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重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法 预览
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作者 马文姝 《灾害学》 CSCD 北大核心 2019年第2期67-71,共5页
基于挣值分析的道路造价成本控制算法,应用到重大自然灾害的造价评估中时,无法适应建筑用料成本与灾害复杂程度的变化关系,存在建筑造价成本控制精度差的弊端。该文提出重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法,设计BIM模... 基于挣值分析的道路造价成本控制算法,应用到重大自然灾害的造价评估中时,无法适应建筑用料成本与灾害复杂程度的变化关系,存在建筑造价成本控制精度差的弊端。该文提出重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法,设计BIM模型分析影响道路重建工程造价成本控制的主要因素,构建道路重建工程人力、设备资源以及施工材料等成本的变化状态方程,结合设置的道路工程造价成本控制阈值,采用基于等效近似线性模型的造价成本控制方法,模拟自然灾害对成本变化的影响。实验结果表明,所提算法控制自然灾害下道路重建造价成本时,整体均方根误差低于5%,造价成本控制时间变化范围在1.5~2.3s间,算法平均评分是9.63分,说明该算法适用于自然灾害环境。 展开更多
关键词 重大自然灾害 BIM模型 道路重建 造价成本 控制算法 相空间重构
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滨海金矿涌水危险评价及涌水量混沌预测研究 预览
2
作者 冯丽霞 张德明 +2 位作者 曾叶欣 张钦礼 刘强 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2019年第6期91-96,113共7页
针对涌水危险评价中的不确定性及随机性问题,以水文地质条件中10个因素作为评价指标,建立了滨海金矿涌水危险的云模型并进行评价。基于评价结果,对危险中段的涌水量时间序列进行相空间重构;分析了涌水量相点距离演变规律,建立了涌水安... 针对涌水危险评价中的不确定性及随机性问题,以水文地质条件中10个因素作为评价指标,建立了滨海金矿涌水危险的云模型并进行评价。基于评价结果,对危险中段的涌水量时间序列进行相空间重构;分析了涌水量相点距离演变规律,建立了涌水安全预警机制;结合重构相空间,建立了涌水量RBF神经网络预测模型。研究表明:云模型的评价结果准确可靠;相空间重构揭示了系统的混沌特性,最邻近相点演化放大了涌水量变化的细微特征,为涌水安全预警机制的建立提供了依据;混沌RBF神经网络实现了涌水量的短期精确预测,可为井下安全开采提供技术保障。 展开更多
关键词 云模型评价 混沌 相空间重构 安全预警 涌水量预测
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基于相空间重构的CRTSⅡ型轨道板温度梯度预测分析 预览
3
作者 申建康 何越磊 +1 位作者 李再帏 路宏遥 《华东交通大学学报》 2019年第3期16-23,共8页
为研究和预测CRTSⅡ型轨道板非线性温度梯度随时间的变化规律,达到及时预警和降低轨道板病害发生的目的。本文运用C-C方法对CRTSⅡ型轨道板非线性温度梯度时间序列进行最优相空间重构;在相空间重构的基础上,采用有反馈和记忆功能的NARX... 为研究和预测CRTSⅡ型轨道板非线性温度梯度随时间的变化规律,达到及时预警和降低轨道板病害发生的目的。本文运用C-C方法对CRTSⅡ型轨道板非线性温度梯度时间序列进行最优相空间重构;在相空间重构的基础上,采用有反馈和记忆功能的NARX动态神经网络对非线性温度梯度时间序列进行预测分析。结果表明:基于对CRTSⅡ型轨道板温度梯度时间序列的最优相空间重构,利用NARX动态神经网络方法对未来时间T=30γ·tau,γ=1,2,3,…,内的CRTSⅡ型轨道板温度梯度进行预测。当γ=1时,即2016-11-17T08:00/2016-11-17T13:00时间内共11个部分采样节点的温度梯度预测结果表明,预测值与真实值有较好的吻合度。所以该方法在CRTSⅡ型轨道板的非线性时间序列系统预测中具有一定的科学价值和实用价值。 展开更多
关键词 轨道板 温度梯度 时间序列 相空间重构 NARX动态神经网络
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基于疲劳生理定义的驾驶疲劳复杂度判断 预览
4
作者 孟濬 黄旭 《工业控制计算机》 2019年第4期62-64,共3页
疲劳驾驶很容易造成道路交通事故,如果能够提早预警就非常有意义。基于人体疲劳机制以及系统性,提出视觉-眼动等效模型观察模拟眼动轨迹的仿真数据复杂度,提出一种基于相空间重构方法的疲劳驾驶的评价指标和疲劳程度分级标准,为疲劳检... 疲劳驾驶很容易造成道路交通事故,如果能够提早预警就非常有意义。基于人体疲劳机制以及系统性,提出视觉-眼动等效模型观察模拟眼动轨迹的仿真数据复杂度,提出一种基于相空间重构方法的疲劳驾驶的评价指标和疲劳程度分级标准,为疲劳检测的实际应用提供一种新的方法和理论依据,为更加早期的疲劳预警指明方向。 展开更多
关键词 疲劳检测 生理定义 系统性缺失 相空间重构 复杂度
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基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测 预览
5
作者 李巧茹 池维源 +3 位作者 陈亮 范忠国 郝恩强 周志华 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期70-76,共7页
准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键。为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型。针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延... 准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键。为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型。针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入输出数据集。利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型。以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测。采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果。结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 混沌理论 相空间重构 粒子群优化算法 高斯过程回归
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基于自回归误差的短期负荷预测中的应用研究 预览
6
作者 苏丽 吴舰 +1 位作者 吴楠 乔玉鹏 《科技创新与应用》 2019年第18期183-185,188共4页
电力系统在国民经济发展中具有重要地位,保持电网的供需平衡是电力系统稳定运行的基础。为了更好的解决供电系统的日前调度问题,文章针对Lyapounov最大指数法嵌入维数提出了一个自回归误差算法,它克服了以往人为对嵌入维数取值造成的不... 电力系统在国民经济发展中具有重要地位,保持电网的供需平衡是电力系统稳定运行的基础。为了更好的解决供电系统的日前调度问题,文章针对Lyapounov最大指数法嵌入维数提出了一个自回归误差算法,它克服了以往人为对嵌入维数取值造成的不准确问题。同时,通过提出的回归算法模型还可以解决由于人为因素造成的预测误差较大及误差具有随机性问题,能够使得电网发电机组备用计划制定更加合理,减少了发电机组由于备用不合理带来的经济损失。 展开更多
关键词 自回归误差 Lyapounov最大指数法 相空间重构 嵌入维数 短期负荷预测
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三维力触觉传感器滑觉识别融合的信息提取分析
7
作者 赵江涛 张明 《电子测量技术》 2019年第11期79-82,共4页
设计了一种应用于机器人的软抓取或各类软操作三维力触觉传感器,其包含3部分结构,其中上层由硅橡胶触头组成,中间层是由多个具有凸结构敏感单元构成,底层是柔性电路板。设计了信息提取算法流程,研究得到:在时间序列中包含了许多非常重... 设计了一种应用于机器人的软抓取或各类软操作三维力触觉传感器,其包含3部分结构,其中上层由硅橡胶触头组成,中间层是由多个具有凸结构敏感单元构成,底层是柔性电路板。设计了信息提取算法流程,研究得到:在时间序列中包含了许多非常重要的隐藏信息,同时相空间重构成为了一种能够重构时间序列以及准确提取有效信息的方法。采用相空间重构的方法,能够继续维持原始信息的性质,还能够有效表示原始信息的特征。当保持状态与滑动状态都处于τ=4的情况下得到第一个极小值,选择τ=4为最佳延迟时间;在嵌入维度达到9以上时伪近邻率低于5%,将m取值确定为9。 展开更多
关键词 三维力触觉传感器 相空间重构 滑觉识别 融合算法
基于混沌时间序列预测的多源数据转换算法设计
8
作者 蔡波 《国外电子测量技术》 2019年第6期140-144,共5页
在对多源数据进行转换时传统方法未考虑多源数据的混沌特性,导致进行多源数据转换时选取的转换频率点缺乏针对性、与多源数据间的关联性低,出现了多源数据转换准确性低、效率低等问题,提出基于基于混沌时间序列预测的多源数据转换算法... 在对多源数据进行转换时传统方法未考虑多源数据的混沌特性,导致进行多源数据转换时选取的转换频率点缺乏针对性、与多源数据间的关联性低,出现了多源数据转换准确性低、效率低等问题,提出基于基于混沌时间序列预测的多源数据转换算法。连接原始时间序列和多维空间序列,重构多源数据相空间,设置合理的相空间嵌入维数以及混沌时间延迟,在该相空间中提取混沌时间序列的关联维特征,依据该特征预测混沌时间序列,根据预测结果选取数据转换的转换频率点,最终实现多源数据的准确转换。实验结果证明,使用所提方法进行多源数据转换,效率较高,所得到的转换数据准确率较高。 展开更多
关键词 多源数据 混沌时间序列预测 转换 相空间重构 关联维预测特征
自适应信号分解和相空间重构的钢琴和弦识别 预览
9
作者 刘婷 《信息技术》 2019年第1期137-141,150共6页
文中首先阐述了和弦识别技术在音乐分析和音乐数据库中的重要应用价值,建立了特征参量结合分类器的识别流程。在信号预处理环节中引入了基于算子的NSP自适应信号分解的方法,将原始信号分解成包含特征信息的子信号,再对子信号提取非线性... 文中首先阐述了和弦识别技术在音乐分析和音乐数据库中的重要应用价值,建立了特征参量结合分类器的识别流程。在信号预处理环节中引入了基于算子的NSP自适应信号分解的方法,将原始信号分解成包含特征信息的子信号,再对子信号提取非线性特征,用于分类器构造和识别实验。相关实验表明,同EMD方法相比,NSP自适应信号分解方法提取出子信号的特征信息较为单一,这样就避免了EMD方法中多种特征量混叠的现象,从而提高了识别准确率。 展开更多
关键词 和弦识别 相空间重构 自适应信号分解
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结合风功率预测及储能能量状态的模糊控制策略平滑风电出力
10
作者 刘颖明 王维 +1 位作者 王晓东 彭朝阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期2535-2543,共9页
在风电并网处加入储能系统,可以有效地平滑风力发电系统的并网功率,满足电网规定的波动范围。而基于储能荷电能量反馈的储能控制策略,可以在保证并网功率要求的同时,尽量避免储能电池过度充/放。在此基础上,提出一种基于相空间重构–随... 在风电并网处加入储能系统,可以有效地平滑风力发电系统的并网功率,满足电网规定的波动范围。而基于储能荷电能量反馈的储能控制策略,可以在保证并网功率要求的同时,尽量避免储能电池过度充/放。在此基础上,提出一种基于相空间重构–随机森林风功率预测模型和储能荷电能量反馈的模糊控制策略。基于预测未来风功率变化评估功率波动水平,并结合储能当前荷电状态,利用模糊控制器调节储能系统出力。在保证风电平滑前提下,减少储能电池进入平抑能力死区时间,维持储能系统平抑波动水平。最后,通过将仿真算例结果和传统方法对比,验证了所提控制策略的优越性,即可以在相同储能配置比例下达到更低的功率波动指标要求和更少的储能死区时间。 展开更多
关键词 风电功率波动 风功率预测 模糊控制 相空间重构 随机森林 能量状态
基于混沌理论和MEA-BPNN模型的快速路短时交通流预测 预览
11
作者 王硕 谷远利 +2 位作者 李萌 陆文琦 张源 《山东科学》 CAS 2019年第2期98-107,共10页
为提高短时交通流预测的精度,在分析北京市二环路实测交通流数据时空特性和混沌性的基础上,利用混沌理论方法对交通流量时间序列进行相空间重构,并基于思维进化算法提出一种改进的BP神经网络模型,将重构的时间序列数据作为模型输入进行... 为提高短时交通流预测的精度,在分析北京市二环路实测交通流数据时空特性和混沌性的基础上,利用混沌理论方法对交通流量时间序列进行相空间重构,并基于思维进化算法提出一种改进的BP神经网络模型,将重构的时间序列数据作为模型输入进行交通流预测。结果表明,基于该模型的预测结果与基于传统BPNN模型的预测结果相比,均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别下降31.11%、20.71%和37.28%,证明了模型具有更精确的预测能力。 展开更多
关键词 短时交通流预测 混沌理论 相空间重构 神经网络 思维进化算法
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基于相空间重构及Elman网络-灰狼优化的短期风速预测 预览 被引量:1
12
作者 李圣清 邓曦 《新型工业化》 2019年第2期18-23,共6页
针对风速突变所带来的风速短时预测精度低的问题,提出一种基于相空间重构法,结合灰狼算法优化 Elman网络的短期风速预测组合算法。该算法首先利用相空间重构法对原始序列进行数据重构,构造时间序列预测模型;然后利用 Elman网络训练该模... 针对风速突变所带来的风速短时预测精度低的问题,提出一种基于相空间重构法,结合灰狼算法优化 Elman网络的短期风速预测组合算法。该算法首先利用相空间重构法对原始序列进行数据重构,构造时间序列预测模型;然后利用 Elman网络训练该模型,同时以灰狼算法优化网络参数;最后提出了预测效果评价指标,并以此来评价预测效果。通过仿真和测试,该方法能更好的提高预测精度。 展开更多
关键词 短期风速预测 相空间重构 ELMAN网络 灰狼算法
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滨海金矿涌水危险评价及涌水量混沌预测研究 预览
13
作者 李科明 刘志祥 兰明 《黄金科学技术》 CSCD 2019年第4期539-547,共9页
针对海底金矿涌水危险评价过程中的不确定性及随机性问题,选择工程地质及水文地质中涉及的10个重要因素构建评价指标体系,建立起涌水危险评价的云模型。基于评价结果,对危险区域的涌水量时间序列进行相空间重构,通过G-P算法及自相关法... 针对海底金矿涌水危险评价过程中的不确定性及随机性问题,选择工程地质及水文地质中涉及的10个重要因素构建评价指标体系,建立起涌水危险评价的云模型。基于评价结果,对危险区域的涌水量时间序列进行相空间重构,通过G-P算法及自相关法获得了重构相空间参数;分析了涌水量变化的相点距离演变规律,建立了涌水安全预警机制。结合混沌相空间重构,建立了涌水量预测的RBF神经网络模型。研究表明:涌水危险性的云模型评价结果准确可靠;相空间重构揭示了系统的混沌特性,最邻近相点演化将涌水量的内在细微变化特征放大,为涌水安全预警机制的建立提供了依据;混沌RBF神经网络能够实现涌水量的短期精确预测,为井下安全开采提供了技术保障。 展开更多
关键词 滨海矿山 云模型评价 混沌 RBF神经网络 相空间重构 安全预警 涌水量预测
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基于SVM的铁路货运站装车数预测 预览
14
作者 余姣姣 《物流技术》 2019年第3期38-42,共5页
铁路货运站装车数作为铁路货运量的组成部分,对其的预测具有重要意义。采用相空间重构技术对一维时间序列进行重构,将重构的多维数据作为支持向量机的输入,并利用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,运用得到的最优参数训练模型。用... 铁路货运站装车数作为铁路货运量的组成部分,对其的预测具有重要意义。采用相空间重构技术对一维时间序列进行重构,将重构的多维数据作为支持向量机的输入,并利用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,运用得到的最优参数训练模型。用此模型对广铁(集团)公司的岳阳北、湘潭东、下元等货运站的装车数进行预测,预测结果表明:该方法的预测精度明显比灰色预测好;对数据重构的嵌入维数和时间延迟导致预测精度的不同,岳阳北和湘潭东的预测效果较好,而下元的预测误差较大。 展开更多
关键词 铁路货运站 装车数 相空间重构 粒子群算法 支持向量机
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基于生产动态数据的井间储层连通性识别方法 预览 被引量:1
15
作者 王任一 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期443-450,共8页
井间储层连通性认识是注水开发油田最重要的基础性研究工作,而目前常用的油藏工程法、数值模拟法和地球化学法,对认识结论可靠性的影响因素较多,尤其对地质资料依赖性较大,且周期长成本高。由注水井、采油井和油水井井间储层组成了一个... 井间储层连通性认识是注水开发油田最重要的基础性研究工作,而目前常用的油藏工程法、数值模拟法和地球化学法,对认识结论可靠性的影响因素较多,尤其对地质资料依赖性较大,且周期长成本高。由注水井、采油井和油水井井间储层组成了一个复杂的非线性注采系统,反映该系统某一侧面的油水井生产动态数据中,隐含着油水井井间储层连通性信息。利用油水井多变量生产动态数据,基于多变量相空间重构方法,可重构这一注采系统动力学特征,通过求取重构注采系统吸引子的关联维,就有可能提取出井间储层连通性信息。使用该方法工作量小,在WR油田应用效果好,得出结论与实际生产相符,且理论清晰算法简单,不需要复杂的数学模型和地质静态模型参数,并可以实现定量解释,为井间储层连通性认识开辟了一条新思路。 展开更多
关键词 井间连通性 生产数据 相空间重构 关联维 定量解释 储层 油田注水开发
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滚动轴承寿命动态预测新方法 预览
16
作者 孟文俊 张四聪 +3 位作者 淡紫嫣 蒋端 刘弹 徐光华 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期652-658,678共8页
由于传统可靠性分析方法是基于大量的失效试验数据和经验知识建立的静态模型,无法实现滚动轴承退化过程的跟踪以及准确进行可靠性评估和寿命预测,提出了基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)和相空间重构的滚动轴承寿... 由于传统可靠性分析方法是基于大量的失效试验数据和经验知识建立的静态模型,无法实现滚动轴承退化过程的跟踪以及准确进行可靠性评估和寿命预测,提出了基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)和相空间重构的滚动轴承寿命动态预测方法。首先,通过PCA将实时监测的多个滚动轴承性能指标进行融合;其次,使用相空间重构技术实现当前退化过程和历史退化过程的对比,得到寿命预测值,并结合历史失效时间进行统计推断,得到更准确的平均寿命。随着观测样本的不断积累,可实现平均寿命的动态更新。试验结果表明,本研究提出的动态寿命预测模型能够实时预测滚动轴承的寿命,具有较强的工程实用价值。 展开更多
关键词 主成分分析 相空间重构 滚动轴承 性能指标 寿命预测
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基于相空间重构与鲁棒极限学习机的时延预测 预览
17
作者 时维国 许超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期416-421,共6页
针对网络控制系统(networked control system,NCS)诱导时延具有的时变、随机、非线性等特点,提出了一种相空间重构与鲁棒极限学习机(robust extreme learning machine,RELM)的时延预测算法。首先利用0-1测试对时延序列进行混沌特性检测... 针对网络控制系统(networked control system,NCS)诱导时延具有的时变、随机、非线性等特点,提出了一种相空间重构与鲁棒极限学习机(robust extreme learning machine,RELM)的时延预测算法。首先利用0-1测试对时延序列进行混沌特性检测,再通过改进关联积分法确定重构延迟参数和嵌入维数,进而对时延序列进行重构,新的样本更能真实反映时延变化特性。以重构后的时延序列为训练样本,同时,考虑异常值的稀疏特性,运用RELM进行时延序列预测。该方法具有学习速度快、泛化性能好、可有效降低异常值影响等优点。 展开更多
关键词 网络控制系统 0-1检测 相空间重构 鲁棒极限学习机 时延预测
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相空间重构短期风速与发电功率在线预测
18
作者 韩亚军 李太福 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第8期1503-1508,共6页
风力发电具有随机性、间歇性、波动性和难以精确预测的特点,针对大容量风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战的问题,根据风速的混沌特性,提出采用一种相空间重构理论短期预测方法。首先确定风速的最佳延迟时间τ和嵌... 风力发电具有随机性、间歇性、波动性和难以精确预测的特点,针对大容量风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战的问题,根据风速的混沌特性,提出采用一种相空间重构理论短期预测方法。首先确定风速的最佳延迟时间τ和嵌入维数m,再次对m和τ的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行样本相空间重构,最后使用BP神经网络进行短期风速预测。通过对重庆武隆地区某风电场的实测数据进行仿真,证明该方法的有效性和可行性,并且提高了短期发电功率预测精度,对并网风力发电系统的运行具有重要意义。 展开更多
关键词 相空间重构 复自相关法 虚假零点法 BP神经网络 风速预測
实测铁磁谐振过电压相空间重构及非线性特征量提取
19
作者 李建标 司马文霞 +4 位作者 孙廷玺 杨鸣 黄培专 杨庆 刘敏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期91-95,102共6页
铁磁谐振是电力系统中常见的一种非线性现象,现场实测数据表明电力系统中存在准周期铁磁谐振过电压,且某些分频铁磁谐振与准周期铁磁谐振过电压难以区分。为了能够提出一种有效的铁磁谐振过电压特征量,文中对某变电长达5年的实测铁磁谐... 铁磁谐振是电力系统中常见的一种非线性现象,现场实测数据表明电力系统中存在准周期铁磁谐振过电压,且某些分频铁磁谐振与准周期铁磁谐振过电压难以区分。为了能够提出一种有效的铁磁谐振过电压特征量,文中对某变电长达5年的实测铁磁谐振过电压进行了全面分析,采用相空间重构算法获得电压时间序列对应的铁磁谐振重构相空间,再以重构相空间为基础,提出二维重构吸引子的平均灰度的计算方法,用来定量表征铁磁谐振过电压非线性,结果表明不同类型铁磁谐振过电压的二维重构吸引子的平均灰度具有明显的差异,能够直接识别分频谐振和准周期谐振,亦能辅助识别其他类型的实测铁磁谐振过电压。 展开更多
关键词 铁磁谐振过电压 相空间重构 非线性特征量提取 准周期铁磁谐振
基于相空间重构的GQPSO-WNN短时交通流预测 预览
20
作者 唐瑞 陈庆春 类先富 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期311-316,共6页
交通流预测有助于减少交通拥堵和交通事故发生。在定量分析交通流变化过程的混沌特性以及可预测性基础上,提出一种基于相空间的GQPSO-WNN的混合预测模型。引入遗传算法,使用混合优化后的量子粒子群算法初始化小波神经网络的各项参数,克... 交通流预测有助于减少交通拥堵和交通事故发生。在定量分析交通流变化过程的混沌特性以及可预测性基础上,提出一种基于相空间的GQPSO-WNN的混合预测模型。引入遗传算法,使用混合优化后的量子粒子群算法初始化小波神经网络的各项参数,克服网络因初始值设置不当造成无法收敛或陷入多个局部极小值的问题。由于神经网络输入的随机性,采用重新构建交通流时间序列的相空间技术,用重构后的数据作为输入样本。实验结果表明,与WNN、PSO-WNN预测模型相比,该模型可以更加准确预测交通流,算法收敛性也有明显提高。 展开更多
关键词 相空间重构 量子粒子群 遗传算法 小波神经网络 交通流预测
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