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基于WRF-SOLRA数值模式的太阳总辐射预报性能分析
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作者 吴焕波 石岚 《内蒙古大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期154-161,共8页
基于分布于内蒙古具有区域代表性的8个辐射站观测资料,分析不同区域、时间段和天气条件下WRF-SOLRA数值预报模式对太阳总辐射的预报性能,并对预报结果进行订正.结果表明:WRF-SOLRA数值模式的太阳总辐射预报与实况的趋势基本一致,且太阳... 基于分布于内蒙古具有区域代表性的8个辐射站观测资料,分析不同区域、时间段和天气条件下WRF-SOLRA数值预报模式对太阳总辐射的预报性能,并对预报结果进行订正.结果表明:WRF-SOLRA数值模式的太阳总辐射预报与实况的趋势基本一致,且太阳总辐射的预报误差、趋势具有显著的时空分布特征.误差日分布由东至西呈现上午为正-中午为负-下午为正、全时段为负和上午为正-下午为负的特征;所有站午间误差大,预报偏移幅度小,而傍晚时段与之相反.同时,随着云量、气温和PM2.5、PM10浓度的增加,均方根误差均呈增大趋势,模式预报性能降低,而平均风速、平均气压和能见度增加,预报性能转好.通过检验分析,针对性的对太阳能总辐射数值预报进行了应用订正,订正后预报与观测的相位差由0~2h减为0~1h内、预报均方根误差由36.29~117.38W/m2减为36.19~91.00W/m~2,达到了服务光伏电场功率预测的目标. 展开更多
关键词 WRF-SOLRA数值模式 太阳总辐射 预报性能检验 订正 均方根误差 平均绝对误差百分率
基于误差补偿的分数阶灰色模型对四川省煤炭类能源消费的预测分析 预览
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作者 胡宇 陈兴志 +3 位作者 黄子萌 苏铃麟 唐国鑫 郑克龙 《机械设计与制造工程》 2019年第5期88-92,共5页
为了对能源需求进行更精确的预测,基于分数阶灰色模型和反向传播神经网络,建立基于误差补偿的分数阶灰色模型。随后利用河北省历年电力消费数据检验模型的精度,并将其与传统分数阶灰色模型作对比。最后对四川省煤炭类能源需求量进行了... 为了对能源需求进行更精确的预测,基于分数阶灰色模型和反向传播神经网络,建立基于误差补偿的分数阶灰色模型。随后利用河北省历年电力消费数据检验模型的精度,并将其与传统分数阶灰色模型作对比。最后对四川省煤炭类能源需求量进行了预测分析。结果表明,基于误差补偿的分数阶灰色模型具有更高的精确度与有效性,反向传播神经网络对分数阶灰色模型的误差补偿作用明显,该模型有效地模拟了原始数据的变化趋势,并预测出煤炭类能源的消费量将呈下降后趋于平稳的趋势。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 误差补偿 分数阶灰色模型 四川省煤炭类能源 平均相对误差绝对值
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基于长短时记忆网络(LSTM)的蟹塘溶解氧估算优化方法 预览
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作者 朱南阳 吴昊 +3 位作者 尹达恒 王志强 蒋永年 郭亚 《智慧农业》 2019年第3期67-76,共10页
水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反... 水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型(LDO-LSTM)。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差(MAPE)基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明:在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。 展开更多
关键词 溶解氧 长短时记忆网络 损失函数 平均绝对百分比误差
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基于支持向量机的室内照度预测仿真 预览
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作者 刘聪 高颖 《河南科技》 2019年第2期114-116,共3页
为了有效地预测室内的自然光照度,提高预测精度,建立了基于支持向量机(SVM)的室内自然光照度预测模型。在MATLAB2012的环境下,以郑州市(东经113.65,北纬34.72)某室内自然光的实测照度为训练样本,对三个位置的五个时间点的照度进行预测,... 为了有效地预测室内的自然光照度,提高预测精度,建立了基于支持向量机(SVM)的室内自然光照度预测模型。在MATLAB2012的环境下,以郑州市(东经113.65,北纬34.72)某室内自然光的实测照度为训练样本,对三个位置的五个时间点的照度进行预测,模型预测效果采用平均绝对百分比误差(MAPE)来进行评价。经过仿真可知,由模型得到的预测照度与实际照度误差较小,预测效果较为理想,预测的平均绝对百分误差为6.1%。该结果验证了基于支持向量机的预测模型在室内照度预测中的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 照度预测 平均绝对百分误差
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基于kmeans聚类与BP神经网络算法的办公建筑逐时电负荷预测 被引量:2
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作者 刘倩颖 阮应君 +1 位作者 时翔 李铮伟 《热能动力工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期138-144,共7页
基于青岛某办公建筑2015年全年逐时总用电能耗及空调用电能耗数据,利用kmeans聚类算法对其进行聚类,将全年能耗水平分为四大类。利用求平均值法得到每一类典型设备使用率曲线。将典型曲线的数据、日前两周数据以及气象数据一同作为BP神... 基于青岛某办公建筑2015年全年逐时总用电能耗及空调用电能耗数据,利用kmeans聚类算法对其进行聚类,将全年能耗水平分为四大类。利用求平均值法得到每一类典型设备使用率曲线。将典型曲线的数据、日前两周数据以及气象数据一同作为BP神经网络的输入,预测未来24小时的建筑总用电和空调用电,该方法比单用日前两周数据及气象数据进行负荷预测能获得更低的相对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。BP负荷预测相对误差在5%以内,而kmeans-BP负荷预测算法控制在±2.5%以内;BP预测得到的均方根误差和平均绝对百分误差范围分别在4.6~9.0之间、2.3%~4.4%之间,kmeans-BP将该误差缩小到3.1、2.0%以内,对于负荷预测精度要求上是阶跃性的突破。 展开更多
关键词 能源 聚类分析 神经网络 预测 相对误差 均方根误差 平均绝对百分误差
一种新型的混合式的中国环县短期风速预测 预览 被引量:1
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作者 付桐林 《四川师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2017年第2期272-276,共5页
风能是一种清洁、无污染的可再生能源,由于气象参数的混沌和内在复杂性,使得风速的预测是一个非常困难的问题.基于对实际风速数据集,使用季节性指数调整消除季节性因子和反向传播(BP)神经网络,给出一种新的风速预测方法.数值结果表明... 风能是一种清洁、无污染的可再生能源,由于气象参数的混沌和内在复杂性,使得风速的预测是一个非常困难的问题.基于对实际风速数据集,使用季节性指数调整消除季节性因子和反向传播(BP)神经网络,给出一种新的风速预测方法.数值结果表明,该方法能有效地提高风速预测的准确性. 展开更多
关键词 BP神经网络 J-T检验 风速预测 绝对平均误差
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ARIMAX模型方法及其应用——重庆城市居民可支配收入与消费支出 预览 被引量:1
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作者 程燕 《重庆工商大学学报:自然科学版》 2015年第11期80-85,共6页
可支配收入是影响消费支出的重要因素,主要讨论ARIMAX模型及其在人均可支配收入与消费支出关系上的应用.首先将重庆人均可支配收入和消费支出取对数并且作一阶和二阶差分序列画图,结合单位根检验来判断其平稳性,并且进行协整检验;其次,... 可支配收入是影响消费支出的重要因素,主要讨论ARIMAX模型及其在人均可支配收入与消费支出关系上的应用.首先将重庆人均可支配收入和消费支出取对数并且作一阶和二阶差分序列画图,结合单位根检验来判断其平稳性,并且进行协整检验;其次,用最小二乘法估计参数建立了反应重庆城市居民可支配收入与消费支出的ARIMAX模型,并用重庆城市居民人均消费支出和拟合值的拟合图与其相对误差百分比不超过9.3%来表明ARIMAX模型用于研究居民消费效果比较理想. 展开更多
关键词 ARIMAX模型 协整检验 相对误差百分比
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风电场短期风速预测的MRA-SVM模型 预览 被引量:4
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作者 杨亚兰 徐耀良 +1 位作者 钟绍山 谢江媛 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期44-49,共6页
为了提高风电场短期风速的预测精度,提出了基于多分辨率分析和支持向量机(MRA-SVM)的预测模型.模型以历史风速序列为输入对数据进行多分辨率分析,用支持向量机对分解后的单支序列分别回归预测,叠加各序列的预测结果即为最终预测值.通... 为了提高风电场短期风速的预测精度,提出了基于多分辨率分析和支持向量机(MRA-SVM)的预测模型.模型以历史风速序列为输入对数据进行多分辨率分析,用支持向量机对分解后的单支序列分别回归预测,叠加各序列的预测结果即为最终预测值.通过对某风场10 d的实测风速进行分析,预测了未来4h的风速.用均方根误差和平均绝对百分比误差对模型进行评价,与单一的SVM方法相比,提高了预测精度.实验证明,模型具有较强的风速预测能力,能普遍适用于风速的短期预测. 展开更多
关键词 短期风速预测 多分辨率分析 支持向量机 均方根误差 平均绝对百分比误差
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基于智能计算的股票价格预测 预览 被引量:2
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作者 李忍东 饶佳艺 严亚宁 《科技通报》 北大核心 2013年第4期152-154,共3页
本文提出一种基于遗传模糊算法和K-均值聚类算法的股价预测专家系统。首先使用逐步回归分析确定哪些因素最影响股票价格,然后利用K-均值聚类算法将数据进行分类,最后利用模糊遗传算法预测股票价格。本文以IBM和DELL公司的股票为实验对... 本文提出一种基于遗传模糊算法和K-均值聚类算法的股价预测专家系统。首先使用逐步回归分析确定哪些因素最影响股票价格,然后利用K-均值聚类算法将数据进行分类,最后利用模糊遗传算法预测股票价格。本文以IBM和DELL公司的股票为实验对象。实验结果表明,该方法的预测精度优于隐马尔科夫算法和人工神经网络算法。该方法为股票价格预测提供有力参考。 展开更多
关键词 K-均值聚类 遗传模糊算法 股票价格 MAPE
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运用时间序列法推断水蓄冷槽内温度分布 预览
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作者 季汪艇 于航 《建筑热能通风空调》 2012年第2期 12-14,28,共4页
为了有效、经济地监测水蓄冷槽内的温度分布,本文运用时间序列法推断充冷过程某时刻槽内温度分布,并利用平均相对误差绝对值法对实测温度分布数据与推测值进行了比较,得出基于高度中间段测点的充冷过程温度分布预测准确度比较高的结论。
关键词 水蓄冷 时间序列法 温度分布 平均相对误差绝对值
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Logistic模型在高层建筑物沉降监测中的应用 预览 被引量:8
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作者 贾萍 方源敏 卢水牯 《河南科学》 2011年第3期 329-332,共4页
介绍了Logistic增长曲线模型,通过实测数据建立沉降预测模型,拟合出s-t曲线,用平均绝对百分误差(MAPE)来评价预测模型拟合的精度,发现Logistic模型属于高精度拟合.将预测数据与实际观测数据进行对比分析,预测精度较高.结果表明该模型... 介绍了Logistic增长曲线模型,通过实测数据建立沉降预测模型,拟合出s-t曲线,用平均绝对百分误差(MAPE)来评价预测模型拟合的精度,发现Logistic模型属于高精度拟合.将预测数据与实际观测数据进行对比分析,预测精度较高.结果表明该模型可用于高层建筑物的沉降预测情况. 展开更多
关键词 高层建筑物 LOGISTIC模型 沉降预测 平均绝对百分误差
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基于平均相对误差绝对值最小的GM(1,1)建模 被引量:11
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作者 王义闹 吴利丰 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期29-31,共3页
估计指数模型参数通常采用最小二乘法,而在检验模型精度时又经常采用平均相对误差绝对值,因而所得模型必然不是最优模型.针对这一问题,在平均相对误差绝对值最小的准则下,给出了一种优化GM(1,1)模型参数的方法,该方法具有全局收敛性,... 估计指数模型参数通常采用最小二乘法,而在检验模型精度时又经常采用平均相对误差绝对值,因而所得模型必然不是最优模型.针对这一问题,在平均相对误差绝对值最小的准则下,给出了一种优化GM(1,1)模型参数的方法,该方法具有全局收敛性,只要选取较好的初值,总能得到更好的估计值.在工程、管理中的两个应用实例表明了此方法的正确性和可行性,且模型精度高于传统方法. 展开更多
关键词 灰色系统 GM(1 1)模型 模型参数 修正指数模型 平均相对误差绝对值
基于遗传算法的最大相对误差最小化组合预测 预览
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作者 张疆涌 马家欣 +1 位作者 许飞云 贾民平 《扬州职业大学学报》 2016年第1期27-30,共4页
组合预测通过加权综合多个分模型预测信息提高预测精度。组合预测的效果以各种形式的误差准则评价。平均相对误差反映预测结果的总体平均效果,误差极差反映预测误差最大值和最小值的分布区间。本文以最大相对误差最小化为目标,用遗传算... 组合预测通过加权综合多个分模型预测信息提高预测精度。组合预测的效果以各种形式的误差准则评价。平均相对误差反映预测结果的总体平均效果,误差极差反映预测误差最大值和最小值的分布区间。本文以最大相对误差最小化为目标,用遗传算法求取组合预测的加权值,实例计算结果表明:平均相对误差和极差均优于各被组合分模型;在组合预测结果的基础上基于另一规则的再次组合预测,可进一步提高预测效果。 展开更多
关键词 最大误差最小化 遗传算法 平均绝对百分比误差 极差 组合预测
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基于最小一乘准则的中国粮食产量与影响因素的相关性分析 预览 被引量:22
14
作者 顾乐民 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1-10,共10页
该文提出了中国粮食产量与影响粮食产量的一些主要因素之间,更多呈现的是指数关系,也少量呈现幂指数关系,为了获得较小的误差从而有较准确的描述定义了一种新的指数型生产函数;指出了最小一乘法是一种能找到在数据背后隐含的,对数据起... 该文提出了中国粮食产量与影响粮食产量的一些主要因素之间,更多呈现的是指数关系,也少量呈现幂指数关系,为了获得较小的误差从而有较准确的描述定义了一种新的指数型生产函数;指出了最小一乘法是一种能找到在数据背后隐含的,对数据起支配控制作用的"隐函数"的最好方法。将二者捏合起来,用最小一乘法对指数型生产函数模型进行拟合,可以找到符合中国粮食变化的某些规律。该文介绍了最小一乘法和指数型生产函数,将影响粮食产量的5个主要因素(化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、第一产业就业人数)与中国粮食产量建立关联,用最小一乘法对生产函数模型进行拟合,并对中国1983-2011年的数据进行处理。在获得29a间中国粮食产量的Mae(平均绝对误差)不超过393万t,以及Mape(平均绝对百分误差)小于0.87%的数据处理结果的基础上,对数据给出的结论进行了解释和分析。1983-2011年的29a间,中国粮食产量的增长主要取决于化肥施用量和农业机械总动力,其中化肥施用量还继续在起"正"影响,而农业机械总动力趋于动态饱和,属于理论上的"负"影响,但不构成实际的"负"效应;粮食播种面积是最大的"正"影响,粮食产量在粮食播种面积在不增条件下,依然可以增长,但是增大粮食播种面积将能够迅速提高中国的粮食产量;成灾面积是粮食增长的"负"影响,影响的绝对量值在增加但相对量值在减小;由于受1984-1991年第一产业就业人数急剧增长的巨大冲击及滞后效应影响,第一产业就业人数的减少对粮食增长构成"负"影响,随着农业现代化与城镇化进程的发展,这种"负"影响在不断减小中。文中对上述这些定性结论给出了具体的定量值。该文并对2012年粮食产量进行了预测,其值为59133万t,预测的误差为0.3%;也对2013年粮 展开更多
关键词 曲线拟合 数学模型 误差 最小一乘法 生产函数 平均绝对误差 平均绝对百分误差 粮食产量
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基于动态贝叶斯网模型的股指收益率序列预测 预览 被引量:1
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作者 席海涛 赵杰煜 《计算机仿真》 CSCD 2008年第9期 275-279,共5页
证券市场预测,是当前研究的热点和难点。动态贝叶斯网(DBNs),能够学习变量间的概率依存关系及其随时间变化的规律,表达时间序列蕴含的潜在信息。利用DBNs方法,在证券心理分析技术的基础上,建立中国证券指数的日收益率预测模型。文中... 证券市场预测,是当前研究的热点和难点。动态贝叶斯网(DBNs),能够学习变量间的概率依存关系及其随时间变化的规律,表达时间序列蕴含的潜在信息。利用DBNs方法,在证券心理分析技术的基础上,建立中国证券指数的日收益率预测模型。文中使用上海证券交易所综合指数日收益率数据对模型进行训练与预测。在离散量预测环境下,模型能达到80.12%预测命中率,在采用混合高斯(GMM)分布的连续量预测中,模型的平均绝对比例误差(MAPE)指标〈1%,低于BP神经网络和GARCH-BP神经网络,而且累计误差增长稳定。说明:在市场高噪声的情况下,模型具有良好的稳定性和预测能力。 展开更多
关键词 动态贝叶斯网 日收益率 股票预测 平均绝对比例误差
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