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针对仅利用欧氏距离不能准确反映相空间中相点间的相似性大小,提出一种改进预测模型,该模型同时考虑相点间的欧氏距离和相似性来选取邻近点。在对交通流量时间序列进行相空间重构后,运用最小二乘支持向量机分别对不同方法得到的邻近点进行训练,并对未来时段的交通流量进行了多步预测。实际案例的预测结果表明,改进方法比一般方法具有更好的适应能力和预测精度。 相似文献
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现有的舰船轴带发电系统电力动态负荷自动测试方法均存在着测试精准度较低、测试时间过长的难题,为了解决上述问题,提出舰船轴带发电系统电力动态负荷自动测试方法研究。依据混沌理论对电力动态负荷时间序列相空间进行重构,以此为基础,根据支持向量机理论构建电力动态负荷自动测试模型,以模型为工具,采用小波分解对电力动态负荷时间序列进行分解,通过模型得到电力动态负荷自动测试结果,实现了电力动态负荷的自动测试。通过实验得到,与现有的电力动态负荷自动测试方法相比较,提出的电力动态负荷自动测试方法极大地提升了测试精准度,缩短了测试时间,充分说明提出的电力动态负荷自动测试方法具备更好的测试效果。 相似文献
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为进一步提高货物吞吐量预测准确性,提出基于NeuralProphet时间序列模型与长短期记忆(LSTM)神经网络的组合预测模型。首先利用NeuralProphet模型对港口货物吞吐量数据进行训练得到预测值并计算残差序列,然后对残差数据建立LSTM神经网络模型进行预报修正,重构得到最终的预测值。以上海港、厦门港的月度货物吞吐量数据为样本展开试验,结果表明,该模型能够有效地解决数据异常波动造成的预测结果误差大、预测效果不稳定等问题;相比于传统单一模型与LSTM-支持向量机(SVM)、Bi-LSTM等组合模型,NeuralProphet-LSTM模型预测精度更高,可帮助港航企业及时调整规划决策与经营策略。 相似文献
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针对水文参数时间序列的预测问题,在多尺度影响因素分析的基础上,提出了一种新的基于多周期重构的预测方法。首先利用小波变换和滑动平均计算对原始时间序列进行若干周期的分解;对分解序列分别进行自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)建模,由模型进行递推预测;再将预测结果反向重构实现对原始序列未来值的预测。运用此方法,对烟台海区某海洋浮标站的温度测量数据进行了分析。分析结果表明,此方法相比直接在原始序列上进行ARIMA建模与预测,预测准确度得到提升,可用于对试验海区水文参数序列的处理,为试验决策提供支撑。 相似文献
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针对船用LNG双燃料发动机设备复杂,故障预测效率低、准确度差的问题,提出一种长短期记忆网络与改进粒子群优化算法优化支持向量机融合的预测模型。利用LSTM模型时间序列变化的能力对设备未来的运行状态进行预测,然后采用非线性自适应惯性权重改进PSO算法对SVM参数进行寻优,以提高其寻优能力和收敛速度;改进的LSTM-PSO-SVM融合模型可实现对设备故障状态的快速、准确预测。通过对某船用LNG双燃料发动机的故障预测仿真,结果表明上述模型具有更高的故障识别准确率和更快的识别速度,能够准确预测船用LNG双燃料发动机潜在故障。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
针对当前船舶港口建筑工程成本估计精度低的问题,提出时间序列分析法的船舶港口建筑工程成本估计方法。首先采集大量船舶港口建筑工程成本历史数据,将它们组成一组时间序列数据,然后引入小波变换对船舶港口建筑工程成本时间序列数据进行分解,得到趋势部分和细节部分,使得变化特点比较明显,最后采用RBF神经网络对船舶港口建筑工程成本时间序列的趋势部分进行建模,采用支持向量机对船舶港口建筑工程成本时间序列的细节部分进行建模,并根据预测结果重构得到船舶港口建筑工程成本估计结果。实例研究结果表明,时间序列分析法的船舶港口建筑工程成本估计效率高,可以高精度对船舶港口建筑工程成本进行估计。 相似文献
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为有效解决船舶轴系滑油中的磨损铁屑含量预测与评价方面的问题,提出一种组合预测方法。为降低测量噪声对预测的影响,利用小波变换对测量序列进行降噪,选择Daubechies 4(Db4)作为小波基,结合软阈值函数对时间序列进行分解和重构,同时利用基于平滑度和均方根误差的复合指标确定最优的分解层数。采用非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-Regressive Neural Network,NARNN)进行预测分析,实现对变化趋势的预测和对保养时间的评估。以某船轴系滑油中的磨损铁屑含量历史数据为样本进行试验,结果表明该方法是有效的。 相似文献
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船舶的动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点,经采用基于结构风险最小化原则的神经网络--支持向量机,能充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性来对船舶进行辨识,并以此作为广义预测控制算法中的预测模型,加以相应的预测控制算法达到航向保持的目的.仿真结果表明:支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力;基于支持向量机的广义预测控制算法具有很好的控制性能. 相似文献
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提出了一种将关联维数理论应用于转子-轴承不平衡耦合故障诊断的新方法,重点讨论转子系统转速对系统平衡的影响,对滚动轴承支承下的耦合系统的动力学方程仿真计算获取的非线性时间序列进行相空间重构,并计算出关联维数,比较了不同故障状态下的关联维数特征,发现了耦合故障下关联维数的变化规律,并以此作为耦合故障识别的重要特征.仿真试验验证了分析结果,表明了文中所述方法良好的性能. 相似文献