组合神经网络

作品数：117被引量：571H指数：13
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基于遗传算法优化深度神经网络的站点客流预测
《交通运输工程与信息学报》2025年第1期72-84,共13页胡晓伟 吴则洋 卢泓博 王健 
国家自然科学基金项目(52272332);黑龙江省自然科学基金项目(YQ2021E031);中央高校基本科研业务费专项资金项目(HIT.OCEF.2022026)。
【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站...
关键词：城市交通 客流预测 组合神经网络 多源数据 遗传算法 
基于聚类SABO-VMD和组合神经网络的短期光伏发电功率预测
《太阳能学报》2025年第2期357-366,共10页冯建铭 希望·阿不都瓦依提 蔺红 
国家自然科学基金(52367012)。
针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Atte...
关键词：光伏功率 变分模态分解 神经网络 功率预测 注意力机制 高斯混合模型聚类 
基于组合神经网络的地质勘查找矿预测方法
《科学技术创新》2025年第2期27-30,共4页左鑫楠 
由于缺乏对地质勘查数据中线性地质特征在空间分布上的分析,导致对矿资源产出面积的预测结果误差较大,为此,提出基于组合神经网络的地质勘查找矿预测方法。通过执行非参数假设检验Kolmogorov-Smirnov(K-S检验),确定待评估矿点集合与地...
关键词：组合神经网络 地质勘查 线性地质特征 
基于组合NARX神经网络的非平稳含噪混沌时间序列在线预测
《航空学报》2024年第21期295-308,共14页葛佳昊 向锦武 李道春 
国家资助博士后研究人员计划(GZC20233371)。
针对混沌时间序列演化复杂,数据非平稳特征及噪声严重影响混沌时间序列短期预测精度的问题,提出了基于前向差分、改进小波包去噪和外因输入的非线性自回归网络(FD-IWPD-NARX)的非平稳含噪混沌时间序列(NNCTS)在线组合预测方法。在滚动...
关键词：含噪非平稳混沌时间序列 组合神经网络 NARX神经网络 改进小波包去噪 在线预测 
基于组合神经网络的UWB室内定位方法研究
《电子设计工程》2024年第21期1-7,共7页潘镐铖 范皓然 陈建飞 
国家自然科学基金(61601237);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21_0280)。
由于室内环境复杂,传统的超宽带(UWB)室内定位技术仅仅采用几何算法对待测目标的位置进行解算,误差较大且不可控。为了提高物体在运动状态下的定位精度,该文提出了基于CNNLSTM组合神经网络的定位预测模型。为了提高模型预测性能,在数据...
关键词：室内定位 卷积神经网络 长短时记忆网络 深度学习 自适应学习率 
CNN-LSTM车辆运动状态识别的AUKF组合导航方法被引量：1
《中国惯性技术学报》2024年第8期803-811,共9页刘宁 谢越栋 胡彬 范军芳 苏中 
北京市自然科学基金面上项目(4244091);国家重点研发计划课题(2020YFC1511702);北京市科技新星计划交叉学科合作课题(202111)资助;现代测控技术教育部重点实验室开放课题资助。
针对固定的噪声协方差难以适应车辆不同运动行为下噪声统计特性差异大的问题,提出了一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)的车辆运动状态识别自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)组合导航方法。首先,应用CNN-LSTM网络模型进行车辆运...
关键词：组合导航 车辆运动状态识别 组合神经网络 自适应无迹卡尔曼滤波 噪声协方差 
T-CPS下考虑人驾车行为影响的混行车辆协同控制
《控制与决策》2024年第5期1424-1432,共9页黄帅 孙棣华 赵敏 
国家重点研发计划项目(2021YFB2501000)。
由于传统人驾车(traditional human-driven vehicles, HVs)驾驶行为会受到驾驶员的心理和生理活动的不确定性影响,可能使得车辆频繁地加减速,进而导致混合交通条件下网联自动车(connected and automated vehicles, CAVs)很难快速跟踪此...
关键词：混合交通 交通信息物理系统 人驾车行为 协同控制 组合神经网络 NGSIM 
一种改进组合神经网络的超短期风速预测方法研究被引量：3
《发电技术》2024年第2期323-330,共8页邵宜祥 刘剑 胡丽萍 过亮 方渊 李睿 
国家电网公司科技项目(524608140152)。
超短期风速预测是保障风电机组桨距角前馈控制实施效果的关键,对提高风电机组环境适应性具有重要影响。为了提高预测精度,提出了一种改进组合神经网络的超短期风速预测方法。该方法选择适合时间序列预测且具有较强非线性学习能力的BP神...
关键词：风力发电 超短期风速预测 BP神经网络 长短期记忆(LSTM)神经网络 差分进化(DE)算法 
基于深度学习的城市配电网多级动态重构决策方法
《高电压技术》2024年第4期1468-1477,I0026,I0027,共12页姜思远 高红均 马望 王仁浚 石铖 刘俊勇 
国家自然科学基金(52077146)。
多级动态重构技术相比于传统全局重构技术更适合用以改善大规模城市配电网的运行经济性,但是随之而来的重构级别识别又成了新问题。由此,该文依托现有的多级动态重构数学模型,提出一种基于深度学习算法的城市配电网多级动态重构决策方法...
关键词：城市配电网 多级动态重构 时空分布不均衡 组合神经网络 双重注意力机制 
双参数Tweedie机器学习模型及其精算应用
《统计研究》2024年第4期126-140,共15页高雅倩 孟生旺 
国家社会科学基金重点项目“巨灾债券定价与风险管理的统计建模研究”(22ATJ005);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“数字时代风险管理与精算模型研究”(22JJD910003)。
Tweedie回归是保险损失预测和风险定价的主要工具之一。为充分利用大数据、物联网、机器学习等技术促进保险业的数字化转型,实现更加精准的风险识别和风险定价,本文将传统的Tweedie广义线性模型推广到双参数形式,并结合机器学习算法,提...
关键词：Tweedie回归 双参数梯度提升树 双参数组合神经网络 驾驶行为因子 
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