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基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用 被引量：8
1
作者 窦春霞 张淑清 《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期68-72,共5页
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变... 为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正,再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。 展开更多
关键词 自动控制理论 最优预测控制决策 混沌神经网络预测模型 非线性大时滞系统 适应控制 鲁棒性
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预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建
2
作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型
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图神经网络模型预测和解释离子液体毒性的研究
3
作者 冯海军 章冰璇 周健 《化工学报》 北大核心 2025年第1期93-106,共14页
离子液体对环境有潜在毒性,为了解其毒性机制,建立了三种传统机器学习(支持向量机,随机森林,多层感知机)和三种图神经网络(图注意力网络,消息传递神经网络,图卷积模型)模型,预测离子液体对大鼠IPC-81细胞等4种活生物体的毒性。凭借分子... 离子液体对环境有潜在毒性,为了解其毒性机制,建立了三种传统机器学习(支持向量机,随机森林,多层感知机)和三种图神经网络(图注意力网络,消息传递神经网络,图卷积模型)模型,预测离子液体对大鼠IPC-81细胞等4种活生物体的毒性。凭借分子结构信息,图卷积模型在4个数据集中的RMSE和MAE均最低,R^(2)均最高,因此,图卷积模型在预测离子液体毒性上更优越。同时,基于图卷积模型,建立毒性解释模型,从数据驱动上来分析原子基团对毒性的贡献。阳离子的芳香环和长烷基链会产生毒性,S^(+)、P^(+)、N^(+)、NH^(+)等原子基团会显著增强离子液体的毒性,而P^(-)、F、B^(-)、C等原子基团会有效降低离子液体的毒性。该发现可为快速筛选和开发更绿色低毒型离子液体提供理论依据。 展开更多
关键词 离子液体 毒性 机器学习 图神经网络 模型 预测 可解释性
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基于GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
4
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 BP神经网络 遗传算法 预测模型
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基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法
5
作者 蔡建峰 董彦彦 +2 位作者 刘明辉 季宁 李英男 《微型电脑应用》 2025年第1期163-166,共4页
为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在... 为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在参数调整后的BP神经网络内,输入采集的施工现场静默视频,输出施工隐患行为的粗预测结果;以粗预测结果为隐马尔科夫模型的输入,采用Viterbi算法计算模型的最大输出概率值,最大输出概率值对应的施工隐患行为即施工隐患行为精预测结果。实验证明,在不同施工行为情况下,所提算法预测的马修斯系数与1较为接近,预测精度较高,可有效粗预测与精预测施工隐患行为。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐马尔科夫模型 施工隐患行为预测 Baum-Welch算法
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基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究
6
作者 盛佳慧 蔡勇 《工业控制计算机》 2025年第2期19-20,24,共3页
针对新型传感器研发中,电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题,设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据,引入BP神经网络进行数据拟合,并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型,以M... 针对新型传感器研发中,电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题,设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据,引入BP神经网络进行数据拟合,并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型,以MQ-8氢气传感器为例进行实验测试分析,结果表明测试样本的决定系数可达0.99985,整体平均误差为0.6%,实现了对气体浓度的高精度预测,为传感器研发中的数据分析提供了支撑。 展开更多
关键词 气体传感器 数据采集 BP神经网络 SA算法 模型预测
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农村消费增长趋势预测优化模型构建——基于面板计量与SCG-BP神经网络
7
作者 王刚 宋思睿 《商业经济研究》 北大核心 2025年第7期56-60,共5页
农村居民消费增长作为决定经济快速可持续发展的重要因素之一,对释放农村地区消费潜力、拉动内需、增强内循环活力具有重要价值和意义。本文运用面板计量模型对全国各省2006-2022年相关数据进行实证分析,提出了SCG-BP预测模型,采用量化... 农村居民消费增长作为决定经济快速可持续发展的重要因素之一,对释放农村地区消费潜力、拉动内需、增强内循环活力具有重要价值和意义。本文运用面板计量模型对全国各省2006-2022年相关数据进行实证分析,提出了SCG-BP预测模型,采用量化共轭梯度法训练BP神经网络,对农村居民消费增长趋势进行预测,有效解决了BP神经网络收敛速度慢、局部振动的缺点。结果表明,SCG-BP模型在预测精度上优于传统BP神经网络模型、灰度预测模型以及指数平滑预测模型;在训练集和测试集上的误差率均小于0.02%,具有较高精度。结合实证分析结果,从提高收入、完善保障、人才回流等方面提出促进农村居民消费增长潜力的合理性建议。 展开更多
关键词 面板模型 农村消费增长潜力 预测模型 人工神经网络 SCG-BP神经网络
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基于深度神经网络的剖宫产术后出血临床预测模型
8
作者 贾俊荣 《中国当代医药》 2025年第1期30-33,共4页
目的分析剖宫产产后出血(PPH)的影响因素,筛选PPH的最佳预测特征,建立准确预测发生PPH的临床预测模型。方法选取菏泽市牡丹人民医院收治的210例剖宫产产妇为研究对象,采用随机抽样法,将210例产妇以7∶3的比例划分为训练集147例和测试集6... 目的分析剖宫产产后出血(PPH)的影响因素,筛选PPH的最佳预测特征,建立准确预测发生PPH的临床预测模型。方法选取菏泽市牡丹人民医院收治的210例剖宫产产妇为研究对象,采用随机抽样法,将210例产妇以7∶3的比例划分为训练集147例和测试集63例。根据PPH的临床表现,将产妇分为PPH组和非PPH组。回顾性分析产妇的临床资料,利用随机森林(RF)算法,筛选出PPH的最佳预测特征,构建基于最佳预测特征的深度神经网络预测模型。采用AUC为指标,评估深度神经网络模型的预测性能。结果随机森林算法筛选的PPH的最佳预测特征是前置胎盘、妊娠高血压、血小板异常、多胎、多羊水、妊娠糖尿病、胎盘植入、胎盘早剥、骨盆软产道异常和年龄。神经网络模型在训练集和测试集上的AUC值分别为0.918和0.902。结论本研究建立的基于深度神经网络的剖宫产PPH临床预测模型,具有良好的预测性能,能够为剖宫产PPH的临床风险作出有效评估。 展开更多
关键词 产后出血 剖宫产 深度神经网络 临床预测模型
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面向造纸生产能源消耗的神经网络预测模型
9
作者 高莹 《华东纸业》 2025年第2期13-15,共3页
针对造纸企业在生产过程中的能源消耗问题,提出了基于粒子群算法的神经网络能源消耗预测模型。通过所设计的模型预测造纸生产中的能源消耗量,以某造纸厂生产车间的能耗量进行预测分析,得出神经网络预测模型的应用效果。表示,和传统预测... 针对造纸企业在生产过程中的能源消耗问题,提出了基于粒子群算法的神经网络能源消耗预测模型。通过所设计的模型预测造纸生产中的能源消耗量,以某造纸厂生产车间的能耗量进行预测分析,得出神经网络预测模型的应用效果。表示,和传统预测方法对比,粒子群算法神经网络能源消耗模型的预测误差比较小,具有良好的预测效果。能够保证企业源稳定的供需,提高企业经济效益,促进企业稳定的发展。 展开更多
关键词 神经网络预测 造纸能耗 能源消耗 模型设计
原文传递
基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型及试验研究
10
作者 车金涛 范卓颖 陈铭世 《科学技术创新》 2025年第7期213-216,共4页
构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神... 构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神经元数量、选择传递函数并进行归一化处理,得到最终的BP神经网络模型。然后将测试样本数据输入到该模型后,得到NO_(x)、CO和HC的排放预测值。从试验结果来看,排放预测值与试验值的误差控制在10%以内,说明基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 BP神经网络 排放预测模型 传递函数 归一化处理
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融合神经网络和优化算法的网络安全态势评估及预测模型研究
11
作者 裴瑶瑶 王睿 《自动化应用》 2025年第4期262-265,共4页
现代网络存在的各类脆性问题使得安全风险大大增加,网络安全评估作为预防和解决这些问题的一种重要手段被引入到了互联网领域。传统的网络安全评估方法主要基于静态分析,无法对动态过程中发生的变化进行及时准确的预测。基于此,探讨融... 现代网络存在的各类脆性问题使得安全风险大大增加,网络安全评估作为预防和解决这些问题的一种重要手段被引入到了互联网领域。传统的网络安全评估方法主要基于静态分析,无法对动态过程中发生的变化进行及时准确的预测。基于此,探讨融合神经网络和优化算法的网络安全态势评估及预测模型,通过调整相关权值,实现网络运行状态的实时监测与预警。 展开更多
关键词 神经网络 优化算法 网络安全态势评估 预测模型 网络安全评估
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基于PSO算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型
12
作者 李佳林 侯利明 张聪 《现代信息科技》 2025年第7期47-51,57,共6页
针对传统的BP神经网络收敛速度较慢且易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,从而能够快速收敛并得到全局最优解。首先,通过皮尔逊相关性分析筛选出与PM_(2.5)浓度相关性... 针对传统的BP神经网络收敛速度较慢且易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,从而能够快速收敛并得到全局最优解。首先,通过皮尔逊相关性分析筛选出与PM_(2.5)浓度相关性较高的污染物指标作为输入变量。其次,利用PSO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,克服了BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点。最后,利用成都市2021年7月至2024年6月的大气污染物数据对模型进行训练和测试。结果表明,测试集的R^(2)达到0.944,测试集的MAE为4.231,测试集的RMSE为6.364。与未优化的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度,能够有效地预测成都市次日的PM_(2.5)浓度。 展开更多
关键词 PM_(2.5)浓度 预测模型 PSO算法 BP神经网络
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基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
13
作者 张思瑶 杜晨阳 +2 位作者 张懿槾 高婉琦 贺鹏飞 《河南科技》 2025年第3期59-64,共6页
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型... 【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型。通过模型训练与验证,分析不同参数配置下的模型性能,并与传统预测方法进行了对比。【结果】结果表明,基于BP神经网络的预测模型在多个时间段的客流量预测中表现优异,预测误差显著低于传统方法。BP神经网络模型预测结果在仅使用均值进行预测的情况下,其准确度越接近于1精准度越高,即预测结果训练集为0.701,测试集为-0.906均接近于1。【结论】BP神经网络模型能够有效捕捉客流量的变化趋势,具有较高的预测精度,适用于复杂城市交通系统的客流量预测任务。未来的研究可进一步优化模型参数,并结合其他算法提高预测性能。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 聚类分析法 移动平均法 客流预测
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基于病证结合及BP神经网络的艾滋病发病预测模型构建
14
作者 张艳燕 马笑凡 +3 位作者 王梦琳 李星锐 崔伟锋 潘玉颖 《中国现代医药杂志》 2025年第1期1-6,共6页
目的通过筛选艾滋病(Acquired immune deficiency syndrome,AIDS)发病的危险因素,构建基于病证结合及误差反向传播(Back error propagation,BP)神经网络的AIDS发病预测模型。方法对2010年10月~2022年3月期间河南省391例无症状HIV感染者... 目的通过筛选艾滋病(Acquired immune deficiency syndrome,AIDS)发病的危险因素,构建基于病证结合及误差反向传播(Back error propagation,BP)神经网络的AIDS发病预测模型。方法对2010年10月~2022年3月期间河南省391例无症状HIV感染者的病例资料(包括人口学资料、AIDS相关行为情况、实验室指标、中医证素、终点事件)进行回顾性分析,使用COX比例风险回归模型进行单因素、多因素分析,初步筛选出纳入AIDS发病预测模型的变量,将纳入病例以7:3比例随机分成训练集、测试集,用BP神经网络建立AIDS发病预测模型,运用测试集来评价模型的预测性能,最终利用混淆矩阵和ROC曲线对模型准确率进行评估。结果本研究共选取391例病例,出现终点事件103例,经过COX比例风险回归模型进行单因素、多因素分析并共线性诊断后,最终纳入模型变量有气虚、湿热、婚姻状况、CD4+T淋巴细胞计数、年龄、病程、感染途径,同时,通过混淆矩阵和ROC曲线进行模型评估,训练集与测试集准确率分别为76.3%、71.7%,ROC曲线评估准确率为76.1%。结论基于病证结合及BP神经网络构建的AIDS发病预测模型具有良好的预测效能,较好的适应能力,可以对AIDS的发病进行准确预测,为AIDS防控策略的制定提供依据。 展开更多
关键词 艾滋病 无症状HIV感染 病证结合 BP神经网络 发病预测模型
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车辆急动度对神经网络油耗预测性能影响研究
15
作者 张立成 押境田 +1 位作者 彭琨 杨冉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期117-126,共10页
为了研究精细驾驶行为对基于单个和混合神经网络的油耗模型预测性能的影响,选择车辆急动度(Jerk)作为神经网络训练输入的重要变量。采用长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、非线性自回归带外部输入模型(NARX)、广义回归神经网络(... 为了研究精细驾驶行为对基于单个和混合神经网络的油耗模型预测性能的影响,选择车辆急动度(Jerk)作为神经网络训练输入的重要变量。采用长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、非线性自回归带外部输入模型(NARX)、广义回归神经网络(GRNN)、卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)、多层感知机(MLP)以及卷积神经-长短期记忆网络(CNN-LSTM)混合神经网络共8种典型神经网络模型,选取(速度,加速度)、(速度,加速度和Jerk)、(发动机转速)共3种输入参数组合,以及校园低速、城市中速和高速公路高速共3种速度工况,累计进行了69组实验。结果表明:相较其余6种单个神经网络模型,LSTM模型在各输入组合和各速度工况下的预测性能最好;CNN-LSTM混合模型的预测性能略优于LSTM模型。引入车辆急动度(Jerk)后,各神经网络油耗预测模型在各速度工况的预测性能都得到显著提高,其中,单个模型中,RMSE最高下降了43.2%(CNN网络,高速路况),RE最高下降了68.2%(LSTM网络,城市路况),R2最高提升了41.8%(NARX网络,城市路况);混合模型中,RMSE和RE分别最高下降了34.9%和61.0%(城市路况)。 展开更多
关键词 生态驾驶 油耗预测 神经网络模型 驾驶行为 车辆急动度(Jerk)
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基于SAE和LSTM神经网络的深部未钻地层可钻性预测方法
16
作者 朱亮 李晓明 +1 位作者 纪慧 楼一珊 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期39-46,64,共9页
在制定深部地层钻进提速方案时,对地层可钻性进行钻前预测是十分必要的,现有的岩石可钻性预测方法精度低,难以满足钻井设计的要求。为此,提出一种基于SAE和LSTM神经网络相结合的组合模型对深部未钻地层的可钻性进行预测。并将SAE-LSTM... 在制定深部地层钻进提速方案时,对地层可钻性进行钻前预测是十分必要的,现有的岩石可钻性预测方法精度低,难以满足钻井设计的要求。为此,提出一种基于SAE和LSTM神经网络相结合的组合模型对深部未钻地层的可钻性进行预测。并将SAE-LSTM组合模型的训练时间和预测结果与BP神经网络、支持向量机、随机森林和单一的LSTM模型进行了对比分析。结果表明:所构建的SAE-LSTM组合模型预测地层可钻性训练用时最短,预测值与实际测量值误差最小,拟合结果的均方根误差RMSE仅为0.081,平均绝对百分比误差MAPE为1.189,决定系数R^(2)为0.966,其RMSE和MAPE最小,R 2最大,较其他模型预测精度更高。该方法为地层参数预测提供了新的途径,能改善以往预测方法在处理复杂地层问题时预测效率低、预测精度不高等问题。 展开更多
关键词 深部地层钻探 岩石可钻性 预测模型 栈式自动编码器 LSTM神经网络 深度学习
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基于GM(1,1)-BP神经网络的建筑电力短期预测
17
作者 宋杨 顾亦然 张腾飞 《软件导刊》 2025年第1期9-14,共6页
随着国家“双碳”目标的提出,公共建筑节约能源愈发重要,建筑电力数据短期预测有助于合理调控用电。为此,提出一种结合灰色模型GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型。首先,通过灰色关联筛选数据,根据灰色模型仅需少量样本的优点,预测出... 随着国家“双碳”目标的提出,公共建筑节约能源愈发重要,建筑电力数据短期预测有助于合理调控用电。为此,提出一种结合灰色模型GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型。首先,通过灰色关联筛选数据,根据灰色模型仅需少量样本的优点,预测出短期内的用电数据;其次,将预测结果作为BP神经网络的输入变量,通过网络反向学习原始数据与GM(1,1)预测值的差值,提高模型的预测精度。以高校公共建筑用电数据为研究目标,通过组合模型预测下一阶段用电,并与4种预测模型进行比较。结果表明,该组合模型预测误差最小,准确性最高。 展开更多
关键词 灰色模型 BP神经网络 电力预测 建筑节能
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基于聚类SABO-VMD和组合神经网络的短期光伏发电功率预测
18
作者 冯建铭 希望·阿不都瓦依提 蔺红 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期357-366,共10页
针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Atte... 针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Attention)突出强相关性因素的影响。采用高斯混合模型聚类(GMM)划分历史光伏数据为数个天气类型,并提出基于减法平均的优化算法(SABO)优化变分模态分解(VMD)参数,实现对各天气类型数据的分解。实验结果表明:基于SABO-VMD优化数据分解参数能有效提高预测精度;经实验对比分析,该文所提模型精度明显更高。 展开更多
关键词 光伏功率 变分模态分解 神经网络 功率预测 注意力机制 高斯混合模型聚类
原文传递
基于WOA-BP神经网络下马铃薯产量预测分析模型 被引量：3
19
作者 赵丙秀 董宁 《农机化研究》 北大核心 2024年第3期47-51,共5页
马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北... 马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北方鲜薯市场供应空档期具有重要意义。因此,马铃薯产量的高效预测对于制定生长期间的种植管理措施及相关决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在精度低、鲁棒性差等问题,利用鲸鱼算法(Whale optimization algorithm,WOA)对BP神经网络模型进行优化。同时,基于湖北地区2009-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及马铃薯产量,采用BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型(遗传算法优化)及WOA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测。研究结果表明:WOA-BP神经网络模型精度明显高于GA-BP神经网络模型及BP神经网络模型,R2达到0.9764,预测值与试验值之间拟合程度较高,表明基于WOA-BP神经网络模型可以更加科学、合理、准确地进行马铃薯产量预测。 展开更多
关键词 马铃薯 神经网络模型 产量预测 鲸鱼优化算法
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基于WOA-IC优化神经网络的隧道爆破振动预测研究
20
作者 高宇璠 傅洪贤 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期229-237,共9页
为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量... 为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量化,建立了包括3个定量参数和10个定性参数的更完整的数据集。利用信息准则对模型复杂度的反馈,构建了一个提高模型泛化能力的双层优化结构,分析改进ANN模型的激活函数和训练算法最优组合,并引入鲸鱼算法优化模型初始权值和阈值的选取,降低模型输出结果的偏差和波动。对比分析WOA-IC-ANN模型与传统经验公式、ANN模型、IC-ANN模型、WOA-ANN模型预测结果的差异。研究表明,WOA-IC-ANN模型的预测结果与实际吻合更好,误差显著降低,具有较好的泛化能力。研究成果可用于隧道爆破工程的振动预测,并为类似工作提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 爆破振动 预测模型 信息准则(IC) 鲸鱼优化算法(WOA) 人工神经网络(ANN)
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