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电力负荷预测是电力控制及运行方面的最重要的一项任务,根据不同的预测对象,常用的方法有概率统计法、时间序列分析及灰色系统等等。文章讨论了灰色模型GM(1,1)及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用。采用ARIMA(p,d,q)模型与GM(1,1)改进模型对特殊日电力负荷进行组合预测,提出了适合电网特殊日电力负荷预测的数据处理方法。提高了预测的精度。准确度到了95%以上,解决了每日24点正点采样情况下预测精度较低的问题。 相似文献
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BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文主要研究电力负荷预测方法,依照神经网络系统理论,建立神经网络模型,并通过实例计算,介绍了BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用。 相似文献
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灰色理论及神经网络组合模型在水质预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用灰色理论和神经网络的组合式模型实现了对原水水质的预测。它分析了水质数据的影响因素多,水质变化的非线性等特点,同时考虑灰色理论的单变量预测优势以及神经网络能有效处理数据的非线性、模糊信息的特点,提出使用灰色理论模型GM(1,1)对水质数据进行建模,再使用BP神经网络对实际值和预测值的残差进行建模,最后叠加上述两个模型,实现灰色神经网络组合式水质预测模型。通过对某水厂水质的预测值和实际值的比较,表明该模型对水质有较高的预测精度。 相似文献
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改进灰色模型在水量预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
灰色模型对生活用水量进行预测本身具有一定的局限,数据离散程度越大,灰度也愈大,其预测精度也越差.文中采用滑动平均法对灰色预测的原始数据进行了改进,并采取残差修正,避免了数值过度波动.通过预测实例,结果表明改进后的灰色预测模型能有效提高预测精度. 相似文献
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杨洪 《水资源与水工程学报》2014,25(3):213-219
为提高径流预测预报的精度和泛化能力,建立了基于3种基本改进算法的BP神经网络集成预测模型。利用ADF单位根检验方法、自相关分析方法确定径流时间序列的平稳性和模型的输入向量。针对BP神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用自适应动量梯度法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法分别改进BP神经网络标准算法,依次构建基于3种改进算法的BP神经网络模型对文山州南利河董湖水文站年径流进行预测,并构建GA-BP预测模型作为对比模型;采用加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:集成模型对南利河2001-2005年径流预测平均相对误差绝对值为4.67%,最大相对误差绝对值为7.11%,精度和泛化能力均优于各单一模型和GA-BP模型。集成模型克服了单一模型预测精度不高和误差不稳定的缺点,具有较好的预测精度和泛化能力,是提高径流预测预报精度的有效方法。 相似文献
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针对灰色模型在建模过程中受到随机扰动影响这一问题,利用马尔科夫模型预测波动性数据准确的优势,对灰色模型进行改进,并应用于大坝变形预测计算与分析。结果表明,改进的灰色马尔科夫模型对存在扰动数据的大坝变形预测中,可以获得较好的预测效果,提高预测精度。 相似文献
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基于神经元网络的碾压混凝土材料剪切本构模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
碾压混凝土的分层形式对其力学性能有较大的影响.为了全面探讨碾压混凝土材料力学性能及为碾压混凝土结构数值分析提供材料参数,研究和建立了基于损伤的碾压混凝土材料剪切本构模型.由于现场原位抗剪(断)试验条件的限制,试验无法量测出试件的真实应变值.在考虑碾压层面点的强度、应变局部化效应的基础上,基于岩滩水电站现场碾压抗剪(断)试验结果,采用损伤模型的本构形式进行了碾压混凝土剪切本构研究,并建立了基于神经元网络的碾压混凝土剪切本构模型. 相似文献
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灰色模型用于建筑物变形监测分析和预测时,通常依靠时间信息建立预测模型,但该类模型不能充分反映点位变化规律。在对变形监测时间序列定性分析的基础上,提出利用缓冲算子对变化幅度大的点进行调整,以此建立改进的灰色模型,再进行预测,并用实例进行分析验证,取得了更优的预测效果,精度也有所提高。更多还原 相似文献
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改进的TOPSIS模型在污水灌溉安全性评价中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
选择开封市惠济河水作为污灌引水点的样本水体,采用标准方法对灌溉水质进行监测分析。考虑到 TOPSIS 法在进行综合评价时的不足之处 , 提出了运用垂直距离代替欧氏距离进行评价 , 通过建立改进的 TOPSIS 模型,对污水灌溉安全性进行了评价研究。结果表明,开封市惠济河水质低于国家灌溉水质标准,直接用来灌溉或进行其他用途是不安全的,且重金属污染较严重。研究成果为水体的科学管理和污染防治提供决策依据,在水资源可持续开发利用中具有重要意义。 相似文献
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改进模糊神经网络模型及其在大坝监测中的应用 总被引:6,自引:5,他引:1
鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题,在大坝位移的监测数据分析中应用改进的模糊神经网络及改进的反向传播(BP)网络算法,并建立了相应的网络模型.大量的数据分析计算表明,该模型收敛快,且精度优于常规的模糊神经网络和传统的统计模型. 相似文献