共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
基于统计方法分析了实测时间序列中各影响因素与供热量的相关性。应用小波分析有效提取序列中的局部信息,与神经网络相结合,可分析蕴藏在系统中的非线性动态特性。建立了小波神经网络预测模型,把影响供热量的因素分为与其相关性较大(系统循环流量、供水温度和回水压力)和较小(供、回水压力和回水温度)的2组数据,预测结果证实与供热量相关性较大的1组影响因素的拟合程度比相关性小的高。就预测结果的准确性与BP神经网络结构进行了比较。结果表明,基于影响因素分析和梯度修正的小波神经网络供热量预测方法具有良好的动态特性、较强的泛化能力和较高的预测精度,适用于系统供热量的短期预测。 相似文献
2.
在混凝土公路路基施工过程中,为了控制施工进度,同时保证路基的稳定与适用,需要对路基沉降进行监测,并通过已有沉降数据推测后续沉降数值。本文提出了一种新型预测路基沉降的方法,将模糊神经网络和小波包分解相结合,针对位移沉降序列的时序性和偶然性,利用模糊神经网络强大的记忆性,建立沉降预测模型。通过小波包对沉降数值序列进行分解,得到不同属性和频率的沉降序列,分别通过模糊神经网络对各个子序列进行预测,将子序列预测结果叠加得到预测结果。 相似文献
3.
针对于传统的确定性太阳辐射模型不能反映气象变化的弊端,提出了基于回归BP神经网络和小波分析理论的太阳散射辐射逐日预测模型。神经网络具有非线性函数逼近及自组织自学习的能力,基于小波分析在信号处理方面的时频域多分辨特性,本文利用小波变换将太阳散射辐射数据序列进行时频域分解后作为神经网络预测模型的输入样本,实例表明该方法与传统模型相比预测精度高,具有可行性。 相似文献
4.
将小波母函数嵌入人工神经网络的神经元形成紧致型小波神经网络,将此种网络用于混凝土非破损检测的测强曲线拟合和预测,提升了纯粹的BP神经网络的拟合和预测精度,效果远胜于最小二乘拟合和预测.通过一个算例对小波神经网络的高精准性和非性线逼近能力进行了验证,对实验数据进行了统计分析,结论表明小波神经网络优于BP神经网络. 相似文献
5.
小波神经网络在软基沉降组合预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
Tian Qihuang 《工程勘察》2008,(5)
将小波神经网络组合预测模型引入软土路基沉降预测中。把5组不同形式的s型增长模型单项预测结果作为小波网络的输入向量,将代表相应时刻的实际值作为小波网络的输出,对软基沉降序列进行非线性组合预测。预测结果表明,小波网络组合预测的结果比各单项模型预测的结果都好,与BP神经网络相比,小波网络的收敛速度更快,预测精度更高,模型的泛化能力更强。 相似文献
6.
7.
准确预测空调负荷不仅对蓄能空调高效运行意义重大,而且也是冷热电三联产技术发挥优势的关键所在。本文提出一种小波网络应用于空调负荷的预测模型,通过小波分解,把空调负荷序列分解为不同频段的小波系数序列,再将各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成空调负荷序列的最终预测结果。该预测模型中的低频小波系数a3和中频小波系数d3的神经网络输入变量为前1天小波系数值和对应时刻的温度、相对湿度、风速、总辐射量、天气状况和星期几编码共7个因子,并采用主成分分析法进行输入变量的降维;高频小波系数d2和d1以前几日的小波系数为输入因子。经过对西安市某综合楼的空调负荷进行预测,证明了预测值和实际运行值拟和很好,相对误差为-10%~8%。该预测模型具有预测精度较高、推广能力较强及计算速度较快的优点。 相似文献
8.
9.
对股票预测问题进行了深入的研究,提出了一个新的预测方法.针对股票时间序列的高度非线性、高噪音的特点,采用小波变换方法有效的过滤噪音、约简数据,并对ARIMA模型和BP神经网络预测模型进行了研究和分析,提出了一个基于ARIMA模型和BP神经网络模型的模糊变权重组合预测模型,应用该模型对股票时间序列进行分析预测,取得了令人满意的效果. 相似文献
10.
通过分析影响热网负荷变化的各种因素，对热负荷数据进行预处理，运用小波包变换对负荷序列进行分解，对各子序列分别建立支持向量回归预测模型，最后通过序列重构，得出预测结果。仿真结果表明，该方法比传统BP神经网络和未作小波包分解的支持向量回归法具有更高的预测精度。 相似文献