多步预报

作品数：19被引量：98H指数：7
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基于LSTM循环神经网络的船舶运动极短期预报
《船舶工程》2024年第5期33-40,55,共9页张怡 孟帅 刘震 封培元 
国家自然科学基金面上项目(51879161,52271335)。
长短期记忆(LSTM)循环神经网络对于预报非线性时间序列有优势,尝试将LSTM网络应用于船舶运动极短期预报。利用某破冰船在北冰洋航行时两段典型海况下的横摇和纵摇运动实测数据,探究LSTM神经网络模型的预报精度和有效时长。研究发现,LST...
关键词：极短期预报 长短期记忆循环神经网络 直接多步预报 误差积累 
电熔镁砂生产用电需量多步智能预报方法被引量：2
《自动化学报》2023年第9期1868-1877,共10页张菁雯 柴天佑 李慷 
2020年度辽宁省科技重大专项计划(2020JH1/10100008);国家自然科学基金重大项目(61991404);一体化过程控制学科创新引智基地2.0(B08015);国家重点研发计划(2019YFB2006202)资助。
电熔镁砂生产(Fused magnesia smelting process,FMSP)用电需量会出现先升后降的尖峰现象,当峰值达到用电需量限幅值,会将电熔镁炉(Fused magnesia furnace,FMF)拉闸断电.为避免尖峰时刻的不必要拉闸需要对需量尖峰进行识别,因此需要进...
关键词：需量多步预报 需量尖峰 端边云协同 自适应深度学习 
基于可观性分析和多步预报CKF的双馈风机动态状态估计被引量：3
《电力系统自动化》2023年第3期49-58,共10页朱茂林 刘灏 毕天姝 
国家自然科学基金资助项目(51725702)。
准确的动态状态估计结果对实时监测双馈风机运行状态具有重要意义。适当的量测集选取是实现准确状态估计的基础。为此,基于Lie导数推导了系统状态可观性矩阵;然后,基于自动微分技术实现了可观性矩阵的快速计算,并利用可观性矩阵的最小...
关键词：双馈风机 动态状态估计 可观性分析 多步预报 Lie导数 最小奇异值 
WPT-HPO-ELM径流多步预报模型研究被引量：13
《水资源与水工程学报》2022年第6期69-76,共8页许建伟 崔东文 
云南省创新团队建设专项(2018HC024);云南重点研发计划项目(科技入滇专项);国家澜湄合作基金项目(2018-1177-02)。
为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换(WPT)-猎人猎物优化(HPO)算法-极限学习机(ELM)相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报。引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取...
关键词：径流预报 小波包变换 猎人猎物优化算法 极限学习机 多步预报 仿真测试 
基于小波包分解的EHO-ELM与EHO-DELM日径流多步预报模型研究被引量：12
《中国农村水利水电》2022年第10期81-86,共6页李新华 崔东文 
国家自然科学基金项目(91547205)。
为提高日径流时间序列多步预报精度,基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)方法、象群优化(Elephant Herding Optimization,EHO)算法和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、深度极限学习机(Eeep Extreme Learning Ma...
关键词：日径流预报 小波包分解 象群优化算法 极限学习机 深度极限学习机 多步预测 
多步预测误差方法在先控性能评估中的应用
《山西大同大学学报（自然科学版）》2016年第4期28-32,共5页刘桂枝 刘红梅 陈爱军 
国家青年自然科学基金[61307121];山西大同大学科研项目[2014K4];山西大同大学教改项目[XJY2013213]
本文在基于最优预报的基础上提出了一种新的MPC性能评估方法。通过将已有的基于k步预测误差的控制系统性能评估方法进行拓展,得到了一种新的基于多步最优预测误差的先进控制系统的性能评估方法。最后提出了一个新的基于多步预测误差的...
关键词：先进过程控制 控制性能评估 多步预报 模型预测控制 
基于多变量加权一阶局域法多步预报模型的舰船摇荡预报被引量：1
《船舶力学》2014年第7期794-798,共5页蔡烽 刘博 石爱国 
国防预研基金;国家自然科学基金资助(61071006)
针对舰船各个自由度摇荡之间存在耦合的实际,提出了一种多变量加权一阶局域法多步预报模型(MAOLMM)。对Chen’s吸引子仿真数据及某型船真实海浪下航行的摇荡数据进行了预报分析,结果显示,多变量加权一阶局域法多步预报模型的预报精度高...
关键词：时间序列 舰船摇荡 多变量 加权一阶局域法多步预报 
基于GA优化BP神经网络辨识的Volterra级数核估计算法被引量：11
《南京理工大学学报》2012年第6期962-967,共6页门志国 彭秀艳 王兴梅 胡忠辉 孙双双 
黑龙江省科学基金(QC2011C011)
为取得更有效的船舶运动预报效果,提出了一种利用遗传算法(GA)优化单输出三层反向传播(BP)神经网络辨识Volterra级数核的算法。在船舶航行姿态时间序列的混沌特性识别基础上,分析了GA、BP神经网络和Volterra级数模型的特征。利用GA优化B...
关键词：遗传算法 反向传播神经网络 混沌特性识别 船舶运动 多步预报 
广义系统H_∞多步预报器设计被引量：1
《控制理论与应用》2007年第5期693-700,共8页王好谦 张焕水 段广仁 王高才 
国家自然科学基金资助项目(60574016);广东省自然科学基金资助项目(OB300432)
基于格林空间中的新息分析方法和卡尔曼滤波理论,首次给出了广义系统H∞多步预报器存在的充要条件和一种简单的计算方法.本文将广义系统的H∞多步预报问题转化为带有当前观测和时滞观测的格林空间中广义系统最小方差估计问题,然后引入...
关键词：广义系统 H∞多步预报 格林空间 新息序列 
高炉铁水含硅量的动态神经网络多步预报被引量：7
《仪器仪表学报》2006年第11期1448-1451,共4页王玉涛 严其艳 杨钢 徐万仁 
辽宁省自然科学基金(20062021)资助项目。
本文提出一种基于主成分分析法的动态神经网络模型实现高炉铁水含硅量多步预报。本方法将经主成分分析法处理后的高炉数据样本作为改进型Elman网络的输入,减少变量个数,简化网络结构；同时采用动态递归算法进行高炉铁水含硅量多步预报,...
关键词：铁水含硅量预报 主成分分析法 改进型Elman网络 
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