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滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)—灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。 相似文献
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针对目前对风速序列短期预测中不同组合算法预测精度较差、适应性不强等问题,提出一种基于小波变换的组合预测模型算法,将风速序列经小波变换降低波动性与无序性,利用混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)优化逆向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值与阈值,将差分进化(difference evolution,DE)算法用于混合蛙跳算法子种群个体寻优策略,提高个体收敛速度与精度.通过将经小波变换分解得到的高、低频分量分别经组合模型算法进行风速预测与重构,通过实例验证,10、30 min相较60 min预测结果平均绝对百分比误差分别提高33.59%、12.21%,均方根误差分别提高28.77%、8.22%,三者平均预测误差分别为0.037、-0.014、0.011 m/s,与混合蛙跳-BP神经网络算法、BP神经网络算法横向对比,结果表明所提组合预测模型算法预测性能指标最佳. 相似文献
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介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。 相似文献
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风电场风速预测模型研究 总被引:3,自引:3,他引:0
介绍了两种风电场风速预测模型,分别是BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型。BP神经网络模型是风速预测中常用的模型之一,小波技术和BP神经网络结合,即为组合模型。小波技术将风速时间序列按时间和频率两个方向展开,体现了各成分对预测值贡献率的不同。将BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型分别应用到我国朱日和风电场的逐时风速预测中,从预测结果对比得出组合模型更适合该风电场的逐时风速预测。 相似文献
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针对城市需水预测涉及因素众多、不同地区影响因子不尽相同且多寡不一及影响因子的选择直接决定需水量预测的结果与实际是否相符等问题,提出了灰色关联分析法、遗传算法和BP神经网络相结合的需水预测模型,并以南京市为例,通过灰色关联分析法筛选出主要影响因素,采用遗传算法优化BP神经网络,构建基于灰色关联分析的GA-BP神经网络需水预测模型。实例应用结果表明,该模型用于需水预测能够比较全面地考虑需水量影响因子,与传统BP网络相比,GA-BP网络预测精度更高,训练速度更快,可作为资料时间序列较短情况下一种较好的需水预测方法。 相似文献
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针对BP神经网络应用于谐波分析时收敛速度慢、初始值选取不当等问题,为实现谐波的准确检测,提出双自适应BP神经网络和快速TLS-ESPRIT(总体最小二乘法—旋转矢量不变技术)相结合的检测方法。该方法利用快速TLS-ESPRIT算法得到频率和信号源个数,将频率作为BP神经网络的初始值,信号源数作为中间节点个数,经双自适应BP神经网络得到网络权值,进而完成谐波的幅值和相位检测。仿真试验结果表明,该算法在检测谐波时,检测速度更快,且具有较高的检测精度。 相似文献
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支持向量机(SVM)与BP神经网络相比各有优缺点,通过对支持向量机和BP神经网络在水轮发电机滚动轴承故障诊断中的仿真实验,来对比两者在轴承故障诊断上的泛化能力。首先通过应用经验模态分解(EMD)的方法将轴承振动信号进行分解,得到本征模函数(IMF),再将IMF的平均能量值作为故障特征向量。将这些特征向量作为支持向量机和BP神经网络的学习样本。经过仿真研究结果表明,在小样本集的前提下,支持向量机在轴承故障诊断中的精确度不但受样本数量变动的影响较小,准确度也高于BP神经网络,具有较强的泛化能力。对水轮发电机滚动轴承故障诊断模型的应优先考虑选择SVM。 相似文献
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