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  1. 应用支持向量机的变压器故障组合预测

  2. ：对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。提出一个基于支持向量机(support vector machine，SVM)的变压器故障组合预测模型及其求解步骤。在预测过程中，首先利用多个单一预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型、非等间隔灰色GM(1,1)模型和非等间隔灰色Verhulst模型构成预测模型群，对原始油中溶解气体数据进行拟合。然后，将预测模型群的拟合结果作为支持向量机回归模型的输入进行2次预测，形成变权重的组合预测.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-26
    • 文件大小：359424
    • 提供者：lc0621

  1. 基于灰色预测和神经网络的人口预测

  2. ：人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求 量控制性指标，调整土地利用结构，实现土地供需平衡，解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确，直接 关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非 线性映射能力的特性，提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的-./0.（1，2）的递 归网络模型进行一步预测及其灰色预测30（!，!）等维新息模型预测，然后再用前馈神经网络对30（

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：378880
    • 提供者：hualiu163

  1. 城市供水量预测-zuheyuce.m

  2. 城市供水量预测-zuheyuce.m 城市供水量预测 摘要 本文首先对数据进行详细分析，发现用水量数据以1年为周期呈时间周期规律，并有上升趋势，温度历史数据也呈时间周期规律，温度和用水量之间无明显规律。价格因素对数据的增长突出表现为减缓制约作用。在分析的过程中对数据表中水量的两个奇异点以平均值替代，温度则模拟温度趋势函数，利用趋势函数预测值替代。 从题目问题入手，对于数据的预测必须考虑时间数据、温度因素和价格因素对预测数据的影响，提取每年1月的数据进行预测，数据表的时间序列关系从横向可利用趋势

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_39841856

  1. 基于改进GM(1,1)模型与趋势预测法的能源消费组合预测

  2. 将改进GM(1,1)模型和趋势预测法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于能源消费预测中,通过实际预测检验了组合预测模型的有效性与实用性。研究发现,组合预测模型在预测精度上优于单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38631182

  1. 灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：261120
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 煤种成浆性的人工神经网络预测模型研究

  2. 为更好地预测煤的成浆性,以大量煤种成浆浓度试验数据为基础,建立了3个输出因子的神经网络成浆浓度预测模型,模型采用L-M算法,对输入数据进行数据预处理,最后对比分析了神经网络预测模型与回归分析模型的预测结果。结果表明,以Ad、哈氏可磨性指数HGI和氧含量O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.63%,以Mad、HGI和O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.60%,以Mad、HGI和氧碳比O/C为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.40%,3种组合的模型结果均小于回归分析模型的平均绝对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：728064
    • 提供者：weixin_38509082

  1. 基于ARIMA-GM模型的采掘工作面瓦斯涌出预测

  2. 为实现对煤矿采掘工作面瓦斯的动态涌出过程进行精确预测,以煤矿瓦斯涌出时间序列为基础,首先建立了灰色模型GM(1,1)和自回归积分移动平均模型(ARIMA)分别对瓦斯涌出浓度进行预测,然后再利用由方差倒数法得到的ARIMA-GM组合预测模型对瓦斯涌出浓度进行预测,最后结合预测结果进行预警。并以鑫顺煤矿15101掘进工作面为应用实例,结果表明:ARIMA-GM组合预测模型相比单一模型具有更高的预测精度和拟合效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 基于IOWA算子的矿区地表沉降预测组合模型研究

  2. 针对传统的加权组合预测模型赋权过程中的缺陷,分析了诱导有序加权平均算子(IOWA)的特点,建立了一种基于诱导有序加权平均算子的GM(1,1)-Verhulst组合预测模型。结合某矿山沉降实测数据进行基于IOWA算子的组合预测,结果表明基于IOWA算子的组合预测模型预测中误差优于传统的加权几何平均组合模型,更优于单项模型预测精度,预测结果能够很好地反映其沉降趋势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：198656
    • 提供者：weixin_38741891

  1. 在s = 7和8TeV的质子-质子碰撞中的2l2ν通道中Z Z生产截面的测量以及三重量规耦合的组合约束

  2. 提出了质子碰撞中质子碰撞中质子能量为7和8 TeV时Z Z生产截面的测量。 重建了轻子衰变模式ZZ→2l2β（其中l表示电子或μ子）的候选事件，并从与7（8）TeV的5.1（19.6）fb-1积分光度对应的数据中选择并重建了数据 CMS实验。 在7 TeV和7.2-0.8 + 0.8（stat）下测得的横截面σ（ppâZZ）= 5.1-1.4 + 1.5（stat）-1.1 + 1.4（syst）±0.1（lumi）pb 1.5 + 1.9（syst）±0.2（lumi）pb在8 TeV时，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656374

  1. 基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型_张学清 (1).pdf

  2. 该文提出一种经验模态分解(empirical modedecomposition，EMD)–样本熵(sample entropy，SE)和极端学习机(extreme learning machine，ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE 将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列；其次利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine，LSSVM) 、极端学习机和经原始岭回归(primal ridge re

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：381952
    • 提供者：SparkQiang

  1. 基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型

  2. 基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_38612139

  1. 基于GM（1，1）组合模型的小麦条锈病预测方法研究

  2. 基于GM（1，1）组合模型的小麦条锈病预测方法研究，刘荣英，马占鸿，小麦条锈病的预测是制定小麦条锈病防治方案的重要组成部分。鉴于小麦条锈病病害系统的复杂性和灰色性，首先用Brown指数平滑法和灰�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-18
    • 文件大小：423936
    • 提供者：weixin_38570406

  1. 基于变权法的煤炭市场价格动态组合预测模型

  2. 基于变权法的煤炭市场价格动态组合预测模型，梁明，李肖君，煤炭市场价格变化随机性强，受外界影响因素多，准确预测难度较大。本文建立了基于GM(1,1)灰色系统预测模型、指数平滑模型、BP神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：216064
    • 提供者：weixin_38679839

  1. 基于灰色组合预测模型的宁夏万元GDP 用水量预测

  2. 基于灰色组合预测模型的宁夏万元GDP 用水量预测，程小娟，唐莲，本文基于灰色系统理论，建立了灰色GM（1，1）预测模型和Logistic方程灰色预测模型相结合的灰色组合预测模型，对区域万元GDP用水量进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：378880
    • 提供者：weixin_38702726

  1. GM-BP串联组合预测模型在滑坡变形监测中的应用

  2. 为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM(1,1)模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM-BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM(1,1)模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM-BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：560128
    • 提供者：weixin_38551205

  1. 基于熵权法的PHC管桩承载力组合预测

  2. 为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38550834

  1. 顾及数据新鲜度函数Knothe的开采沉陷最优组合预测模型及应用

  2. 针对传统组合预测模型对开采沉陷动态预测适应性差、组合权求解未顾及实测数据新鲜度的影响且求解效率低的缺点,通过实测分析和理论建模方式,研究了顾及数据新鲜度的开采沉陷组合预测模型,依据稳定性好、预测精度高、互补性好原则,该组合模型选取了GM(1,1)、三次指数平滑法、AR三元单体模型,引入顾及开采沉陷数据新鲜度的Knothe函数,基于误差平方和最小准则,构建了顾及数据新鲜度函数Knothe的开采沉陷最优组合预测模型,并提出了模型组合权求解的GA-NP算法(遗传算法-非线性规划算法)。工程应用表明,建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：435200
    • 提供者：weixin_38706007

  1. GM(1,1)-星野法沉降预测模型研究与应用

  2. 围绕目前高速公路路基沉降预测精度不高,预测方法适用性不强等问题,基于组合预测理论,借助MATLAB计算软件,将基于灰色理论的GM(1,1)预测模型和星野法沉降预测模型线性组合,以组合预测误差的平方和最小为标准确定两种预测方法的权重系数,提出GM(1,1)-星野法组合预测模型。结合广东某高速公路施工期以及运营期路基实测沉降数据,GM(1,1)-星野法组合预测模型预测结果较两种方法单独预测结果具有更高的预测精度,工程适用性更强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38720173

  1. 组合优化模型在巷道围岩变形监测中的应用

  2. 将灰色GM(1,1)模型、回归分析法和神经网络模型的预测结果结合起来,以各种模型误差平方和最小为基准,进行加权优化组合,建立了组合优化预测模型并将该组合模型应用到巷道围岩变形监测中。经过实验分析与对比,验证了组合预测模型在巷道围岩变形预测中优于单一的预测模型,也是提高巷道围岩变形预测的一种有效方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：496640
    • 提供者：weixin_38688352

  1. 我国煤炭需求组合预测模型及应用

  2. 煤炭需求是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,科学地预测煤炭需求量对于正确制定煤炭工业发展规划和优化配置煤炭资源具有重要意义。本文在对我国煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了一元回归模型、灰色预测的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型3个单一预测模型;据此,基于二次规划法和Shapley值权重分配法分别构建了组合预测模型。实证研究结果表明,组合模型预测效果均优于单一模型,可以作为煤炭需求预测的有效工具;基于这一组合模型对我国2013—2020年煤炭需求量进行了预测,为制定未来煤炭

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：517120
    • 提供者：weixin_38656337
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