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反导自记忆模型的隧道沉降分析
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作者 杨帆 吕磊 +1 位作者 田振凯 何文义 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期98-103,117共7页
针对传统的变形预测模型不能对隧道高度非线性监测数据的沉降趋势和波动特征进行准确的预测问题,该文提出了反导自记忆模型。该模型运用了自记忆原理,克服了传统的变形预测模型对初值比较敏感、预测精度低等局限性,提高了对波动性数据... 针对传统的变形预测模型不能对隧道高度非线性监测数据的沉降趋势和波动特征进行准确的预测问题,该文提出了反导自记忆模型。该模型运用了自记忆原理,克服了传统的变形预测模型对初值比较敏感、预测精度低等局限性,提高了对波动性数据的预测能力,之后通过工程实例验证了反导自记忆模型的可行性。最后与灰色自记忆模型进行对比,得出反导自记忆模型能够对非线性和波动性监测数据做出更加准确的预测,提高了预测的精度。 展开更多
关键词 隧道沉降预测 自忆性原理 反导自记忆模型 沉降趋势
基于动力系统自记忆原理的软土地基沉降预测
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作者 黄仁东 金浩 汪宏 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期31-35,共5页
基于软土地基沉降的过程是一个非线性的动力系统演变过程,为较为准确地对软土地基的沉降量进行预测。将“动力系统自记忆原理”引入软土地基沉降预测。采用双向差分原理反导出软土地基沉降的非线性常微分方程,将其作为微分动力核,建... 基于软土地基沉降的过程是一个非线性的动力系统演变过程,为较为准确地对软土地基的沉降量进行预测。将“动力系统自记忆原理”引入软土地基沉降预测。采用双向差分原理反导出软土地基沉降的非线性常微分方程,将其作为微分动力核,建立软土地基沉降自记忆模型。并将该模型用于汕汾高速公路软土地基沉降的预测。研究结果表明,将自记忆原理引入软土地基沉降的预测中。提高了预测的精度和适用范围。为软土地基沉降的预测提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 软土地基沉降 预测 自记忆原理 数据机制模型 动力系统
基于自忆性原理和EMD的中国清洁能源需求组合预测
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作者 汪哲荪 袁潇晨 +2 位作者 魏一鸣 金菊良 焦建玲 《水电能源科学》 北大核心 2010年第9期共5页
以中国历年能源消费量为基础,分别建立灰色自忆性预测模型和数据机理自忆性预测模型;利用经验模态分解方法分析中国能源消费增长率在经济、人口、城市化下的变化情况,并建立基于经验模态分解的BP神经网络预测模型;通过遗传算法构建能源... 以中国历年能源消费量为基础,分别建立灰色自忆性预测模型和数据机理自忆性预测模型;利用经验模态分解方法分析中国能源消费增长率在经济、人口、城市化下的变化情况,并建立基于经验模态分解的BP神经网络预测模型;通过遗传算法构建能源需求总量组合预测模型,求得中国清洁能源需求总量.研究结果表明:组合预测能够充分利用多个模型的丰富信息,提高预测的准确性;2020年中国清洁能源需求量将达到5.02×108~8.26×108 tce,应优先开发清洁能源. 展开更多
关键词 自忆性 EMD 中国能源 清洁能源 能源需求量 组合预测模型 Empirical Mode Decomposition Based China Energy Demand CLEAN 神经网络预测模型 经验模态分解方法 需求总量 消费增长率 能源消费量 优先开发 遗传算法 变化情况 准确性
Differential Hydrological Grey Model (DHGM) with self-memory function and its application to flood forecasting
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作者 XiangDong Chen (1) Jun Xia (1) (2) Qian Xu (3) 《中国科学:技术科学英文版》 SCIE EI CAS 2009年第4期1039-1049,共11页
This paper addresses a problem of flood forecasting with the self-memory function. Considering flood forecasting’s uncertainty and updating demand, a hybrid hydrological model, namely Differential Hy- drological Gre... This paper addresses a problem of flood forecasting with the self-memory function. Considering flood forecasting’s uncertainty and updating demand, a hybrid hydrological model, namely Differential Hy- drological Grey Model with self-memory function (DHGM-SM), is developed. The model has two fold features. One is to establish a self-memorization equation linked with DHGM, that could extract useful information from past data series and realize updating of hydrological dynamic process. The other is that this model has higher efficiency relative to original hydrological model without self-memory func- tion. This approach was applied to river flow forecasting of two representative basins in Tunxi of South China and Daqinggou of North China. It is shown that this hybrid method has satisfactory forecasting accuracy by examination of both calibration and validation. 展开更多
关键词 DIFFERENTIAL GREY model the self-memorization PRINCIPLE real-time forecasting faded-memory RECURSIVE least square method
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