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科学地预测城市需水量对城市的发展具有十分重要的意义.采用BP人工神经网络方法对阿克苏城市需水量进行预测,取得满意的效果,论证此种预测方法的可行性和有效性. 相似文献
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城市需水量预测的混沌神经网络模型 总被引:2,自引:1,他引:2
将人工神经网络原理引入城市需水量预测中,针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷,提出了基于混沌神经网络的城市需水量预测模型,该模型简便易行,收敛速度快、预测精度高,具有良好的应用前景。 相似文献
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本文以城建国际大厦冷源系统的检测数据为依据,利用BP神经网络,建立了空调负荷预测模型,并取得了较好的结果。文章进一步分析了可能存在的误差及提高预测精度的方法。 相似文献
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为了提高短期电力负荷预测的准确性,降低因预测精度不高带来的电能损失,提出将花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)与BP神经网络相结合,利用FPA算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善传统BP神经网络因权值和阈值的选择具有随机性而陷入局部最优和收敛速度慢的缺点。最后,通过某地区实际负荷数据验证了优化后的BP神经网络的预测精度得到了提高。 相似文献
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根据光伏组件的构成,将影响组件价格的因素分为技术因素和非技术因素,并采用网站数据采集法和专家咨询法确定各主要因素的分项价格,构建BP神经网络预测模型,在此基础上利用Matlab内置的Neural Net Fitting模块对组件价格进行预测,结果表明BP神经网络对组件价格预测的相关性较好,预测价格与实际价格偏差率为-2.62%~2.11%,预测结果可接受度为89.47%,预测精度满足实际需要,为光伏项目的顺利实施提供了辅助决策依据。 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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基于小波分析的BP神经网络潮水位预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了潮水的特性,提出了基于小波多分辨分析的BP神经网络潮水位预测方法。通过小波分解与重构技术,将潮水位序列分解成不同层次,得到趋势项、周期项和随机项,利用BP神经网络对每一项进行预测,最后再重构得到原潮水位序列的预测值。实例验证,基于小波分析的BP神经网络潮水位预测方法比单独用神经网络对潮水位进行预测更有效。 相似文献
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小水电大多为无调节能力的径流式电站,汛期与大中型水电挤占输电通道,导致水电弃水及地区窝电现象日趋严重,因此尽可能准确地掌握小水电发电能力、制定合理的大小水电协调调度计划愈显重要。对此提出了基于模糊聚类和BP神经网络相结合的小水电短期发电能力FC-BP预测方法,将训练样本根据历史运行数据分类,建立相应的BP网络,对待测样本识别归类,预测小水电装机日利用小时数,并将该方法应用于云南省盈江县和云龙县小水电短期发电能力预测中。结果表明,FC-BP预测方法较传统ANN模型预测精度有所提高,且泛化能力更强。 相似文献
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基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的逼近能力和自学习能力,以汽油机工况参数、状态参数和喷水控制参数为输入,分别建立多输入/单输出的点火提前角、油耗和排放预测模型;以试验设计和发动机台架的实测数据为基础构建、训练模型,用均方差评价网络训练与拟合效果;用相关系数判断输出值与目标值之间的密切程度;... 相似文献
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油冷器作为发动机散热部件之一,压降和换热量是评估其性能的重要指标,但油冷器中传热与流动规律错综复杂,所以对其压降和换热量进行预测存在一定难度。本研究提出了一种基于BP神经网络和特征工程的预测方法。该方法通过实验获得不同结构类型下冷油器数据,对样本数据进行插值和增强等方法解决样本量分布不均的问题,并根据相关性计算Shah-Focke关联式、Gray and Web关联式、A.R.Wieting关联式等相关经验公式与本文实验结果相关性,并筛选出相关性最高的关联式来构造新特征,最后利用BP神经网络模型进行预测。结果表明,Shah-Focke关联式与本文实验结果相关性最高,且该经验公式特征的引入对模型有积极影响,预测精度提升50%,令压降预测误差为6%,换热量预测误差为4%。 相似文献
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《可再生能源》2017,(6):893-899
变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练。建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案。通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%。 相似文献
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为验证BP模型在河流水质预测中的有效性,利用2006~2011年闽江流域(福州段)闽侯竹岐、长乐白岩潭断面的河流水质数据,建立BP神经网络预测模型,从时间上对闽江流域(福州段)的水质进行预测,并用实际监测数据检验预测精度。结果表明,BP神经网络的水质预测模型在闽江流域(福州段)水质预测中有较好的预测精度。 相似文献