检索结果-内蒙古大学图书馆

信息系统工程 2023年第9期 118-121页

作者：陈云烁符繁强遵义职业技术学院

业务性能指标(key performance indicator,KPI)异常检测是网络智能运维中的底层核心技术,对网络故障发现和修复具有重要意义。针对智能运维中KPI异常检测和异常预测问题,使用数据特征分析、相关性分析、多元线性回归分析、机器学习等方... 详细信息

业务性能指标(key performance indicator,KPI)异常检测是网络智能运维中的底层核心技术,对网络故障发现和修复具有重要意义。针对智能运维中KPI异常检测和异常预测问题,使用数据特征分析、相关性分析、多元线性回归分析、机器学习等方法,分别建立KPI异常值检测差与标准差模型、KPI异常值预测多元线性回归模型、KPI异常值预测rbf神经网络模型(rbf—Radial Basis Function),并通过构建评估指标模型对模型预测的优劣进行判断,给出运营商基站KPI核心指标的异常孤立点、异常周期以及异常值预测。

关键词：异常检测异常预测差与标准差回归模型 rbf神经网络模型

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供热隧道智能巡检机器人末端位姿控制研究

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机械设计与制造工程 2023年第7期52卷 56-60页

作者：徐平平郑飞国能宁夏供热有限公司宁夏银川750004

供热隧道智能巡检机器人在工作过程中,由于隧道内部支路复杂,导致末端位姿控制效果不理想,为此设计了一种针对供热隧道智能巡检机器人的末端位姿控制方法。首先在静平台中构建世界坐标系、在动平台中构建机器人目标坐标系,确定运动学正... 详细信息

供热隧道智能巡检机器人在工作过程中,由于隧道内部支路复杂,导致末端位姿控制效果不理想,为此设计了一种针对供热隧道智能巡检机器人的末端位姿控制方法。首先在静平台中构建世界坐标系、在动平台中构建机器人目标坐标系,确定运动学正解坐标系;根据运动学正解坐标系,计算机器人运动学正解与视觉末端位姿控制差值,将该差值作为输入样本,通过rbf神经网络模型的训练使误差最小,将结果反输入,完成机器人末端位姿控制的补偿,实现机器人末端位姿控制。实验结果表明,所提方法负载转动角度控制误差较低、驱动力矩较高,稳定状态下偏移量较小。

关键词：智能巡检机器人误差补偿末端位姿控制 rbf神经网络模型供热隧道

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基于改进局部均值分解方法的建筑物变形数据处理

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经纬天地 2023年第4期 1-4,12页

作者：张明栋深圳市勘察测绘院(集团)有限公司广东深圳518000

为了提高建筑物变形监测中的预测精度,降低噪声对变形预测的影响,本文在局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法的基础上,引入小波阈值去噪方法,提出一种新的LMD-小波阈值去噪方法。该方法实现信号去噪,步骤为:首先是通过LMD... 详细信息

为了提高建筑物变形监测中的预测精度,降低噪声对变形预测的影响,本文在局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法的基础上,引入小波阈值去噪方法,提出一种新的LMD-小波阈值去噪方法。该方法实现信号去噪,步骤为:首先是通过LMD将信号分解为若干个乘积函数(Product Function,PF)以及余量,通过消除趋势波动分析方法计算H指数的方式得到PF分量中高频噪声分量与低频有用信号分量;其次是通过小波阈值去噪方法对高频分量进行进一步降噪,得到有用信息,并重构降噪后信号、低频分量以及余量得到降噪后信号;最后建立rbf神经网络模型对降噪后数据进行建模与预测。使用建筑物监测数据对本文提出方法进行验证,结果表明:本文方法较LMD方法、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法的降噪效果更好,降噪后数据预测精度更高,可在工程类监测项目中进一步应用。

关键词：局部均值分解小波阈值降噪变形监测 rbf神经网络模型

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基于rbf神经网络的中国黄金市场价格预测

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价值工程 2014年第4期33卷 174-176页

作者：郝武波河北经贸大学数学与统计学学院石家庄050061

本文以上海黄金市场的现货交易为研究对象,鉴于传统的线性分析方法的局限性,构建了rbf神经网络非线性模型,对上海黄金市场的Au99.99开盘价进行了预测。结果证明,rbf神经网络模型为黄金价格预测提供了一种有效的高精度的预测工具。

关键词：黄金市场 rbf神经网络模型价格预测

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两种模型对百日咳发病数预测效果的比较研究

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中国公共卫生管理 2023年第3期39卷 400-402,406页

作者：卢慧子孙磊天津市滨海新区疾病预防控制中心天津300453

目的分析2004—2020年我国百日咳发病数据,了解百日咳发病特征及规律,比较径向基函数(Radial Basis Function,rbf)神经网络模型、自回归综合移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)对百日咳发病数的预测效... 详细信息

目的分析2004—2020年我国百日咳发病数据,了解百日咳发病特征及规律,比较径向基函数(Radial Basis Function,rbf)神经网络模型、自回归综合移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)对百日咳发病数的预测效果,为防控百日咳提供依据。方法选取2004—2020年《中国卫生和计划生育统计年鉴》中的百日咳逐月发病数作为拟合数据,建立rbf神经网络模型和ARIMA模型,对2021年1—9月我国百日咳月发病数进行拟合预测,根据国家卫生健康委员会官方网站发布的2021年1—9月百日咳实际月发病数,比较两种模型的预测效果。结果ARIMA(2,1,0)(1,0,1)12对2021年1—9月发病数预测的平均相对误差为-34.98%,rbf神经网络模型预测百日咳发病数的平均相对误差为-24.75%。rbf神经网络模型在拟合效果数值上优于ARIMA(2,1,0)(1,0,1)12的拟合效果,但差异无统计学意义(Z=-0.839,P=0.402),尚不能认为rbf神经网络模型拟合效果优于ARIMA模型。结论rbf神经网络模型和ARIMA模型均能短期预测百日咳发病情况。

关键词：百日咳 rbf神经网络模型 ARIMA模型

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ARIMA-EGARCH-M-GED模型在公路客运量预测中的应用

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中国管理信息化 2012年第13期15卷 45-46页

作者：王超赵海兰王浩山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049

首先阐述了公路客运量预测的重要性,分析回顾了基于ARMA的时间序列方法和rbf神经网络方法。针对上述方法的不足之处,为进一步提高预测结果的准确性,提出了ARIMA-EGARCH-M-GED模型。EGARCH-M模型能很好地刻画数据的异方差特性,同时还能... 详细信息

首先阐述了公路客运量预测的重要性,分析回顾了基于ARMA的时间序列方法和rbf神经网络方法。针对上述方法的不足之处,为进一步提高预测结果的准确性,提出了ARIMA-EGARCH-M-GED模型。EGARCH-M模型能很好地刻画数据的异方差特性,同时还能体现正、负冲击带来的非对称效应,有很大的灵活性。再利用拉格朗日乘数法对其残差序列作检验,发现存在明显的异方差性。经验证,残差的异方差性可通过EGARCH-M-GED(自回归条件异方差)模型来拟合,建立了ARIMA-EGARCH-M-GED模型。最后提出了进一步研究的方向,以不断提高公路客运量预测的准确度。

关键词： ARMA模型 rbf神经网络模型 ARIMA-EGARCH-M-GED模型双重AR-MA模型客运量预测

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大型牛头滑枕式电火花加工机床热误差分析

大型牛头滑枕式电火花加工机床热误差分析

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2018年全国电火花成形加工技术研讨会

作者：刘建勇蔡延华何虎张海峰权崇豪高晓东丁连同李艳北京市电加工研究所北京 100191 北方工业大学电气与控制工程学院北京 100144 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京 100124

提出了一种温度场測试、自适应FCM模糊聚类算法和rbf神经网络模型相结合得出大型牛头滑枕式电火花加工机床热误差分析方法。首先，采用热成像仪得到机床在模拟实际工况运动后的温度场分布情况：以此为依据确定温度测点的布置方式，并采... 详细信息

提出了一种温度场測试、自适应FCM模糊聚类算法和rbf神经网络模型相结合得出大型牛头滑枕式电火花加工机床热误差分析方法。首先，采用热成像仪得到机床在模拟实际工况运动后的温度场分布情况：以此为依据确定温度测点的布置方式，并采用温度传感器采集相应测点温度数据。然后，采用自适应FCM模糊聚类算法对温度測点进行了优化，进而为机床的热误差建模奠定机床。最后，基于温度传感器和温度传感器采集的数据，采用rbf神经网络建立了机床热误差分析模型，并验证了其准确性。本文研究方法为大型牛头滑枕式电火花加工机床热误差分析提供了系统解决方案。

关键词：牛头滑枕式电火花加工机床自适应模糊聚类算法 rbf神经网络模型热误差

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基于rbf和RS理论的磨矿分级系统模型(英文)

基于RBF和RS理论的磨矿分级系统模型(英文)

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2009年中国智能自动化会议

作者：王云峰李战明袁占亭万维汉兰州理工大学电气工程和信息工程学院甘肃政法学院计算机科学学院金川集团自动化工程有限公司

在2006年,金川集团有限公司选矿厂就磨矿分级系统进行了流程查定,根据随机取样数据,在保留原始信息的前提下,应用RS理论进行多维数据约简,得到表征磨矿生产过程内在规律的最小知识表达,以辅助生产工艺人员或操作工人使用rbf网络进行工... 详细信息

在2006年,金川集团有限公司选矿厂就磨矿分级系统进行了流程查定,根据随机取样数据,在保留原始信息的前提下,应用RS理论进行多维数据约简,得到表征磨矿生产过程内在规律的最小知识表达,以辅助生产工艺人员或操作工人使用rbf网络进行工艺分析与控制。应用rbf神经网络对选矿生产指标进行预测,建立了相应的rbf神经网络预测模型。该分析过程相对简单,网络学习花费的时间少,预测值与分析值有很好的相关性。

关键词： rbf神经网络模型 RS理论磨矿分级系统模型

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基于结核病预测模型的比较研究

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硅谷 2012年第14期 81-81页

作者：李清江齐齐哈尔医学院现代教育技术中心计算机教研室

随随结核病预防体系的不断发展和完善,各种关于结核病各个方面的预测模型也不短兴起。预测对结核病的防治的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,归纳几种常用于预测的神经网络:ARIMA模型PSO算法预测... 详细信息

随随结核病预防体系的不断发展和完善,各种关于结核病各个方面的预测模型也不短兴起。预测对结核病的防治的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,归纳几种常用于预测的神经网络:ARIMA模型PSO算法预测模型、rbf神经网络、组合预测模型ARIMA-BPNN模型、ARIMA-GRNN模型,并总结相应的优缺点,及其适用的预测范围。通过对各种预测模型的预测结果进行比较分析。预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。而将两种或两种以上的预测模型进行组合预测更能有效提高预测精度,充分的降低预测风险,保证预测结果的稳定性。

关键词： ARIMA模型 rbf神经网络模型 ARIMA-BPNN模型 ARIMA-GRNN模型

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关于几种经济预测模型的应用研究

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2001年第2期17卷 36-39页

作者：王学哲王相范天津大学管理学院哈尔滨商业大学黑龙江哈尔滨150076

在社会经济的各个领域，大量的决策问题离不开对变量未来值的预测或对不易观测变量的预测。而在进行预测的过程中，最重要的是预测模型的选择。本文着重研究了经济预测中常用的线性回归模型、灰色预测模型和rbf神经网络模型，并且引入... 详细信息

在社会经济的各个领域，大量的决策问题离不开对变量未来值的预测或对不易观测变量的预测。而在进行预测的过程中，最重要的是预测模型的选择。本文着重研究了经济预测中常用的线性回归模型、灰色预测模型和rbf神经网络模型，并且引入组合预测模型对这三种单项预测模型进行优化。通过对天津港货物吞吐量预测的实例分析，检验了这些方模型的可行性和可靠性，为决策者制定相应的战略规划提供了科学的参考依据。

关键词：线性回归模型灰色预测模型 rbf神经网络模型组合预测模型货物吞吐量

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