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基于小波分解-Elman网络的灌区地下水埋深预测模型

地下水埋深受多种因素的影响,其演变具有趋势性、突变性与非平稳性。小波分解通过将时间序列分解成高频与低频分量来减少序列的非平稳性,其在处理非平稳信号方面具有明显的优势;Elman网络对非线性问题具有适应时变和动态记忆的优点。基于小波分解与Elman网络的优点,提出了一个新的地下水埋深预测耦合模型,并将其应用到人民胜利渠地下  (本文共7页) 阅读全文>>

《建筑节能》2020年03期
建筑节能

基于Elman神经网络的新风负荷预测研究

准确地预测新风负荷是空调系统的运维调节和节能优化的前提。但是目前传统的预测方法大多预测精度不准确。针对这个问题,在利用MATLAB仿真基础上,建立一种基于Elman型神经网络的新风负...  (本文共4页) 阅读全文>>

《装备环境工程》2020年07期
装备环境工程

基于Elman网络的导引头舱停放温度环境条件预计

目的克服现场温度测试难以短时间内获得高温极值的缺陷,准确制定导弹导引头舱机场停放高温环境条件,提出一种导引头舱内高温预计的方法。方法在导引头舱内温度测试数据基础上,建立基于Elman网络的导引头舱温度预计模型,并与BP网络预计模型、线...  (本文共6页) 阅读全文>>

《人民长江》2020年07期
人民长江

基于Elman神经网络模型的西河水库水质评价

湔江流域的西河水库是四川省彭州市的主要灌溉和饮用水源,该流域非点源污染已严重影响了彭州市的饮用水安全。为正确地掌握西河水库污染物来源,合理评价西河水库水质及水环境质量对保障彭州市居民饮水安全、维护彭州市社会稳定有着重要意义。采用Elman神经网络模型对西河水库进行水质与水环境质量评价。结果表明:①西河水库水质呈现由...  (本文共7页) 阅读全文>>

《中国防痨杂志》2019年06期
中国防痨杂志

差分自回归移动平均模型与Elman神经网络及其组合模型对北京市肺结核发病预测效果的比较

目的比较差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型、Elman神经网络及其组合(ARIMA-Elman)模型对北京市肺结核发病趋势的预测效果,探讨最佳预测模型。方法以2010—2017年北京市肺结核月报告发病例数为数据基础,分别采用ARIMA模型、Elman神经网络及ARIMA-Elman组合模型,预测2018年12个月肺结核报告发病例数,以2018年的实际月报告发病例数验证3种模型的预测效果,评价指标使用平均绝对误差和平均绝对百分误差。结果ARIMA模型、Elman神经网络和ARIMA...  (本文共7页) 阅读全文>>

《Journal of Shanghai Jiaotong University(Science)》2018年S1期
Journal of Shanghai Jiaotong University(Science)

Real-Time Fault Diagnosis for Gas Turbine Blade Based on Output-Hidden Feedback Elman Neural Network

In order to remotely monitor and maintain large-scale complex equipment in real time, China Telecom plans to create a total solution that integrates remote data collection, transmission, storage, analysis and prediction. This solution can provide manufacturers with proactive...  (本文共8页) 阅读全文>>