检索结果-内蒙古大学图书馆

节水灌溉 2015年第7期 58-61页

作者：王宇博梁秀娟乔雨王中凯吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室长春130026

为更好地研究地下水位预测模型,选用灰色GM(1,1)、叠加的马尔科夫链和BP神经网络3种模型,选取2007-2010年长春市的地下水位资料进行地下水位预测研究,对比分析了3种模型的预测结果以及其适用情况。结果表明,3种预测方法的平均绝对误差... 详细信息

为更好地研究地下水位预测模型,选用灰色GM(1,1)、叠加的马尔科夫链和BP神经网络3种模型,选取2007-2010年长春市的地下水位资料进行地下水位预测研究,对比分析了3种模型的预测结果以及其适用情况。结果表明,3种预测方法的平均绝对误差均小于10%,在一定程度上表明3种模型均具备一定可信度,其中叠加的马尔科夫链模型的误差相对较大,另外两种则相差不大。灰色GM(1,1)模型适用于把握数据的大体变化趋势;叠加马尔科夫链模型适用于对相对稳定的数据的预测;BP神经网络模型需要基于相对较多的数据进行有弹回地校正模拟,且预测的结果相对拟合程度更好,预测结果更理想。

关键词：地下水动态水位预测模型对比分析长春市

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基于灰色参数组合优化模型的重庆PM;浓度预测与对比分析

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系统科学与数学 2021年第10期41卷 2855-2867页

作者：何承香曾波杨乐彬重庆工商大学管理科学与工程学院重庆400067 重庆市科学技术研究院重庆401123

为科学预测重庆市PM;年均浓度,文章通过分析2013-2019年数据,依据其小数据特征,对GM(1,1)的初始化条件、背景值系数及累加阶数进行了参数组合优化,提出了新型GM(1,1,Csz,ξ,r)模型.应用该模型对重庆市PM;年均浓度进行模拟和预测,模拟结... 详细信息

为科学预测重庆市PM;年均浓度,文章通过分析2013-2019年数据,依据其小数据特征,对GM(1,1)的初始化条件、背景值系数及累加阶数进行了参数组合优化,提出了新型GM(1,1,Csz,ξ,r)模型.应用该模型对重庆市PM;年均浓度进行模拟和预测,模拟结果表明其性能优于TDGM(1,1)及TWGM(1,1),预测结果显示重庆市2021年PM;年均浓度可以达到国家二级标准限值,空气质量持续好转,重庆市"四控两增"举措已初步取得成效.

关键词： PM 浓度预测灰色预测模型参数组合优化模型对比分析

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双贮备系统冷/温/热贮备模型的优化选择研究

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自动化学报 2023年第9期49卷 2003-2018页

作者：金海波赵欣越桑雨辽宁工程技术大学软件学院智能信息处理实验室葫芦岛125105 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105

对运行设备安装双贮备设备是实现系统高可靠性的有效方法.在双贮备系统冷/温/热三种贮备模型中,选择哪种贮备模型对系统性能指标和经济指标均有重要影响,因此对如何选择双贮备系统的贮备模型从而使系统性能最优或经济效益最大的问题进... 详细信息

对运行设备安装双贮备设备是实现系统高可靠性的有效方法.在双贮备系统冷/温/热三种贮备模型中,选择哪种贮备模型对系统性能指标和经济指标均有重要影响,因此对如何选择双贮备系统的贮备模型从而使系统性能最优或经济效益最大的问题进行研究具有现实意义.而现有研究成果很少涉及双贮备系统贮备模型的优化选择问题.为此,本文创新性地提出一种确定双贮备系统最优贮备模型的选择方法.分别建立系统冷/温/热贮备模型,分析每个模型的系统状态及系统半Markov核函数,利用Markov更新方程、Laplace变换以及Laplace-Stieltjes变换技术推导系统稳态可用度、稳态平均维修次数、维修人员稳态忙期概率以及冷贮备模型的平均激活时间,并从经济角度给出系统单位时间内的净收益函数.最后分别以性能指标和经济指标作为研究目标,通过模型对比分析给出不同条件下的系统贮备模型的优化选择算法,并对每个研究目标下的优化选择算法进行实例计算.计算结果表明以不同性能指标和不同费用作为参考得出的最优贮备模型不尽相同,从而验证了所提方法能够有效地确定不同衡量标准下的系统最优贮备模型.

关键词：双贮备系统 Markov 更新方程 Laplace-Stieltjes 变换模型对比分析

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基于深度学习的转炉煤气发生量预测模型

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钢铁 2024年第1期59卷 67-74页

作者：包向军陈凯郦秀萍杨筱静刘骁陈光安徽工业大学能源与环境学院安徽马鞍山243000 中国钢研科技集团有限公司钢铁绿色智能化中心北京100081 钢铁研究总院有限公司北京100081

转炉煤气发生量预测为转炉炉口微差压调控、转炉煤气回收质量提升和全厂煤气平衡调度提供重要支撑。以某钢厂吹炼过程转炉煤气实际发生量数据为依据,采用深度学习方法,建立了BP神经网络、LSTM长短记忆神经网络和RBFNN径向基函数神经网络... 详细信息

转炉煤气发生量预测为转炉炉口微差压调控、转炉煤气回收质量提升和全厂煤气平衡调度提供重要支撑。以某钢厂吹炼过程转炉煤气实际发生量数据为依据,采用深度学习方法,建立了BP神经网络、LSTM长短记忆神经网络和RBFNN径向基函数神经网络3种转炉煤气发生量的预测模型,对比分析预测步数、输入样本量和隐藏单元数3个参数对预测模型精度和计算效率的影响。研究结果表明,模型的预测精度均随着预测步数的增加而减小,选择30步预测更符合钢厂的实际需求。随着样本输入量的增加,LSTM的精度无明显变化,BP的精度呈降低趋势,RBF的精度先大幅提高后缓慢降低。LSTM的预测效率无明显变化,BP大幅降低,RBF无变化。当3种模型各自在最佳样本输入量和30步预测条件下,随着隐藏单元数的增加,LSTM的精度基本不变,BP先略有升高再缓慢降低,RBF先大幅升高之后保持平稳,后面再大幅降低。LSTM的预测效率小幅降低,BP大幅降低,RBF保持不变。最终,在30步预测的条件下,LSTM、BP、RBF 3种模型的最佳参数条件为,LSTM样本输入量为125,隐藏单元数为135,此时均方根误差ERMS最小为13.38,训练时长为4.7min;BP样本输入量为50,隐藏单元数为60,此时ERMS最小为31.46,训练时长为16.8min;RBF样本输入量为210,隐藏单元数为210,此时ERMS最小为2.07,训练时长为1.2min,与实际数据相比,RBF预测效果最好。采用转炉煤气发生量预测结果调控风机的转速,可以使炉口微差压保持在更稳定的状态,减少吸风量,提高回收煤气热值。

关键词：吹炼过程转炉煤气发生量预测深度学习模型对比分析

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国际原油价格影响因素研究及模型对比

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中国化工贸易 2024年第34期 10-12页

作者：裴泽春裴永春天津商业大学天津 300134 天津商业大学天津 300134

随着全球化和经济发展,原油价格波动对各国经济、政治稳定等方面都产生了深远的影响.2023年,全球经济增速放缓,受到加息、减产、地缘政治冲突等多重因素的影响,国际油价经历了剧烈波动,回吐了2022年的风险溢价.在这种背景下,对国际原油... 详细信息

随着全球化和经济发展,原油价格波动对各国经济、政治稳定等方面都产生了深远的影响.2023年,全球经济增速放缓,受到加息、减产、地缘政治冲突等多重因素的影响,国际油价经历了剧烈波动,回吐了2022年的风险溢价.在这种背景下,对国际原油价格进行预测对于企业风险管理和投资者决策具有重要意义.本文旨在通过分析WTI原油供求方面,宏观经济方面,地缘政治风险因素,货币政策,大宗商品市场方面以及全球经济政策不确定性方面等多个维度,运用目前使用较多的机器学习方法LSTM与GRU预测模型对比以及单因素、多因素因素指标对比分析,来研究我们所选取的10个因素指标(黄金价格,气候风险指数,美元指数,美国标准普尔500指数,原油供需指标,全球经济政策不确定性指数以及地缘政治风险指数)对WTI价格的影响,同时对2023年WTI原油价格走势进行预测.通过研究分析,我们发现在某种程度是GRU模型对原油价格预测效果优于LSTM模型,同时,我们重点关注较多研究者未纳入的影响因素——气候风险指数TRI,对WTI的影响,我们比较加入TRI这一变量前后两模型的预测误差项,发现TRI能够对原油价格预测产生较明显影响,因此,在研究分析与其相似的大宗商品时,可以将其考虑作为一种影响变量,提高预测精度.

关键词：原油价格预测 LSTM GRU 气候风险指数模型对比分析

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基于RBF神经网络的二化螟虫害发生趋势预测研究

基于RBF神经网络的二化螟虫害发生趋势预测研究

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作者：刘闯湖南农业大学

学位级别：硕士

二化螟是一种常见的农作物害虫,研究二化螟虫害的发生规律和变化趋势,对于制定科学合理的防治策略和措施,提高农业生产效益和减少环境污染具有重要意义。目前建立二化螟虫预测模型的数据集皆根据理论分析筛选影响特征,或在采集数据时受... 详细信息

二化螟是一种常见的农作物害虫,研究二化螟虫害的发生规律和变化趋势,对于制定科学合理的防治策略和措施,提高农业生产效益和减少环境污染具有重要意义。目前建立二化螟虫预测模型的数据集皆根据理论分析筛选影响特征,或在采集数据时受限于实验条件无法收集足够的信息量。因此,亟需研究一种结合数据时序性、完整地统筹考虑影响各种特征的方法和模型,以及更加合理的超参数选择方法,以提高二化螟虫预测的精确度。本文在采集完备的气象影响数据的基础上,结合数据预处理的方式保留数据时序特征,并结合验证集、网格寻优的方法筛选出最佳的模型及其参数,从而建立二化螟虫预测RBF模型,主要研究内容如下: (1)以湖南省岳阳市湘阴县二化螟虫预测研究为例,从湘阴县农业农村局获取质量较高的数据集。通过统计学习的方法如相关系数的计算、数据分布可视化以及t检验等研究数据各特征之间的统计相关性。随后,采用最大最小值标准化的方法消除数据量纲引入的影响、并通过主成分分析法将多个气象输入特征进行降维,保持数据的相关性,减少数据的冗余度。考虑到月份数据是影响二化螟数量的潜在因素,文章通过独热编码法,对离散的月份数据进行处理。由于数据具有较强的时序性,故文章采用滑动窗口的方式将数据进行转换,在保留一定时序性的基础上将数据转换为静态数据,从而用于静态的RBF模型。 (2)在RBF神经网络模型的建立过程中,结合验证集、网格寻优的方法筛选出最佳的模型及其参数。首先将现有数据集拆分成训练集、验证集和测试集,并提出参数网格。针对参数网格中的每一个超参数组合,使用引入了速度和动量概念的随机梯度下降算法作为模型优化器进行训练,并根据各超参数在验证集中的拟合效果进行评价分析,从而在实践的基础上筛选出最佳的超参数。 (3)通过对比分析的方式,与相同拓扑结构BP神经网络,以及不考虑数据时序性时的RBF模型进行比较。文中研究的时序RBF网络模型在训练集、测试集中的R2系数取值均达到0.92。而BP神经网络模型在训练集中的R2系数取值为0.89,在测试集中仅有0.52。未考虑时序性时RBF模型在训练集中R2系数取值为0.71,测试集为0.62。比较可知模型的效果有极大的优化和提高。文章在现有研究的基础上,从精确度、稳定性和抗噪性等多方面提高二化螟虫害预测模型的拟合优度,并为进一步深入研究二化螟虫害预测提供大纲性的指导和方向。

关键词：二化螟虫害预测滑动窗口法 RBF神经网络模型对比分析抗噪分析

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柴油发动机可变压缩比研究

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广东造船 2023年第2期42卷 28-30,22页

作者：邱伟杰潘浩铭广州柴油机厂股份有限公司广州510371 广东信源物流设备有限公司广州510371

柴油发动机在船舶、汽车、飞机等运输工具上运用十分广泛。柴油机凭借转换热效率高的特点,常用在大功率的机械设备上。但它存在着油耗高、燃油经济性较差等缺点,必须采用可变压缩比技术来弥补这一缺点,以达到良好的效果。本文研究分析... 详细信息

柴油发动机在船舶、汽车、飞机等运输工具上运用十分广泛。柴油机凭借转换热效率高的特点,常用在大功率的机械设备上。但它存在着油耗高、燃油经济性较差等缺点,必须采用可变压缩比技术来弥补这一缺点,以达到良好的效果。本文研究分析可变压缩比技术在柴油发动机上应用的可行性,通过建立模型,分析实现其功能的原理,并对其进行结构强度试验模拟,以验证是否满足要求,推出最优模型方案。

关键词：柴油发动机可变压缩比技术模型对比分析

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双肢薄壁墩系梁对连续刚构桥抗震影响分析

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工业安全与环保 2022年第3期48卷 10-13页

作者：印杰宁晓骏唐正光杨东昆明理工大学建筑工程学院昆明650500

连续刚构桥在我国西南地区的应用越来越广泛,以高墩连续刚构桥为研究对象,以双肢薄壁墩系梁间距为主要参数,分析桥梁振型频率、墩顶位移、墩顶内力以及墩底内力在地震响应下评价桥梁的抗震性能和纵桥向系梁对刚构桥稳定性的影响。结果表... 详细信息

连续刚构桥在我国西南地区的应用越来越广泛,以高墩连续刚构桥为研究对象,以双肢薄壁墩系梁间距为主要参数,分析桥梁振型频率、墩顶位移、墩顶内力以及墩底内力在地震响应下评价桥梁的抗震性能和纵桥向系梁对刚构桥稳定性的影响。结果表明:在地震响应下,对于纵桥向系梁间距为21.7 m最为合适。

关键词：双肢薄壁墩系梁连续刚构桥非线性时程分析方法模型对比分析稳定性

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基于机器学习算法的股票收益率实证研究

基于机器学习算法的股票收益率实证研究

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作者：李相宜中南财经政法大学

学位级别：硕士

在经济发展进程中,股票市场发挥着越来越为重要的作用。实际中股票走势及收益率的波动情况比较复杂,这种情况由众多的外部因素如市场因素、政策因素等共同来决定的,在复杂的股票市场中,为了准确的判断和预测股票未来的收益率,需要用到... 详细信息

在经济发展进程中,股票市场发挥着越来越为重要的作用。实际中股票走势及收益率的波动情况比较复杂,这种情况由众多的外部因素如市场因素、政策因素等共同来决定的,在复杂的股票市场中,为了准确的判断和预测股票未来的收益率,需要用到有效的预测手段,这个对于股票市场的了解和预判非常关键和重要,也具有重要的价值和意义的。本文的研究对象为沪深300指数以及相应成分股的收益率,使用Python软件在Wind数据库中进行相关数据的爬取和收集,收集的数据时间节点范围为2019年4月1日到2019年9月1日,共计153天,这些数据信息包括各种交易信息、财务信息以及宏观指标等,一共有30-40个指标,并且上述数据重点是采用GARCH模型、BP神经网络、CLSTM模型三种模型进行预测。这种预测主要是体现在偏差函数的选择上,因此本文还选用均方误差MSE(Mean Squared Error)来对模型的预测能力进行评估。最后,来对上述三种模型预测能力进行对比,并且基于预测模型来给出以下的结论:利用沪深300指数的日收益率进行有效的预测,并且结合预测的模型来进行对比,根据股票的历史信息来对当前的收益率进行预测,根据预测的相关结果来对模型情况进行有效检验,这样可以充分显示出成分股具有预测性。而其中CLSTM模型的预测效果最佳,对沪深300股指及其成分股的收益率预测有更好的预测性能。在进行研究的过程当中,本文选取多项技术指标,并且根据技术指标来选择输入和输出,结合CLSTM神经网络的方法来对股票的收益率进行有效预测,并且基于上述预测的结果来对模型进行调整和更正,这样模型的预测偏差还可以得到修正,在实证预测的基础上不断对实证数据进行收集和处理,并且最终得到有效的预测结果。最终表明神经网络模型CLSTM模型在对股票收益率预测方面能有较好的应用,可以为股票收益率预测提供新的研究方向。

关键词：股票收益率预测机器学习 CLSTM算法模型对比分析

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基于多代理模型的全局优化算法及其应用研究

基于多代理模型的全局优化算法及其应用研究

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作者：张超沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着电工装备的优化设计日趋复杂,有限元性能分析与全局优化算法的结合已经不能满足快速、高效优化的需求。针对工程问题性能分析耗时的问题,基于代理模型的优化算法是一种可行的解决方案。然而,复杂电工装备的优化设计存在多峰值、多... 详细信息

随着电工装备的优化设计日趋复杂,有限元性能分析与全局优化算法的结合已经不能满足快速、高效优化的需求。针对工程问题性能分析耗时的问题,基于代理模型的优化算法是一种可行的解决方案。然而,复杂电工装备的优化设计存在多峰值、多变量和多约束等情况,采用基于单一模型的优化算法解决该类问题时具有较差的鲁棒性和准确性,而且针对不同问题其优化结果偏差较大。为了提升算法性能并综合利用各种模型在优化不同问题的优势,所以采用多个代理模型混合的方法来提高优化的精度和适用性。本文研究基于泛Kriging模型、径向基函数表面响应模型和支持向量回归模型三个模型组成的优化算法。通过采用预测评价指标对三种代理模型预测性能进行测试,然后采用留一法交叉验证抽样法缩减预测所需样本,并应用于多代理模型机制的构建中。通过采用留一法交叉验证抽样法抽取样本数据,并将样本数据用于分别构造三个代理模型,然后将三个代理模型用于大量测试点的预测中,并将测试点通过分组选取接近最优解的候选样本点。最后将该样本点与初始样本点结合进行寻优,经过数次迭代,最终得到符合精度要求的最优解。该优化过程充分利用多代理模型优势,而且避免了模型验证环节,提高了模型的寻优效率。其次,为了验证基于多代理模型的全局优化算法(Multiple surrogate models,MSMO算法)的优化性能,选取各种维度的测试函数进行测试,并与其它基于多代理模型的优化算法进行对比分析。为了进一步验证MSMO算法性能,选取两个电磁基准问题超导磁储能系统和各向异性粘结永磁体磁场配向装置进行验证。最后,为了测试算法在实际工程问题中的优化能力,本文选取八单元两极永磁魔环作为优化对象,以气隙中心磁通密度幅值和均匀度作为优化目标,并对永磁魔环的充磁方向进行优化设计。通过由铁氧体和钕铁硼两种材料构成的永磁魔环进行优化设计,通过优化提升了永磁魔环的性能,验证了MSMO算法应用于实际工程问题的可行性。

关键词：多代理模型全局优化算法模型对比分析永磁魔环

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