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城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。 相似文献
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提出了一种基于RBF神经网络的氯离子扩散系数预测模型,将RBF网络模型预测的结果与另外三种不同输入的RBF模型、BP网络模型的预测结果以及实测结果进行了对比分析,结果表明,RBF神经网络模型相对其他输入指标体系模型的预测精度有所提高,且能满足工程的需要,可以作为氯离子扩散系数预测的一种新的有效的方法。 相似文献
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利用Gompertz曲线模型、灰色理论模型和BP神经网络模型等单一预测模型对基坑周围建筑物沉降进行预测,之后将结果与三者优化组合模型的预测结果进行比较分析,结果表明:单一模型预测结果的精度比三者优化组合模型的精度较低,而其中通过最优加权法组合的模型预测精度最高。 相似文献
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RBF神经网络具有极强的非线性映射能力,精度高。本文基于RBF神经网络原理,采用自组织选取中心法,建立基于RBF神经网络的边坡稳定性预测模型,并选取大量边坡工程数据作为学习训练和预测样本,利用该模型进行学习和预测。研究结果表明,在处理边坡稳定性预测问题中,该方法具有很好的适应性和较高的精度。 相似文献
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为解决城市用水量预测中单一方法预测精度不高的问题,建立了灰色径向基(RBF)神经网络组合模型。对比实验结果表明,灰色GM(1,1)模型、RBF神经网络模型和灰色RBF神经网络组合模型的平均相对误差分别为2.1222%,1.2562%和0.6821%。与灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络相比,灰色RBF神经网络组合模型充分发挥了灰色系统的贫乏数据建模和RBF神经网络的高度非线性映射能力的双重优势,具有较高的预测精度,更适合用于城市用水量预测。 相似文献
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应用RBF神经网络的预应力混凝土碳化深度预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在现有混凝土碳化研究成果基础上,建立了预应力混凝土碳化预测模型。随后,运用径向基函数神经网络的基本原理,通过对影响预应力混凝土碳化深度因素的分析,建立了预测碳化深度的RBF和GRNN网络模型。通过实例进行了分析计算和预测,预测结果具有较高的精度。可以说,人工神经网络预测方法是一种可同时考虑各种影响因素组合、行之有效的混凝土碳化预测分析方法。 相似文献
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利用径向基函数神经网络,建立了区域用水量预测模型,改进了RBF网络学习方法;根据某地区近年来影响用水量主要影响因素的数据对该网络进行训练,并用训练好的网络模型对该区域以往和今后不同年份的用水量进行预测;对以往用水量预测结果表明该模型有较高预测精度、通用性和客观性. 相似文献
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将误差反向传播前馈(BP)神经网络模型和径向基函数(RBF)神经网络模型应用到CAST工艺中,并采用多输入、双输出神经网络模拟处理过程中各变量之间的关系和预测出水水质.误差分析结果表明,训练阶段RBF神经网络模型的拟合精度比BP神经网络模型的高,但两者的预测精度相差不大;测试阶段BP神经网络模型和RBF神经网络模型预测出水COD的平均相对误差分别为6.35%、6.80%,预测出水TN的平均相对误差分别为7.19%、5.49%,均在8%以下,这说明两种神经网络模型均可用于模拟CAST污水处理工艺各变量之间的关系和预测出水水质,为污水厂的运行管理提供了理论依据. 相似文献
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BP神经网络和RBF神经网络在墩柱抗震性能评估中的比较研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通过仿真实例,对BP神经网络和RBF神经网络在墩柱抗震性能评估中的应用进行了比较研究.训练和仿真结果表明,BP神经网络和RBF神经网络均能很好地对墩柱的延性进行抗震性能评估,并且,在相同精度要求下,RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快,效率更高,充分体现了RBF神经网络的优越性.同时也总结了BP神经网络和RBF神经网络所存在的不足.实际应用中,可以以此结论为指导来设计神经网络. 相似文献
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BP神经网络应用于空调负荷预测时,如果输入变量较多或变量间存在相关关系,会直接影响BP神经网络的预测准确性。针对此问题,采用主成分分析(PCA)法,在保留原始数据主要信息的前提下提取数据的主要成分。根据各主成分的贡献率对神经网络输入变量进行缩减,达到压缩变量维数的目的。然后将主成分输入到负荷预测的模型之中进行预测,使之更符合空调负荷预测的特点,提高预测的速度和精度。最后通过实际算例进行验证,实验结果表明,该方法确实可行。 相似文献
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边坡位移预测的RBF神经网络方法 总被引:5,自引:0,他引:5
利用边坡实测位移序列来预测边坡未来时间的位移,可以有效地判断边坡的稳定性。由于神经网络可以通过对样本的反复学习来反映边坡复杂的非线性演化关系,其预测效果要优于传统的预测方法。RBF神经网络作为一种性能良好的前馈网络,具有更好的逼近能力和全局最优特性。以边坡位移时间序列为基础,采用RBF神经网络建立边坡位移预测模型,通过最近邻聚类学习算法实现边坡位移预测,具有结构简单、学习速度快、预测精度高的特点,网络的外推能力也较强。通过2个工程实例说明边坡位移预测的RBF神经网络方法的有效性。 相似文献