GRNN

作品数：489被引量：2166H指数：20
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基于RVM-GRNN组合模型的天然气负荷预测研究
《软件导刊》2023年第1期138-144,共7页邵必林 刘通 饶媛 
国家自然科学基金项目(62072363)。
为了提高天然气负荷预测精度,针对不同时间段的天然气负荷周期性及非线性特点,提出一种相关向量机模型(RVM)和广义回归神经网络模型(GRNN)组合的优化模型。采用RVM对天然气负荷数据值数据进行初步建模,并用GRNN对RVM模型的残差进行非线...
关键词：RVM GRNN MAPE 天然气负荷预测 组合模型 
基于MEEMD加窗改进方法与GRNN组合的电力负荷预测被引量：1
《软件导刊》2019年第12期44-50,共7页高晗 段艳涛 毕贵红 
针对电力负荷序列不稳定性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度下降等问题,提出MEEMD加窗改进方法和GRNN组合的短期电力负荷预测模型。利用GRNN神经网络延拓方法对原始信号两端数据进行延拓,用余弦窗函数对延拓数据加窗处理后再进行ME...
关键词：电力负荷预测 GRNN 端点效应 模态混叠 余弦窗函数 
基于GRNN的订单需求量预测研究被引量：2
《软件导刊》2018年第1期149-151,共3页蒋秋霖 张聪 李颖昉 王昕 
吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目(2014136)
按需生产是企业在市场经济中保持竞争力关键所在,所以准确预测下一阶段订单需求量尤为重要。运用广义回归神经网络预测某企业下一阶段订单需求量,并与BP神经网络及灰色神经网络进行对比实验。结果表明,GRNN神经网络模型订单在需求预测...
关键词：广义回归神经网络 订单需求量 预测研究 
基于GRNN并融合卡尔曼滤波实现短时交通流预测被引量：2
《软件导刊》2012年第8期23-25,共3页陈丹 徐健锐 
针对卡尔曼滤波应用需要构建精确数学模型的局限,提出将广义回归神经网络与卡尔曼滤波相融合,并将其用于短时交通流预测。这种融合后的新方法利用了GRNN良好的非线性映射能力,能对实际系统进行系统辨识,并获得符合预测要求的系统状态方...
关键词：交通流 广义回归神经网络 卡尔曼滤波 短时预测 
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