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  • 【期刊】 基于Elman-Adaboost强预测器的铁水硅含量预测方法

    刊名:冶金自动化 作者:庄田 ; 杨春节 关键词:高炉炼铁;硅含量;预测;BP神经网络;Elman神经网络;Adaboost算法 机构:浙江大学控制科学与工程学院 ; 浙江大学控制科学与工程学院 年份:2017
    摘要:由于高炉炼铁过程的动态特性,因此铁水硅含量的预测有极大难度,现有预测方法的精度不高。针对这一问题,提出一种利用Elman-Adaboost强预测器实现硅含量预测的方法。与通常使用的将反向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为弱预测器的方法不同,本方法采用能更好地反映数据间动态特性的Elman神经网络作为弱预测器,然后利用Adaboost算法融合多个弱预测器组成一个强预测器。该模型用于某钢厂硅含量的预测,其平均预测命中率达到了94.8%,证明了其有效性。通过与单一BP神经网络、Elman神经网络以及BP-Adaboost强预测器的预测结果比较,Elman-Adaboost强预测器的预测精度高,为铁水硅含量的预测提供了一种新的途径。
  • 【期刊】 基于状态预测的电力设备故障规避和预测技术

    刊名:中国科技成果 作者:景占荣 ; 刘立全 ; 王爽 ; 王延 ; 羊彦 ; 高田 ; 侯静 ; 唐成凯 ; 张红玲 ; 刘莉 关键词:预测 ; 故障规避 ; 应力 ; 状态监测 ; 控制 机构:西北工业大学电子信息学院 ; 西北工业大学电子信息学院 年份:2018
    摘要:通过对热、电等应力超标而导致的电力变换装置故障产生机制的研究,分析了应力变化规律,发现了应力依外因变化的渐变性、积累性和可预测性,及其"在线释缓"的可能性.通过分析应力的在线可控性规律,建立了预测和控制数学模型,提出了一种新的"故障规避"方法——通过运行状态监测判断应力趋向,并先于故障形成之前在线调整运行参数或启动辅助机构,遏制有害应力继续攀升,避免故障的发生.
  • 【期刊】 基于灰色预测和SVM的茶叶烘焙温湿度预测

    刊名:西安文理学院学报(自然科学版) 作者:赵合胜 关键词:绿茶烘焙 ; 灰色预测 ; SVM 机构:湖南环境生物职业技术学院医学院 ; 湖南环境生物职业技术学院医学院 年份:2018
    摘要:针对绿茶烘焙这一过程的复杂特性,提出了一种基于灰色预测和SVM的绿茶烘焙过程温湿度预测模型.该模型首先利用灰色预测和SVM分别对绿茶烘焙过程中的温湿度做预估,为了将两者进行有机融和,笔者选用熵值法确定各预测子模型的加权系数,进而得到了更为精准的绿茶烘焙过程温湿度预测模型结果,保证温湿度的稳定控制.仿真结果验证了该方法的有效性.
  • 【期刊】 基于灰色预测和ARIMA模型的疾病分析与预测

    刊名:数理医药学杂志 作者:魏杰 ; 张璇 ; 王柳 ; 汪丽萍 关键词:灰色预测模型 ; ARIMA模型 ; 最小二乘法 ; SPSS ; MATLAB 机构:安徽蚌埠医学院数理教研室 ; 安徽蚌埠医学院数理教研室 ; 安徽蚌埠医学院公共卫生学院 年份:2018
    摘要:针对颈椎病影响因素分析与预测问题,使用了灰色预测、自回归积分滑动平均(ARIMA)分析方法,分别建立了灰色预测模型、自回归平均模型(ARIAM模型),综合运用了SPSS、MATLAB软件编程预测出我国颈椎病的变化趋势。
  • 【期刊】 基于TW-SVM预测模型的某堆石坝变形预测分析

    刊名:水利水电技术 作者:代凌辉 ; 侯景梅 ; 郝晓宇 ; 许晓瑞 关键词:小样本 ; 核函数 ; 预测模型 ; 变形监测 ; 堆石坝 机构:黄河水利职业技术学院 ; 黄河水利职业技术学院 ; 小流域水利河南省高校工程技术研究中心 ; 开封市引黄管理处 年份:2017
    摘要:为提高监测资料有缺失的大坝变形预测模型精度,采用支持向量机方法建立一种具有小样本、高维、非线性的预测模型,并结合对其重要组成部分核函数的分析应用,提出一种根据结构风险最小化的TW-SVM预测模型.以某堆石坝为例进行研究,利用坝坡垂直位移和水平位移的监测数据,分别采用TW-SVM方法和BP神经网络(NET)方法建立相应预测模型进行比较分析.结果表明:采用TW-SVM方法和NET方法预测的垂直位移最大绝对误差分别为0.58 mm和6.18 mm,最大相对误差分别为270.00%和1 286.22%;采用TW-SVM方法和NET方法预测的水平位移最大绝对误差分别为0.25 mm和14.91 mm,最大相对误差分别为31.25%和1 189.85%;TW-SVM预测模型比NET预测模型更适合于影响因素为时间、水位的小样本预测分析.研究结果为堆石坝变形预测与分析提供参考.
  • 【期刊】 计及雾霾影响的短期光伏出力预测和负荷预测

    刊名:中国电力 作者:杨文海 ; 程华新 ; 高亚静 ; 朱静 ; 孙永健 ; 王敬敏 关键词:预测 ; 雾霾 ; 相似日 ; 自适应动态规划 ; 小波神经网络 机构:华北电力大学经济与管理学院 ; 华北电力大学经济与管理学院 ; 华北电力大学电气与电子工程学院 年份:2016
    摘要:雾霾天气问题给人们的生产生活带来诸多不便,电力系统的运行、维护和调度控制也深受雾霾影响。在雾霾天气影响日益严重的背景下,分析了雾霾对短期光伏出力和负荷的影响,讨论了预测过程中各类相关因素数据的预处理并加入雾霾因素,引入主成分分析、灰色关联度分析和加权相似度公式选取预测日的"雾霾相似日"用以提高预测精度,采用附加自适应动态规划校正环节的小波神经网络模型进行计及雾霾影响的光伏出力预测和负荷预测,通过算例验证了所提模型及算法的正确性和有效性。
  • 【期刊】 基于灰色预测模型的情报学热点主题发展预测

    刊名:《情报科学》 作者:徐扬 ; 孟文霞 ; 李广建 关键词:预测 ; 情报学 ; 文献分析 机构:北京大学信息管理系 ; 北京大学信息管理系 ; 内蒙古大学计算机学院 年份:2016
    摘要:通过对情报学领域的9种主要期刊在2010年至2014年所发表的13152篇论文进行分析与研究,统计文章关键词的出现次数,进而通过灰色预测GM(1,1)模型,对最具有代表性的8个关键词的数据进行计算,预测这些关键词所代表的研究主题在之后两年可能出现的频率,并结合时代发展趋势进行分析。
  • 【期刊】 几种预测方法在甘肃省梅毒发病率预测中的应用

    刊名:中国艾滋病性病 作者:李莉 ; 余爱玲 ; 苟伟斌 ; 王斌 ; 李慧 关键词:预测 ; 梅毒 ; 发病率 ; 数学模型 机构:甘肃省疾病预防控制中心 ; 甘肃省疾病预防控制中心 年份:2017
    摘要:目的比较几种传统模型及机器学习方法,在甘肃省预测梅毒发病率的效果,并对未来发病率进行预测,为制定控制措施提供依据。方法应用MATLAB 2014a软件,对甘肃省2004-2015年梅毒发病率数据分别建立多项式回归、平滑样条插值、灰色系统GM(1,1)、自回归整合移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVR)等数学模型,然后根据2016年实际发病率数据来检验预测效果以选择最佳预测模型,最后使用该模型预测2017-2020年发病率。结果构建的一次多项式、二次多项式、平滑样条方法、GM(1,1)、ARIMA、ANN和SVR模型,拟合2004-2015年梅毒发病率平均相对误差分别为20.04%、22.44%、8.10%、24.89%、11.00%、17.61%和24.72%,以平滑样条最小。7种模型预测2016年梅毒发病率,以ARIMA模型最佳,使用该模型预测2017-2020年发病率分别为19.11/10万、18.21/10万、18.57/10万和19.94/10万。结论不同数学模型拟合和预测效果不同,应根据实际数据选择合适的模型;ARIMA模型预测甘肃省近年梅毒发病率性能较好,预测2017-2020年发病率较为稳定。
  • 【期刊】 公司特征、现金流预测与分析师盈余预测质量

    刊名:中央财经大学学报 作者:王菊仙 ; 王玉涛 ; 鲁桂华 关键词:现金流预测 ; 盈余预测准确度 ; 公司特征 机构:中央财经大学会计学院 ; 中央财经大学会计学院 年份:2017
    摘要:分析师是否进行现金流预测以及对盈余预测准确度的影响越来越受到学术界和实务界的关注。本文在以前研究的基础上,进一步考察了在哪些情况下分析师现金流预测对盈余预测准确度的影响更加明显。研究发现:在盈余波动性大、现金流波动性大、公司治理水平低的公司,分析师进行现金流预测对提高其盈余预测准确度的作用会更加明显。这一研究结果意味着分析师在进行现金流预测时存在复杂的决策过程,因此导致现金流预测与盈余预测准确度的关系在各个公司间表现不同。本研究有助于我们更深层次地理解分析师现金流预测的经济后果及其作用机理,有助于投资者更有效地使用分析师预测信息并做出有效决策。
  • 【期刊】 基于预测有效度的IOWA算子模糊组合预测方法

    刊名:重庆工商大学学报:自然科学版 作者:王玉兰 关键词:三角模糊数 ; 一阶预测有效度 ; IOWA算子 ; 组合预测 机构:安徽经济管理学院基础教学部 ; 安徽经济管理学院基础教学部 年份:2018
    摘要:传统的组合预测方法大部分都是针对数字型数据进行的,但在实际生活中,预测对象具有模糊性,常用三角模糊数表征其特征信息;提出了基于模糊信息的一阶预测有效度的概念,并将其作为精度指标,运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三角模糊数信息进行集成,建立了相应的组合预测模型,实例分析表明基于一阶预测有效度的IOWA算子模糊组合预测模型是可行和有效的。
  • 【期刊】 面向区块链节点负载预测的ARIMA组合预测方法

    刊名:电子技术与软件工程 作者:孙凯俐 ; 李晖 ; 陈梅 关键词:区块链剩余负载率 ; ARIMA模型 ; BP神经网络 ; 局部异常 ; 因子算法 机构:贵州大学计算机科学与技术学院 ; 贵州大学计算机科学与技术学院 ; 贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室 年份:2019
    摘要:准确预测服务器的剩余负载率可以合理地分配系统资源,提高系统的资源使用率。为了能有效提高区块链应用中各节点剩余负载率序列预测的准确度,提出了一种差分自回归移动平均(AutoregressiveIntegrated MovingAverage,ARIMA)模型、BP神经网络以及局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)算法的组合预测模型。对比ARIMA模型、ARIMA-BP模型、LOFARIMA-BP模型的预测结果,比较三个模型的预测能力。实验结果表明,LOF-ARIMA-BP组合模型的预测精度优于ARIMA模型以及ARIMA-BP模型。
  • 【期刊】 基于预测有效度的IOWA算子模糊组合预测方法

    刊名:重庆工商大学学报(自然科学版) 作者:王玉兰; 关键词:三角模糊数;;一阶预测有效度;;IOWA算子;;组合预测 机构:安徽经济管理学院基础教学部 ; 安徽经济管理学院基础教学部 年份:2018
    摘要:传统的组合预测方法大部分都是针对数字型数据进行的,但在实际生活中,预测对象具有模糊性,常用三角模糊数表征其特征信息;提出了基于模糊信息的一阶预测有效度的概念,并将其作为精度指标,运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三角模糊数信息进行集成,建立了相应的组合预测模型,实例分析表明基于一阶预测有效度的IOWA算子模糊组合预测模型是可行和有效的。
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