[Conclusion] The electricity consumption forecast using the BP regression model exhibits considerable deviations when compared to the actual status. The electricity consumption forecast by the EEMD-BP regression model shows a significant improvement in accuracy, attributed to the incorporatio...
与GM(1，1)和BP神经⽹络模型对⽐分析表明，该算法预测精度较⾼，在边坡变形波动剧烈时段，也能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。关键词：边坡；变形；预测；EEMD-BP模型 关键词：0 引⾔ 边坡变形受地下⽔、地质、⽓候和⼈类活动等多种因素共同影响，在运⾏过程中会发⽣不同程度的形变...
BP神经网络进行海平面变化时间序列预测(R=076,RMSE=3674mm,ME=-346),EEMDBP建模预测精度有 显著提高(R=089,RMSE=2816mm,ME=231)。说明EEMDBP建模首先对非平稳非线性时间序列进行平稳 化、降噪等处理,再分别对分解后序列进行预测,有利于提高预测精度。该方法为相关区域海平面变化趋势预测 研究提供现实参考意义。
开发了一套齿轮传动噪声的分析软件,实现了噪声信号时域、频域的曲线显示,特征值计算,EEMD分解,时域同步平均,信号重构,智能识别等功能。实验包括:在实验室条件下减速箱的噪声测量与分析,以及在齿轮厂生产车问齿轮传动噪声的测量和分析。实验结果表明,本文提出的基于EEMD和BP神经网络的智能化噪声分析系统可以较好地对齿轮...
EEMD是一种基于降阶分解的方法,可以将信号分解为不同频率之间的子信号,可以更好地区分不同频率之间的故障信号。LM优化法是一种名为Levenberg-Marquardt的优化算法,可以用于BP神经网络的训练,可以更好地调节神经网络的权值和偏差。 2.2 BP神经网络 在特征提取后,本研究将采用BP神经网络进行轴承故障诊断。BP神经网络是...
结果显示:EEMD分解能有效提取海平面变化中隐含的多时间尺度信号,神经网络能较好地预测不同尺度海平面变化趋势.相对于直接利用BP神经网络进行预测(R=0.74,RMSE=37.51 mm,MAE=48.02 mm),EEMD-BP组合模型预测精度显著提高(R=0.88,RMSE=29.23 mm,MAE=37.50 mm).EEMD-BP组合模型首先对海平面变化序列进行平稳化,降噪等...
A Hybrid model for short-term photovoltaic power forecasting based on EEMD-BP combined method[J]. Power System & Clean Energy, 2016, 32(7): 132-137... 于群,朴在林,胡博 - 《电网与清洁能源》 被引量: 27发表: 2016年 基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型 A Hybrid model for short-term...
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潘浩目前担任聊城浩瀚智能科技有限公司、莘县景诺衣服店等3家企业法定代表人,同时在3家企业担任高管,包括担任聊城浩瀚智能科技有限公司执行董事兼总经理,莘县豪林建筑装修有限公司监事;二、潘浩投资情况:目前潘浩是3家企业最终受益人,包括其在投资聊城浩瀚智能科技有限公司最终收益股份为50%,投资莘县景诺衣服店最终收益...
一、薛娟担任职务:薛娟目前担任滁州松鼠研学教育科技有限公司法定代表人,同时担任滁州金智汇文化艺术有限公司监事,滁州松鼠研学教育科技有限公司执行董事兼总经理;二、薛娟投资情况:目前薛娟投资滁州金智汇文化艺术有限公司最终收益股份为40%;三、薛娟的商业合作伙伴:基于公开数据展示,薛娟与陈浩、陈婧为商业合作伙伴。 财产...