基于TVF-EMD与LSTM神经网络耦合的月径流预测研究

为了有效提高非平稳非线性径流序列的预测精度,采用具有自适应序列特征的时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)与长短期记忆神经网络(LSTM)耦合,构成TVF-EMD-LSTM预测模型.首先利用TVF-EMD方法自适应地将径流序列分解为高频序列和低频序列;进而,利用LSTM神经网络对分解后的序列分别预测;最终,将预测结果加...     

灰色关联度组合模型在涝灾预测中的应用

传统灰色预测模型在涝灾预测中有较多应用,但其预测精度较低。为提高模型的预测精度,在传统灰色预测模型基础上加入灰色关联度分析,从灰色关联度的角度发现数据之间的依赖关系,运用灰色预测模型预测数据的发展走向。以沈阳市1960-2010年涝灾年份数据为依据,建立灰色关联度组合模型,应用结果表明,该模型比传统灰色预测模型效果好,为涝灾预测增添了新手段。     

基于边界修正和二次分解的改进月降水LSTM预测方法

基于深度学习的降水预测是近年来水文研究的热点。月降水数据为典型的小样本数据，无法满足深度学习对大数据量的需求。为此，融合信号分解和边界修正的思想，提出一种改进的月降水长短期记忆网络（LSTM）预测方法。首先，针对序列分解的“端点效应”，采用波形特征匹配延拓法扩展原始序列边界。然后，利用极点对称模态分解（ESMD）和变分模态分解（VMD）对原始序列进行二次分解。ESMD提取月降水序列不同尺度信息，得到频率依次降低的几个模态分量及一个残余分量；切除各子序列中对内部数据“污染”最严重的扩展部分后，VMD进一步对高频分量进行平稳化处理。最后，对各子序列分别运用LSTM预测，预测结果重构后得到最终预测结果。选取湖北省巴东县的月降水量作为实例验证。通过模型对比分析，结果表明：相较于传统的单一SVM和LSTM模型，组合了信号分解算法的预测模型在月降水预测中更具优越性；将边界修正的方法融入到采用ESMD算法的组合模型，提高了整体模型的预测精度；高频分量的预测效果是决定组合模型预测精度高低的关键因素；提出的方法不但在选取的评价指标上均表现最佳，而且对数据极值点的拟合效果提升显著。特别地，即使面对小样本数...     

广东省水稻联合收割机保有量预测

采用三次指数平滑预测法、修正指数曲线预测法、部分信息的灰色GM(1,1)预测法对广东省水稻联合收割机保有量的需求建立了预测模型,并通过精度比较及与2006年的实际数据比较,选用适合广东省水稻联合收割机保有量发展规律的三次指数平滑预测和部分信息的灰色预测模型的组合预测模型,对广东省"十一五"期末和"十二五"期末的保有量进行了预测.     

基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测

灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子.主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理.应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性.     

基于灰色预测和 随机森林组合算法的电量预测

为解决地区电量预测精度低、预测模型通用性差等问题,文章通过对区域用电量和经济因素的历史数据研究分析,提出了一种基于灰色预测和随机森林的组合电量预测方法。首先利用灰色预测方法通过历史电量数据进行电量初步预测;其次再利用经济指标数据,通过随机森林算法对初步预测的用电量进行修正,以达到最佳的用电量预测效果。最后将本模型运用于地区月用电量预测,结果表明:该预测方法平均绝对百分误差为(MAPE)2.06%,为地区电量预测工作提供一种新思路。     

加权马尔可夫链在铜川地区降水量预测中的应用

为了全面分析铜川地区降水的时间分布特征,为该区域水资源预测提供依据,基于铜川市1960—2013年年降水量资料,采用样本均值-均方差分组方法,确定了其分级标准及状态,并根据马尔可夫理论,运用统计学原理,验证了该降水序列具有马尔可夫性,建立了适用于该地区的加权马尔可夫链对降水量的预测模型,并根据已有资料验证了预测结果的真实有效性;再结合模糊集理论的级别特征值,对降水量做了具体预测。结果表明,采用1~5阶时间步长预测时,相对误差较小,更符合要求;2014、2015年均为正常年,2014年的降水量为585.82 mm,2015年的降水量为649.21 mm;正常年和偏枯年出现的概率较大,枯水年出现的可能性最小。     

基于均生函数模型的高温预测

目前,常用的高温预测方法主要有灰度、指数等模型.文章采用均生函数模型预测各气象观测站未来一个月的最高气温.气候数据按照时间序列有不同时间尺度震荡的特征,传统时间序列预测模型的预测值往往趋于平均值,而均生函数模型有很好的预测结果.最后,采用ArcGIS系统将未来可能超过35℃的区域生成图像产品,供用户用Web方式查看实时的预报信息.     

基于GM(1,1)模型群的农田土壤墒情短期预测

全面比较和分析了春玉米全生育期内土壤墒情的时空分布特征。结果表明,土壤墒情数据为非平稳时间序列,具有周期性;降水量是影响土壤墒情的重要环境因素,其影响规律具有较大随机性。以不同土层深度（10、30cm,〖JP2〗分别代表2种墒情变化情况）和春玉米不同生育期（4个）交叉组合的土壤墒情作为模型对象,〖JP〗基于GM(1,1)预测方法构建农田土壤墒情短期预测模型群。预测结果表明该子模型的预测精度均较高,平均相对误差均小于2%,其中以苗期10cm处土壤含水率预测效果最佳。考虑降水量的影响,对模型群中参数u进行优化,使得所建土壤墒情短期预测模型群的预测更为准确有效。     

长岭县干旱趋势预测研究

通过对长岭县干旱特征研究,长岭县干旱特征以气象干旱为主,其他类型干旱都是由于降水量较少引起。在此基础上,利用长岭县1956-2005年降水量观测资料、气温、土壤含水量资料,采用数理统计法,利用SPSS软件对降水量进行统计分析;并且采用灰色模型方法,建立以降水量为主要因子的灰色模型,求出干旱预测公式,对长岭县干旱趋势进行预测并作两种方法对比分析,得出长岭县在2011、2017、2025、2033年和2042年出现干旱的可能性较大;最后分析长岭县干旱成因,并针对长岭县干旱状况提出建议以及措施。     

深冲钢激光拼焊板焊缝形状与晶粒尺寸预测模型

针对St12、St16深冲钢激光拼焊板的焊接温度场分布对焊缝形状影响较大的问题,在分析试验钢板温度相关性、熔化潜热、对流及辐射对激光焊接温度场影响规律的基础上,建立了焊缝形状预测模型。在模型节点选取时提出了首尾节点控制法,使焊接温度场模拟时的节点选取具有更高精度,所得预测焊缝形状与实际焊缝形状吻合度高。提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)的焊缝及其热影响区晶粒尺寸预测模型。焊缝及其热影响区晶粒尺寸的预测精度均达95%,充分表明该模型与工艺试验结果吻合良好,验证了该预测模型的合理性及适用性。     

基于马尔可夫过程的改进残差灰色

洪涝是对人类社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡。介绍了传统残差灰色模型的基本原理和建立方法;并介绍了马尔可夫预测法,它是应用概率论中马尔可夫链的理论和方法来研究分析有关数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种方法。针对灰色残差模型中存在的问题对该模型进行了改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k>n时的符号,提高了预测精度。用辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立涝灾预测模型,结果表明,新模型算法简单,精度较高,比传统的灰色模型效果更好,为涝灾预测提供一种行之有效的方法,对防灾减灾具有极其重要的现实意义。     

基于马尔可夫边程的改进残差灰色灾变预测模型研究

洪涝是对人类社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡.介绍了传统残差灰色模型的基本原理和建立方法;并介绍了马尔可夫预测法,它是应用概率论中马尔可夫链的理论和方法来研究分析有关数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种方法.针对灰色残差模型中存在的问题对该模型进行了改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k>n时的符号,提高了预测精度.用辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立涝灾预测模型,结果表明,新模型算法简单,精度较高,比传统的灰色模型效果更好,为涝灾预测提供一种行之有效的方法,对防灾减灾具有极其重要的现实意义.     

电梯交通流预测方法综述

电梯交通流预是进行电梯群控调度的基础问题.同时又由于乘客到达的随机性及其目的楼层的不确定性,又使得该问题成为电梯群控调度系统中的一个难点.电梯交通流预测有线性统计方法、非线性方法、组合预测方法等,良好的电梯交通流分析能够为电梯的群组调度提供有益的、具有预见性的指导.     

黄河龙门径流量预测模型研究

河川径流预测是一个十分复杂的问题,生命旋回模型在进行径流趋势预测时具有对资料要求少、计算简单等优点,但由于模型方程的限制,进行预测时得到的序列很难反映径流序列的随机波动变化,且存在预测结果精度不高的缺点。根据黄河龙门水文站提供的49a的径流水文资料。应用神经网络进行预测时和生命旋回模型建模使用,得到预测值。结果表明预测结果明显优于单一的生命旋回模型和神经网络模型,可以用于径流预测。     

牛肉嫩度的高光谱法检测技术

为实现对牛肉嫩度的预测和分级,构建了试验用高光谱检测系统,在400～1000nm波长范围内获取牛肉表面的高光谱散射图像.从高光谱图像中提取牛肉的反射光谱曲线,用step-wise逐步回归法选择 430、496、510、725、760和828nm 6个波长建立了多元线性回归模型,用全交叉验证法验证模型的预测效果,模型的预测相关系数为0.96,预测标准差为0.64kg.以嫩度6.0kg为界将样本分为嫩牛肉和粗糙牛肉2类,特征波长处反射值为变量,建立了正则判别函数对牛肉嫩度分级,用全交叉验证法验证训练的效果.嫩牛肉分级准确率为83.3%,较粗糙牛肉分级准确率为90.9%,总的分级准确率为87.0%.研究表明该预测和分级技术具有一定的可行性.     

河川径流预测方法比较研究

通过实际算例分析比较了灰色预测模型、小波分析法、小波神经网络和模糊神经网络河川径流预测方法,结果表明：灰色预测模型和小波分析法预测结果误差比较大且分布不均匀,小波神经网络和模糊神经网络预测结果明显好于灰色预测模型和小波分析法。     

拖拉机—挂车机组制动性能预估

分析了拖拉机—挂车机组(半挂及全挂)在制动过程中的动力学问题,推导出制动动态过程的数学模型,并编制了仿真程序。由路试验证了制动特性的预估精度。     

高速加工运动性能预测方法研究

为了考察数控机床参数约束的运动性能对加工质量和效率的影响,提出一种高速数控加工运动性能预测方法。以进给速度为主要研究对象,利用柔性加减曲线控制方式,考虑机床参数制约、段间转接速度约束,建立多轴联动加工进给速度状态方程。通过综合后续状态约束条件,简化动态规划状态和决策变量的求解,得到进给速度、加速度曲线的预估,并获取进给速度与约束参数、轴速度和约束轴的辨识关系,通过试件切削加工实验验证了所提方法的可行性。     

玉米收获机械化市场发展前景预测

简要回顾了玉米收获机械化的发展过程，从我国种植玉米的地域，种植面积以及玉米收获机械保有量等方面，系统分析了玉米收获机的潜在市场和潜在效益；通过对影响玉米收获机械化发展因素和生产企业发展动向的讨论，米展望新世纪玉米收获机械化市场的前景。