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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于径向基的瓦斯涌出量灰色预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了进一步预防煤层瓦斯突出,实现准确、快速预测煤矿瓦斯涌出量的大小,首先采用1-AGO对样本数据进行处理,建立灰色(GM)预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;采用阜新煤矿某工作面瓦斯涌出量的历史数据进行建模,实验结果表明,GM-RBF组合模型在预测精度及训练误差方面均优于单一的GM模型和RBF神经网络预测模型;算法计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,煤矿瓦斯涌出量的预测平均误差减小到1.57%。  相似文献   

2.
针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题,对两次拟合等维灰色预测模型进行研究,并对其进行改进,通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模,经研究发现当历史数据有较大波动时,利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。  相似文献   

3.
改进IOWHA算子组合预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有单项预测模型提供信息有限,预测误差大的问题,引用最优加权组合建模理论,将灰色关联度与IOWHA算子相结合,提出一种新的组合预测模型权重确定方法,并应用该权重确定方法构建了一种基于RBF神经网络预测模型和GM预测模型的最优组合预测模型。该模型能够克服传统组合预测方法的两个缺陷:加权平均系数不变和以单一误差指标为准则。利用该组合模型对全国物流需求进行组合预测,并与RBF神经网络模型、GM模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于单项预测模型,该组合预测模型的预测精度更高,是一种有效的物流需求预测模型。  相似文献   

4.
对于预测复杂的经济数据来说,选取合适的预测模型将是提高预测精度的关键。本文采用灰色模型与回归模型的组合预测模型对贵州省高技术产业总产值进行预测,利用了组合模型可以改善线性回归模型中没有考虑指数增长以及灰色模型中没有考虑线性因素的不足,从而达到提高预测精度的目的。并进行了计算机数值仿真实验表明了组合预测模型的有效性。  相似文献   

5.
曹卫东  朱远知  翟盼盼  王静 《计算机应用》2016,36(12):3481-3485
针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM(1,1)模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM(1,1)的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM(1,1)预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播(BP)神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差(MSE)和平均相对误差(MRE)分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。  相似文献   

6.
陈焕珍 《计算机仿真》2013,30(5):429-433
由于粮食产量系统是一个复杂的巨系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,传统的单一预测方法很难对其发展动态作出准确的中长期预测,预测精度较低。为解决上述问题,尝试将灰色GM(1,1)模型与马尔科夫模型结合起来,对青岛市粮食产量进行预测,首先建立青岛市粮食产量GM(1,1)模型,然后用马尔科夫模型对预测值进行修正,预测结果表明灰色马尔科夫模型比单一的灰色预测模型精度提高,平均相对误差比灰色预测模型减少了8.58%,经检验模型精度等级为优。研究表明:灰色马尔科夫模型能发挥灰色系统对长期趋势预测精确的优势,又能发挥马尔科夫预测模型对波动性数据准确预测的优势,对于波动性较大的时间序列的中长期预测,具有较强的优势,预测精度较高。  相似文献   

7.
基于数据挖掘的水文时间序列预测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于灰色理论和灰色神经网络组合预测模型,对水文时间序列进行数据挖掘。对原始序列首先进行了对数-方根变换,使得数据序列满足灰色理论的覆盖条件,采用灰色预测模型GM(1,1),对数据序列进行预测,由于灰色预测属于线性预测,因此将灰色预测模型与神经网络模型相结合,提高了预测精度。以都江堰岷江来水数据为原始数据进行实际预测,实验证明,这种组合模型的预测效果优于传统预测模型。  相似文献   

8.
研究粮食产量准确预测问题,粮食产量变化多种因素综合结果,针对各因素间具有十分复杂的非线性关系,传统预测方法无法反映粮食产量非线性变化规律,导致粮食产量预测精度低.为了提高粮食产量预测精度,提出一种RBF神经网络的粮食产量预测方法.通过采用非线性能力强的RBF神经网络对粮食产量数据进行非线性定阶,通过最优阶数对粮食产量模型进行重构,然后利用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,获得粮食产量最优预测模型,最后对粮食产量进行预测.通过对1 978 - 2008年中国粮食产量进行仿真,实验结果表明,相对于ARIMA、滑动平均和支持向量机等预测模型,RBF神经网络预测精度高,速度快,证明改进方法为粮食产量预测提供了一种新的途径.  相似文献   

9.
水稻稻瘟病这种灰色系统具有复杂的非线性.综合利用蚁群灰色GM(1,1,θ)预测模型和RBF神经网络预测模型的特点,建立了蚁群灰色RBF神经网络组合预测模型.经过14年对水稻稻瘟病的预测分析,得出蚁群灰色神经网络模型的预测精度高达96.77%,验证了预测模型的有效性.  相似文献   

10.
灰色神经网络在粮食产量预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
林芳 《计算机仿真》2012,(4):225-228,267
研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低。为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型。首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。采用1978-2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法。  相似文献   

11.
基于灰色GM(1,1)模型在负荷预测运用中的局限性,引入分段灰色较正GM(1,1)模型;同时采用数理统计的-检验法对模型精度进行检验。通过实例应用表明,分段灰色校正模型具有较高的拟合精度和预测精度。  相似文献   

12.
为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律,降低其建模复杂性,研究了灰色Verhulst模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模精度的影响程度.研究结果表明,灰色Verhulst模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关.利用数乘变换能降低原始数据的量级,简化建模过程,而不会改变灰色Verhulst模型的建模精度.  相似文献   

13.
短期电力负荷预测的灰色-小波网络组合模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点,先利用灰色预测弱化其波动性,然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本,在此基础上建立基于灰色-小波网络组合模型的短期电力负荷预测新方法。该方法有效整合了灰色理论、小波分析和人工神经网络的优点,与传统BP网络相比,收敛速度更快,预测精度更高。仿真试验表明了该方法用于短期电力负荷预测的可行性和有效性。  相似文献   

14.
为了提高秦淮河流域洪水预报的水平,对东山站洪水位过程预报模型进行深入研究。采用线性动态系统模型与BP人工神经网络模型建立东山站洪水位逐时段预报模型,采用2010—2015年及2016—2017年汛期秦淮河流域实测雨量和东山站水位资料对模型进行率定和验证。结果表明:东山站洪水位逐时段预报的BP人工神经网络模型相对于线性动态系统模型具有较高的精度;相对于一维河网水动力模型,简单实用。  相似文献   

15.
采用基于支持向量机参数识别的灰色预测模型,用基于结构风险最小化准则的支持向量机方法求取灰色模型的参数,再用灰色模型计算预测值。该方法避免了过拟合问题,提高了模型的预测精度。  相似文献   

16.
灰色预测模型并非那么理想.它对十扰动的适应能力是有限的.它不能预测的很远,也不能预测的很准.其模型的参量还是需要整定的.当输入变量的变化率为零时存在有数值计算不稳定问题.当把灰色预测模型用于过程控制时,需要考虑它的应用条件:非负的数据;变量变化不太快;合适的采样周期、建模维数和预测步长.通过对灰色预测控制系统工作原理的...  相似文献   

17.
当研究的系统扰动因素过大或系统行为在某个时川点发生突变,出现严重扰动系统的异常数据时,提出不应直接按原始数据建模预测,而应根椐实际情况适当地对数据预处理.提出了基于数据修正的改进型灰色神经网络组合和集成预测,并根据南昌火车站旅客发送量时间序列建立了多个模型,从模型预测效果对比中说明数据修正、改进型灰色模型和改进型灰色神经网络、灰色神经网络组合和集成确实能提高预测精度.另外,修正数据要把握一个度,不能修正全部数据,只能修正较异常的数据,要在数据的趋势性和预测的灵敏性间取得平衡。  相似文献   

18.
门诊量预测是现代医院电梯交通以及医疗资源优化配置的重要前提。为了有效地预测医院的门诊量,提出一种将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合的灰色神经网络组合预测方法。该方法利用灰色预测中的累加生成运算(AGO)对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经网络的建模和训练样本。所提出的方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,对短期的医院门诊量预测具有较强的实用价值。结果表明:所提出的方法具有良好的预测精度。  相似文献   

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