PCA-GA-GRNN模型流程图
在腐蚀速率预测的过程中,可以忽略管道 压力对腐蚀速率的影响; (3)PCA-GRNN 模型与 PCA-BP 神经网络模型、PCA-WNN 神经网络模型的预 测结果相比,PCAGRNN 模型的预测平均绝对误差最小,且预测时间最少,PCABP 神经网络模型的预测平均绝对误差最大,且预测时间最长,证明 PCA-GRNN 模型完全适用于集输管道腐蚀速率预测...
ＧＲＮＮ）建立磨煤机安全性评估预测模型㊂首先，以磨煤机设备的实测运行数据为试验样本，基于ＰＣＡ对影响磨煤机设备安全运行的众多变量开展主成分分析；其次，基于ＧＲＮＮ建立磨煤机安全性评估预测模型，其中以主成分为输入参数，对应的历史专家评分为输出参数，采用 留一法 划分训练样本和测试样本提高网络模型...
二、基于PCA-GWO-GRNN的光伏出力预测模型 GRNN是一种局部逼近神经网络。GRNN的建立有明确的理论基础,不需要进行循环训练过程,也不需要在训练过程中调整神经元之间的连接权值。因此,GRNN具有令人满意的鲁棒性和快速计算速度的优点。并且 GRNN还具有更强的非线性映射能力和具有高容错性的灵活网络结构。所以,GRNN是一种适...
因此本文提出了一个PCA-BA-GRNN模型对城市公共自行车需求进行预测。具体工作如下:(1)研究了当前比较流行的几种预测模型,详细阐述了GRNN的结构、理论基础、优势,并指出通过智能优化算法可以改善它的泛化性能;(2)提出了一种PCA-BA-GRNN模型,通过对自行车需求属性进行主成分分析,然后把降维后的数据通过基于蝙蝠算法优化后...
[5] 刘辉,张云生,张印辉,等. 基于火焰图像特征与 GRNN 的转炉吹炼状态识别[J]. 计算机工程与应用,2011,47 (26):7-10. [6] 尤佳,王绍纯,李希胜,等. 通过转炉炉口火焰纹理分析 判断氧气顶吹转炉吹炼终点[J]. 北京科技大学学报, 2000,22(6):21-26. [7] 刘辉,张云生,张印辉,等. 基于灰度差分统计的火...
④接着，把经过PCA处理后的数据输入到GRNN中。GRNN会根据输入的数据模式和历史数据的关系，构建预测模型。比如在预测明天某一时刻的负荷时，输入当天的气象主成分数据，GRNN会参考之前类似气象条件下的负荷数据，经过内部的计算和学习，给出预测结果。⑤实际应用中，这种结合方法有明显优势。在一个中等规模城市的电力系统...
1. 基于改进Adaboost算法的SCR脱硝系统多模型集成建模 [J] . 乔源 ,邢波涛 ,赵文杰 . 华北电力大学学报(自然科学版) . 2021,第001期 2. 基于KPCA和模糊树模型的火电厂SCR脱硝系统建模 [J] . 李海军 ,夏静 ,史恒惠 . 自动化技术与应用 . 2020,第001期 3. 基于GA GRNN数据挖掘的SCR脱硝系统建模优...
RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法 集——50个样本P_train = NIR(temp(1:50),:)’; T_train = octane(temp(1:50),:)’; % 测试集——10个样本P_test = NIR(temp(51:end),:)’; T_test = octane(temp(51:end),:)’; N MAT之ELM:ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测...
采用PCA对震级影响指标进行维度约简,将降维后的主成分作为模型输入向量,地震震级作为模型输出向量,同时选用GSM寻优GRNN最佳参数,利用学习样本对新模型进行训练,最终构建基于PCA-GSM-GRNN的地震震级预测模型。将PCA-GSM-GRNN模型应用于测试样本,结果显示:PCA-GSM-GRNN模型预测结果准确率相较于GRNN-GSM和GRNN模型分别提高...