民消费价格指数、全国城镇调查失业率、汽车制造业工业生产者出厂价格指数等6个指标作为新能源汽车月度销售量的影响因子; 其次,利用主成分分析方法得到可代表6个影响因子的2个主成分,并利用Matlab神经网络工具箱的GRNN神经网络函数构建了广义回归神经网络模型; 最后,将2020—2022年间27个月度的统计数据分别输入到PCA - GRNN、PCA - BP和PCA - Elman模型中进行预测.结果显示, PCA - GRNN模型预测的新能源汽车月度销售量的平均相对误差(4.00%)低于PCA - BP模型和PCA - Elman模型预测的平均相对误差(分别为4.77%和4.29%),因此PCA - GRNN模型在预测新能源汽车销售量方面具有一定的实用性. 相似文献
5.
污水处理出水BOD区间预测建模 总被引:2,自引:0,他引:2
生化需氧量(BOD)是评价水质的重要指标,也是污水处理过程中直接控制的参数.为了提高污水处理质量,需要寻找BOD的有效测量方法.本文给出一种新的BOD软测量方法,可以实现其保证估计.采用主元分析方法选取BOD预测的主要辅助变量.利用径向基函数神经网络的逼近能力,将其用于污水处理出水BOD软测量建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差有界,使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述.在污水处理系统运行过程中,所建立好的软测量模型可以预测出水BOD的上下界.此外,建立多个软测量模型,并将多模型测量结果进行融合以降低单一模型所给结果的保守性.实验结果表明本文方法的有效性. 相似文献
6.
以2座五星级酒店为研究对象,通过实测数据分析了运行负荷的主要影响因素,确定冷冻水温度对运行负荷的影响作用,将其引入到空调系统运行负荷的预测研究中.应用广义回归神经网络(GRNN)理论,建立了一种动态多点输出负荷模型,提出了5种输入方案,使用2座酒店的实际数据集分别进行验证.研究结果表明:冷冻水温度对实际运行负荷的预测精度有重要影响,可显著提高GRNN负荷模型的预测准确性,以前1日24 h历史负荷、预测日天气预报以及冷冻水设定温度为输入、以预测日24 h逐时负荷为输出的GRNN负荷模型,建模简单,预测性能较好,适用于实际工程应用. 相似文献
7.
建立了预测石英晶体振荡器老化的一种径向基函数神经网络模型,这种人工神经网络由输入层和输出层组成,输入层由计算径向距离范数的非线性神经元组成,输出层由一个计算径向基函数的神经元组成.提出了确定规格化径向距离尺度因子的一种方法,并在此基础上导出了一种径向基函数神经网络的学习算法,这种算法具有计算形式简单和易于实现的优点,适合于用加速老化法和外推法进行石英晶体振荡器老化预测的实验数据处理. 相似文献
8.
采用广义回归神经网络(GRNN)方法,在开孔型多孔玻璃16组实验数据基础上,以12组随机数据作为训练样本,4组作为检验样本,建立以多孔玻璃厚度和孔隙率的GRNN模型,得到训练的最佳光滑因子σ=0.1,最大迭代次数为20;结果表明,模型预测值与实验值的平均误差为0.003,建立的模型精度高,预测吸声系数曲线形貌相似度高;该方法有简单、训练样本少、快速、准确等优点。 相似文献
9.
张正风 《武汉工程大学学报》2016,(4):333-336
为了解决苯乳酸发酵过程中关键生物参数难以直接在线检测的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.通过使用径向基核函数来对菌体浓度、苯乳酸浓度建立模型,对建模的理论进行了分析和并进行了仿真研究,同时还采用支持向量机对过程进行了建模,对两种方法的优缺点进行了比较.结果表明,基于LS-SVM的建模方法预测精度高、跟踪性能好,能提高在线预估的效率,非常适合于苯乳酸发酵过程的在线预估. 相似文献
10.
利用小生境粒子群算法(NPSO)的全局搜索能力,对GRNN的光滑因子进行优化,提高了广义回归神经网络(GRNN)的网络性能,建立了基于NPSO-GRNN的城市生活需水量预测模型。研究结果表明:利用该模型拟合和预测北京市1988-2012年生活需水量数据的平均相对误差绝对值分为别0.72%和0.36%,两者都比BP神经网络模型拟合预测的结果低;NPSOGRNN模型能更好的拟合北京市城市生活需水量的变化趋势,预测精度更高,泛化能力更强。 相似文献
11.
应用GRNN模型对给水管网水质的综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
给水管网水质是多种污染因子的综合作用结果。为克服水质综合评价过程中的随机性与评价专家主观上的不确定性,利用神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,建立了给水管网水质评价的广义回归神经网络(GRNN)模型。该模型具有网络结构自适应确定及输出与初始权值无关等优良特性。通过对在水质评价各等级间随机内插足够数量的训练样本的训练,确定合适的光滑因子。通过实例验证了模型评价结果与实际情况的一致性,为给水管网水质的评价提供了一种新方法. 相似文献
12.
Firstly,general regression neural network(GRNN) was used for variable selection of key influencing factors of residential load(RL) forecasting.Secondly,the key influencing factors chosen by GRNN were used as the input and output terminals of urban and rural RL for simulating and learning.In addition,the suitable parameters of final model were obtained through applying the evidence theory to combine the optimization results which were calculated with the PSO method and the Bayes theory.Then,the model of PSO-... 相似文献
13.
基于自组织径向基网络的染色体分类 总被引:1,自引:0,他引:1
阮晓钢 《北京工业大学学报》1999,25(2):81-86
提出了一种基于自组织径向基人工神经元网络的人体染色体模式分类的方法,该方法将人体染色体长度、着丝点位置、带纹分布等特征作为自组织径向基网络的输入,利用自组织径向基网络的混合学习算法对网络进行训练,使人工神经元网络对人体染色体具有了自动分类的能力. 相似文献
14.
电力系统负荷变化受多方面因素的影响,因此负荷曲线呈现出强烈的非线性.为实现非线性的电力负荷在线预测,应用递推更新的样本数据集训练泛回归神经网络,构成动态泛回归神经网络.该动态神经网络训练方便快捷,能够满足在线预测的实时性的要求.仿真表明预测值较观测值有一定滞后,但均能尾随观测值而变化,达到了预期的目的. 相似文献
15.
刁修睦 《重庆理工大学学报(自然科学版)》2008,22(10)
介绍了传感器非线性校正原理及广义回归网络的结构及算法,提出了一种基于广义回归网络的传感器系统非线性校正方法,并以NTC热敏电阻为例进行校正试验仿真。试验表明:该方法网络结构简单,训练速度快,拟合精度高,能够满足实用要求。 相似文献
16.
A combined model based on principal components analysis (PCA) and generalized regression neural network (GRNN) was adopted to forecast electricity price in day-ahead electricity market. PCA was applied to mine the main influence on day-ahead price, avoiding the strong correlation between the input factors that might influence electricity price, such as the load of the forecasting hour, other history loads and prices, weather and temperature; then GRNN was employed to forecast electricity price according to the main information extracted by PCA. To prove the efficiency of the combined model, a case from PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland) day-ahead electricity market was evaluated. Compared to back-propagation (BP) neural network and standard GRNN, the combined method reduces the mean absolute percentage error about 3%. 相似文献
17.
为了预测冬季易结冰区斜拉索覆冰的增长,运用灰色关联分析方法分析斜拉索倾角、温度、湿度、风速、降雨量及气压对斜拉索覆冰厚度的关联影响,明确各影响因素的相关性大小,剔除弱相关性因素;联合遗传算法(GA)和鲸鱼算法(WOA)选择最优光滑因子,提出一种WOA-GA算法优化广义回归神经网络(GRNN)的斜拉索覆冰厚度预测方法。其特点是:以输出值与实际值均方差作为适应度函数,计算每个粒子的适应度值;将GA算法的交叉和变异算子引入WOA算法,同时借助权重更新策略,提升全局寻优的能力,避免WOA算法陷入局部最优解;最后,经过迭代寻优,输出最小适应度值对应的光滑因子,构建GRNN预测模型。结果表明:环境温度相关性最高,其次是倾角、降水量、风速、相对湿度,气压关联度最小,呈弱相关性;相比于传统的GRNN、WOA-GRNN、PSO-GA-GRNN模型,联合鲸鱼算法和遗传算法优化的GRNN覆冰预测模型精度较高,其平均绝对误差百分比仅为3.58%,均方根误差为0.58 mm;采用敏感性分析法评价影响因素对模型精度的影响,发现温度对模型影响程度最大,其次是拉索倾角。 相似文献