分享到:

神经网络预测及其在科学数据挖掘中的应用

预测是根据过去和现在的情况,对未来的发展做出预见性的判断。预测对于科学研究有着重要的意义。预测的基础就在于对历史数据的处理。计算机技术的出现,为迅速收集和处理历史数据提供了有力的工具。但是,人们也遇到了极大的难题,那就是面对成百上千兆的数据,人们无从下手。90年代初人们提出数据挖掘技术来处理海量的数据,提取信息,数据挖掘得到了越来越广泛的应用。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种,按功能可分有两大类:预测型模式和描述型模式:预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式;描述型模式是对数据中存在的规则做一种描述,或者根据数据的相似性把数据分组。因此,数据挖掘的功能大致可以分为两类:对现在的描述和对未来的预测。而对现在准确的描述,正是对未来精确预测的基础,甚至可以说,数据挖掘的功能就是预测。当前,数据挖掘的研究已经形成了热点,在数据挖掘中综合运用了各学科的技术,它不仅涉及统计学原理,而且包括数据库管理,人工智能,机  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国矿业大学(北京)
中国矿业大学(北京)

基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究

煤炭资源一直以来作为重要的能源来源,在生活和工业中的需求日益增加,而煤矿的开采因为其特殊的环境因素而有一定的危险性,尤其是煤矿瓦斯灾害作为煤矿首要的恶性事故,其发生频率高,破坏性广,社会影响大。长期以来,人们一直是以瓦斯的检测为主,无法提前预测瓦斯灾害的发生。本文综合阐述了煤矿瓦斯监测的主要问题所在,讨论了预测灾害发生的重要性和可能性。通过对监测数据资源进行数据挖掘、分析,采用支持向量机、模糊集等理论建立多源、多平台、多传感器煤矿瓦斯灾害在线辨识、隐患判别和决策模型;攻克了瓦斯监测系统不能及时发现重大瓦斯灾害隐患的关键技术。为了解决瓦斯灾害在线辨识中的不确定性和不精确性的问题,分别建立了基于Bayes network和D S证据理论的煤矿瓦斯灾害特征级融合模型及算法。并对这两种模型进行实验研究,检验这两种模型的有效性。提出利用多种监测信息进行“数据挖掘”、分析、处理、融合和综合判断瓦斯灾害危险性的先进理论和方法,为解决预测问题提...  (本文共111页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北大学
东北大学

数据挖掘在短期电力负荷预测中的应用研究

电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要工作,预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。短期负荷预测是从已知的社会经济发展和电力需求出发,通过对历史数据的研究分析,对未来一天的系统负荷进行估计和推算。影响电力负荷的因素很多,这些因素对负荷的影响具有非线性、复杂性、滞后性等特点。如果影响因素没有分析正确,要得到准确的负荷预测是相当困难的。要进行准确的负荷预测,必须对历史数据进行深入分析。由于数据挖掘技术具有从海量信息中挖掘知识的能力,因此在负荷预测中引入了数据挖掘理论,以期建立精确的预测模型。本文通过制定各种数据挖掘元模式,指导数据挖掘引擎对历史数据进行挖掘,来发现有用的知识。这些知识包括影响负荷变化的因素、因素变化时负荷变化的规律、与预测日输入信息最适合的训练样本及预测样本等。在预测模式和模型算法的选择上,充分考虑季节、气象、温度和节假日等因素,运用逐级均值聚类算法对以上因素进行多层次、多细节分...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科技情报开发与经济》2007年15期
科技情报开发与经济

神经网络预测控制综述

1预测控制概述预测控制(Predictive Control,简称PC)是20世纪70年代后期直接从工业过程控制中发展起来的一类新型计算机控制算法,其产生有着深刻的历史背景。一方面,是来自复杂工业实践向高层优化控制所提出的挑战;另一方面,是受到了计算机技术在自动化领域应用的推动。众所周知,控制理论与控制实践之间长期存在着一条鸿沟,主要表现在:实际工业过程存在复杂性、非线性以及强耦合性,难以建立精确的数学模型;工业对象的结构、参数、环境的不确定性,使得建立在精确模型基础上的先进控制策略难以实现有效控制;现代控制理论提供的复杂算法难以满足工业过程控制的实时性和经济性的要求[1]。为了克服理论在实践应用中的不足,人们试图寻找一种对模型精度要求低且易于实现、综合控制质量好、在线计算方便的新型优化控制方法。预测控制就是在这种背景下发展起来的一种新型的计算机控制方法。预测控制主要有模型算法控制[2](MAC)、动态矩阵控制(DMC)、广义预...  (本文共3页) 阅读全文>>

天津大学
天津大学

非线性时滞系统的神经网络预测控制

非线性时滞系统在生产过程中是较常见的、但又是难以控制的。由于神经网络能对任意复杂非线性函数充分逼近,而预测技术可以很好的解决时滞和不确定性的影响。非线性时滞系统的神经网络预测控制在近几年得到了迅速的发展,并成为非线性过程控制的主要手段之一。本文对非线性时滞系统采用了d步超前预测模型的神经网络预测控制。首次实现了非线性时滞系统的神经网络预测控制的并联模型的RTRL算法,对比讨论了并联模型的RTRL算法和它比串并联模型的BP算法的优越之处。指出现有的NARMA模型修正方法对时滞系统的不当之处。以时滞系统神经网络预测控制为例,介绍了NARMA模型的正确修正方法。文中介绍了一种新的正交神经网络。首次给出了多变量输入正交神经网络完备处理单元(神经元)选择的通用公式;针对输入变量增多时,完备处理单元急剧增加的情况,提出了几种裁减完备处理单元的选取方法。仿真实验验证了正交神经网络比BP网络收敛速度快、训练时间短、逼近能力好。构成了正交递归神经...  (本文共99页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

天津港邮轮母港邮轮发展策略研究

在亚太地区的邮轮市场中中国已经成为重要的邮轮航线始发港同时也是环球航线的重要挂靠港,亚太邮轮市场已经成为全球最具发展潜力的市场,而中国在亚太邮轮市场中具有举足轻重的核心地位。如今中国地区基本形成了三点一线的邮轮母港基本格局,北方地区以天津港为中心,辐射日韩和北美东海岸地区;中部以上海港为主要代表,主要航线是周边日本韩国以及中国港澳台地区;厦门和三亚是南部市场核心,辐射台湾和东南亚。随着中国旅游市场的发展和国际关系的日益密切,赴华旅游的游客逐年递增,而出国旅游的游客也一直保持着上升的态势,旅客对邮轮市场的需求会不断增加。国际上邮轮旅游业营业额增长迅猛,每年增幅超过10%,是国际公认的朝阳产业。从2006年起,经过10年的发展和扩张,我国邮轮市场增长势头节节攀升,到2015年成为全世界第4大邮轮市场。作为中国唯一坐落于自由贸易区的邮轮母港,天津具备齐全的邮轮服务基础设施,同时也有利好的政策作为支持。十三五期间,以邮轮为重点的旅游产业...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京化工大学
北京化工大学

橡胶老化寿命的神经网络预测及软件开发

橡胶具有高弹性、粘弹性、电绝缘性等特性,因此,在土木建筑、交通运输、电气通讯等许多方面都有重要应用。老化是橡胶制品或元件失效的主要形式,是一个非常复杂的变化过程,其中涉及的影响因素很多,且各影响因素的作用强度和影响能力不一,本文基于橡胶热氧老化结果,对橡胶的老化和寿命预测进行了深入研究。研究的主要内容如下:(1)建立以温度和性能为输入、老化时间为输出的橡胶老化寿命预测BP网络模型,并分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行优化,比较BP、GA-BP和PSO-BP三种模型预测结果的稳定性、精度以及收敛速度,结果显示GA-BP神经网络模型具有相对较好的稳定性和精度,最适合用于预测橡胶老化寿命。(2)比较GA-BP网络模型与动力学曲线直线化模型预测结果的相对误差,结果显示GA-BP网络模型预测结果更加精确,且动力学曲线直线化模型预测结果随着温度的下降,误差越来越大。并分析橡胶老化实验样本对GA-BP神经网络预测的影响,结果显示...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>