搜索到1982篇“ GRNN神经网络“的相关文章
- 改进的MVO-GRNN神经网络岩爆预测模型研究
- 2024年
- 准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved Multi-Verse Optimizer,IMVO)优化广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的岩爆预测模型。在普通多元宇宙算法(MVO)的基础上,运用自适应平衡机制调节MVO算法中的虫洞存在概率(V_(WEP))和旅行距离率(V_(TDR))两个重要参数来改进该算法;再运用改进的多元宇宙算法优化广义回归神经网络的光滑度,通过训练数据优选出最佳光滑因子σ,得到IMVO-GRNN神经网络岩爆烈度预测模型;最后结合工程实例验证模型的性能。研究表明,该模型相比传统模型寻优能力更强,精度更高,为岩爆预测提供了一种新的思路。
- 侯克鹏包广拓孙华芬
- 关键词：安全工程岩爆预测
- 基于PSO-GRNN神经网络的二手车价值评估模型研究与应用
- 随着我国经济进入高质量发展阶段,汽车市场发展蓬勃,越来越多的消费者依托多方面考虑,将目光渐渐投向了二手车交易市场。至2022年底,我国二手汽车售卖总量大幅度提高;与此同时,我国相关部门表态支持二手车行业发展,出台了一系列...
- 汤怡琳
- 关键词：神经网络模型粒子群算法
- 基于GRNN神经网络的钢筋混凝土柱耗能能力预测
- 2023年
- 耗能能力是衡量钢筋混凝土柱(RC柱)抗震性能的重要指标,有限元模拟和试验法存在耗时耗力、成本高等问题。为此,文中提出了基于GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法。从PEER数据库选取212组矩形柱,采用等效粘滞阻尼系数作为评价耗能能力的指标,利用MATLAB软件计算RC柱的滞回环面积和等效粘滞阻尼系数,通过SPSS显著性试验的方法评估影响RC柱等效粘滞阻尼系数的主要因素,建立RC柱等效粘滞阻尼系数神经网络预测模型。结果表明GRNN神经网络具有很好的表现,模型在测试集上的平均相对误差为21.33%,决定系数为0.792,等效粘滞阻尼系数预测值曲线与真实值曲线接近,具有良好的应用价值。
- 周祥曾森董一韩
- 关键词：钢筋混凝土柱GRNN神经网络
- INFO-GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法
- 2023年
- 针对GRNN神经网络预测RC柱耗能能力的方法存在计算复杂度高和空间复杂度高等问题,文中研究得出一种新的评价RC柱耗能能力的指标,提出了INFO-GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法。研究结果选取212组矩形柱,计算RC柱的滞回环面积和面周系数,结果表明面周系数曲线的预测值与真实值接近,具有较高的应用价值。
- 徐常文曾森周祥
- 关键词：钢筋混凝土柱耗能能力
- GRNN神经网络在汽车发动机性能预测中的应用
- 2023年
- 建立多输入参数条件下发动机动力性能及燃油经济性能预测模型,研究平滑因子、输入参数对预测精度的影响;建立预测模型,研究发动机运转参数对动力性能与燃油消耗率的影响规律。研究结果表明:采用广义回归神经网络(GRNN)能构建准确性较高的发动机动力性能与燃油经济性能预测模型;选择合适的平滑因子可使GRNN算法获得的预测值避免出现较大波动,同时兼顾较高预测精度;保持合适的油门开度能使发动机输出较高的功率和转矩;低功率或低油门开度使发动机燃油消耗率较高。
- 林冬燕
- 关键词：汽车发动机广义回归神经网络动力性能燃油消耗率
- 基于WOA-GA-GRNN神经网络的输电导线脱冰跳跃高度预测
- 2023年
- 覆冰脱落后导线上下振动会减小导线之间的相间距离,严重时可能造成相间距离小于绝缘间隙,引起输电线路发生相间闪络、跳闸等电气事故,严重影响输电线路安全运行。为准确得到脱冰后的最大跳跃高度,采用鲸鱼算法(WOA)混合遗传算法(GA)对广义回归神经网络(GRNN)参数进行优化,以分裂数、档距、覆冰厚度、脱冰率和导线型号作为参数输入,脱冰后最大跳跃高度作为输出,构建脱冰跳跃高度预测模型。通过有限元分析生成模型训练数据集和测试集,并采用评价指标法评估其准确性。与设计规程公式和工程简化公式的计算结果相比,该预测模型的平均相对误差最小,拟合效果更优,脱冰跳跃高度的计算准确度更高。该模型可以较准确、快速地得出最大脱冰跳跃高度,为输电线路防灾减灾设计提供支撑。
- 蔡德成王岭柏晓路汪峰王艳君胡守松
- 关键词：线路导线广义回归神经网络
- 基于Lasso-GRNN神经网络模型的北京市物流业碳排放量预测
- 2023年
- 在以“碳达峰、碳中和”为发展目标的背景下,本文构建了一个组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型对北京市物流业的碳排放量进行分析预测。首先测算2000~2021年北京市物流业碳排放量,选取地区生产总值、物流业产值、贸易出口总额等20项指标变量作为北京市物流业碳排放量的影响因素,利用Lasso回归模型确定影响北京市物流业碳排放量的关键变量,在此基础上将筛选出的各指标值作为GRNN神经网络的输入变量,构建Lasso-GRNN神经网络模型对碳排放量进行预测。研究结果表明,Lasso-GRNN神经网络模型的预测效果明显优于PLS-GRNN和PCA-GRNN组合预测模型,该模型误差更小、精度更高,更适合用于碳排放量及其相关指标的预测。
- 韩宗秀刘晓杰徐东睿
- 关键词：碳排放量GRNN神经网络
- 基于PCA-IFOA-GRNN神经网络电力负荷预测
- 2023年
- 当进行电力负荷预测时,需要考虑较多的相关变量,相关变量的非线性、冗余等因素导致传统的方法效率较低,预测精度不高。为了提高预测效率和结果精度,该文优化果蝇算法,增强其性能,利用主成分分析方法对输入量进行分析、筛选,利用数据训练模型、预测,最终得出结果。数据采用某地级市2019年的电力负荷,经验证,改进后的算法的负荷预测精度变高。
- 胡亚超
- 关键词：神经网络电力负荷主成分分析方法
- 基于改进PSO-GRNN神经网络称重传感器故障诊断方法
- 本发明涉及一种基于改进PSO‑GRNN神经网络称重传感器故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1：采集称重传感器正常状态下的振动信号以及不同故障状态下的振动信号，形成第一数据集；步骤2：对第一数据集的数据样本进行打标签处理，形...
- 梁伟陈志雄钟建华钟剑锋钟舜聪
- 基于GRNN神经网络的井下防水密闭墙工况预测方法及系统
- 本申请涉及煤矿积水采空区安全监测领域，尤其涉及一种基于GRNN神经网络的井下防水密闭墙工况预测方法及系统，基于GRNN神经网络的井下防水密闭墙工况预测方法，包括以下步骤，样本数据采集；数据异常值消除处理；数据标准化处理；...
- 王健屈世甲张羽杨欢于振葛彬彬冯黎莉
相关作者
- 孟令启
- 作品数：213被引量：319H指数：9
- 供职机构：安徽科技学院
- 研究主题：中厚板轧机 淬火炉 MATLAB 网带 非线性
- 袁颖
- 作品数：45被引量：199H指数：9
- 供职机构：石家庄经济学院
- 研究主题：损伤识别 遗传算法 结构损伤识别 残余力向量法 噪声
- 张济世
- 作品数：76被引量：1,267H指数：24
- 供职机构：兰州交通大学环境与市政工程学院
- 研究主题：水资源 黑河流域 出山径流 降水 内陆河
- 周爱红
- 作品数：33被引量：115H指数：6
- 供职机构：石家庄经济学院
- 研究主题：损伤识别 遗传算法 结构损伤识别 并联复合隔震 残余力向量法
- 陈仁升
- 作品数：123被引量：2,582H指数：34
- 供职机构：中国科学院
- 研究主题：降水 黑河流域 冰川 长江黄河源区 气温
