基于DBO-PNN模型的短期风电功率预测研究

1

作者 杨东坡 张红昌 +1 位作者 许鹏 马明辉 《电工技术》 2025年第11期97-99,共3页

针对短期风电功率预测问题,提出了一种基于差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)的DBO-PNN模型。该模型利用DE和PSO算法优化概率神经网络(PNN)的参数,以提高预测精度和计算效率。通过对实际风电场运行数据的分析,表明DBO-PNN模型在均方误差、... 针对短期风电功率预测问题,提出了一种基于差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)的DBO-PNN模型。该模型利用DE和PSO算法优化概率神经网络(PNN)的参数,以提高预测精度和计算效率。通过对实际风电场运行数据的分析,表明DBO-PNN模型在均方误差、平均绝对误差和决定系数等评价指标上均优于传统预测方法,具有较高的预测精度和实用性。 展开更多

关键词 风电功率预测 DBO-pnn模型 差分进化 粒子群优化 概率神经网络

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基于DBO-PNN模型的短期风电功率预测研究

2

作者 艾扬 姚万灿 谭卓杭 《电力系统装备》 2025年第5期7-8,95,共3页

随着风电在能源结构中的占比不断增加,准确预测风电功率对于电网调度和运行具有重要意义。文章提出了一种基于DBO-PNN模型的短期风电功率预测方法,并通过对实际风电场数据的测试,验证了该模型在短期风电功率预测中的准确性和可靠性。

关键词 风电功率预测 DBO-pnn模型 离散二进制优化 概率神经网络

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IEA-PNN模型在水质预测中的应用 被引量：5

3

作者 陈媛 胡恒 王文圣 《水电能源科学》 北大核心 2010年第5期22-25,共4页

采用免疫进化算法(IEA)对概率神经网络(PNN)模型参数进行优化,并应用于水质预测中。以黄河小浪底至花园口段为例,使用该模型预测水体中的COD和NH3-N浓度。预测结果表明,IEA-PNN模型应用于水质预测切实可行,能同时实现分类预测和定量预测... 采用免疫进化算法(IEA)对概率神经网络(PNN)模型参数进行优化,并应用于水质预测中。以黄河小浪底至花园口段为例,使用该模型预测水体中的COD和NH3-N浓度。预测结果表明,IEA-PNN模型应用于水质预测切实可行,能同时实现分类预测和定量预测,且预测精度较高。 展开更多

关键词 概率神经网络模型 免疫进化算法 水质 定量预测

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PNN测井解释方法改进及应用 被引量：16

4

作者 黄志洁 李疾翎 +1 位作者 马焕英 李昆 《中国海上油气》 CAS 北大核心 2009年第2期95-98,108,共5页

在分析PNN测井独特的数据采集、处理技术及地层水矿化度、孔隙度、泥质含量等对测量数据影响的基础上,指出了PNN测井技术传统体积模型的局限性,提出了利用交会图法确定关键参数并综合应用各种模型准确求取地层含油气饱和度的方法。该方... 在分析PNN测井独特的数据采集、处理技术及地层水矿化度、孔隙度、泥质含量等对测量数据影响的基础上,指出了PNN测井技术传统体积模型的局限性,提出了利用交会图法确定关键参数并综合应用各种模型准确求取地层含油气饱和度的方法。该方法很好地解决了PNN测井资料数据处理解释中的一些难题,并在海上油田实际应用中取得了较好效果。 展开更多

关键词 pnn测井 解释模型 方法改进 应用效果 含油气饱和度

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基于LLE-PNN模型的油纸绝缘沿面放电发展阶段识别 被引量：2

5

作者 孙长海 苏晓敏 +4 位作者 赵子瑞 李天伦 王春逢 马塽 杭慧芳 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2020年第6期57-64,共8页

研究了不同老化程度油纸绝缘的沿面放电发展过程,建立局部线性嵌入-概率神经网络(LLE-PNN)模型识别沿面放电的发展阶段,对比了不同老化程度油纸绝缘宏观与微观形貌的差异,并比较LLE-PNN模型与传统主成分分析(PCA)法所建立的PCA-PNN模型... 研究了不同老化程度油纸绝缘的沿面放电发展过程,建立局部线性嵌入-概率神经网络(LLE-PNN)模型识别沿面放电的发展阶段,对比了不同老化程度油纸绝缘宏观与微观形貌的差异,并比较LLE-PNN模型与传统主成分分析(PCA)法所建立的PCA-PNN模型及反向传播神经网络(BPNN)模型的识别结果。结果表明:根据放电发展过程的差异可将沿面放电划分为放电初始阶段、放电发展阶段、放电稳定阶段和临近击穿阶段;老化导致纸板内部产生孔隙结构,促进沿面放电的发展;与其他模型相比,LLE-PNN模型在识别油纸绝缘沿面放电发展阶段上具有一定的优越性。 展开更多

关键词 油纸绝缘 沿面放电 老化程度 发展阶段识别 局部线性嵌入-概率神经网络模型

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建立PNN-HP-ENN-LSSVM模型预测钢铁企业高炉煤气发生量 被引量：12

6

作者 李红娟 王建军 +1 位作者 王华 孟华 《过程工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期451-457,共7页

针对钢铁企业高炉煤气发生量机理模型难以对发生量进行精确预测的问题,通过分析高炉煤气发生量特点,按不同工况利用概率神经网络(PNN)对高炉煤气发生量进行分类,依据分类结果并结合HP滤波、Elman神经网络(ENN)、最小二乘支持向量机(LSS... 针对钢铁企业高炉煤气发生量机理模型难以对发生量进行精确预测的问题,通过分析高炉煤气发生量特点,按不同工况利用概率神经网络(PNN)对高炉煤气发生量进行分类,依据分类结果并结合HP滤波、Elman神经网络(ENN)、最小二乘支持向量机(LSSVM)各自的性质,建立了PNN-HP-ENN-LSSVM模型,对高炉煤气的发生量进行分类预测,并用企业实际数据验证.结果表明,随机抽取多组测试结果中的2组,1#高炉80个点、2#高炉60个点的分类准确率分别为95%和93%,模型预测平均相对误差分别为1.0%和1.1%,适合高炉煤气发生量预测.Wilcoxon符号秩检验也验证了所提建模方法的有效性. 展开更多

关键词 高炉煤气发生量 概率神经网络 HP滤波 Elman神经网络 最小二乘支持向量机 pnn-HP-ENN-LSSVM模型

原文传递

基于SOM-PNN的信贷风险预警模型研究 被引量：1

7

作者 彭岩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第9期1571-1574,共4页

信贷对现代市场经济非常重要,同时又会带来风险.以人工智能的思想为指导,将SOM与PNN网络相结合,提出并建立了一种基于SOM-PNN的信贷风险预警模型;结合统计理论方法对输入样本进行预处理,解决了网络训练中样本选用的问题;并利用因素分析... 信贷对现代市场经济非常重要,同时又会带来风险.以人工智能的思想为指导,将SOM与PNN网络相结合,提出并建立了一种基于SOM-PNN的信贷风险预警模型;结合统计理论方法对输入样本进行预处理,解决了网络训练中样本选用的问题;并利用因素分析方法对预警结果进行了解释.实验表明,利用该模型在得到可视化预测结果的同时,还可得到较高的预警精度. 展开更多

关键词 风险预警 自组织映射 概率神经网络 SOM-pnn预测模型

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基于GMM-PNN模型的海底油气管道风险等级评价 被引量：6

8

作者 张新生 杨青 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期935-942,共8页

为了提高海底油气管道风险评价的准确率,保证管道安全运行,利用高斯混合模型(GMM)和概率神经网络(PNN)对管道进行风险评价。在传统PNN的基础上做出两点改进:一是改变PNN的结构模型,在原有网络结构上增加一个特征层,目的是通过线性变化... 为了提高海底油气管道风险评价的准确率,保证管道安全运行,利用高斯混合模型(GMM)和概率神经网络(PNN)对管道进行风险评价。在传统PNN的基础上做出两点改进:一是改变PNN的结构模型,在原有网络结构上增加一个特征层,目的是通过线性变化的方式增强输入维度之间的联系;二是将全局单一参数改为在模式层采用GMM,并用随机梯度下降法对参数进行更新。考虑海底管道在偶发因素下的风险,将相关指标量化,利用GMM-PNN模型划分等级,然后与PNN模型、人工神经网络、支持向量机进行对比。结果表明,GMM-PNN模型对训练样本数量要求较低且准确率高于其他3种模型,能够更加准确地对海底管道进行风险等级评价。 展开更多

关键词 安全管理工程 风险评价 偶发因素 高斯混合模型 概率神经网络

原文传递

FPNN:优化的过程神经网络模型及其应用 被引量：1

9

作者 王蕾 平静 宋国杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第24期136-139,共4页

利用既定条件下过程神经元与傅里叶神经元的等价性,提出一种优化的过程神经网络模型FPNN,并对等价性进行了证明。FPNN网络在保持了过程神经网络模型表达能力和预测准确率的同时,继承了FNN的优点,大大提高了模型的效率。

关键词 傅里叶神经网络 过程神经网络 傅里叶过程神经网络 分类 模型转换

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基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究 被引量：6

10

作者 常丽君 郑黎黎 杨帆 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期120-127,共8页

为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算... 为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PNN算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析。结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性。 展开更多

关键词 交通状态判别 遗传算法 模拟退火算法 FCM算法 pnn模型

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基于EMD及PNN的航天器振动环境分析 被引量：2

11

作者 杨海 程伟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期622-626,共5页

针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Net-work)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解,使之成为一组不同尺度的局... 针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Net-work)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解,使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构,以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力. 展开更多

关键词 非平稳随机振动信号 时变参数模型 功率谱 过程神经网络(pnn) 经验模式分解(EMD)

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基于PNN法的陆军中级指挥官考核评价模型

12

作者 张良 尹航 《科技视界》 2017年第26期48-49,共2页

本文基于PNN方法建立了陆军中级指挥官考核评价模型。PNN网络输入层为领导特质、成就导向、人际关系、危机管理、分析认识能力、执行能力和创新精神,输出层为陆军中级指挥官的考核和评价结果。网络模型测试均方误差最小值为0.012,所以... 本文基于PNN方法建立了陆军中级指挥官考核评价模型。PNN网络输入层为领导特质、成就导向、人际关系、危机管理、分析认识能力、执行能力和创新精神,输出层为陆军中级指挥官的考核和评价结果。网络模型测试均方误差最小值为0.012,所以最终确定的网络结构为7-0.6-1。领导特质、成就导向、人际关系的网络敏感性值较低。危机管理、分析认识能力。 展开更多

关键词 pnn 中级指挥官 考核评价模型 人力资源 胜任能力

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基于PNN的企业R&D人员的胜任力评价模型研究 被引量：2

13

作者 王洁 陈刚 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2016年第3期107-110,128,共5页

为了能快速正确地斟辨出企业的R&D人才,提出基于PNN的企业R&D人员的胜任力评价模型。该模型以事件访谈的方式构造企业R&D人员的胜任力评价体系,以东莞某电子公司为研究样本,以训练时间短,不易陷入局部极小值并且基于贝叶斯... 为了能快速正确地斟辨出企业的R&D人才,提出基于PNN的企业R&D人员的胜任力评价模型。该模型以事件访谈的方式构造企业R&D人员的胜任力评价体系,以东莞某电子公司为研究样本,以训练时间短,不易陷入局部极小值并且基于贝叶斯最小风险准则等优点的PNN为手段,构建胜任力评价模型且提供整个构造过程,最后将该模型应用于实践。实验表明,该方法有效。 展开更多

关键词 R&D 评价体系 pnn 评价模型

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基于IAO-PNN模型的天然气水合物生成条件预测研究 被引量：3

14

作者 梁龙贵 张龙 +3 位作者 郭仕为 景玉平 梁挺 李姜超 《低碳化学与化工》 CAS 北大核心 2023年第6期170-176,共7页

为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。... 为降低流动保障中水合物堵塞导致的问题,收集天然气水合物生成实验数据,构造了概率神经网络(PNN)模型。通过自适应权重和双曲正切函数,对天鹰(AO)算法进行改进,实现了平滑参数的优化,最终建立了基于IAO-PNN的水合物生成条件预测模型。通过与热力学模型及机器学习模型进行比较,验证了算法的优越性。结果表明,AO算法改进后(IAO),寻优精度和收敛速度明显优于AO、粒子群(PSO)和麻雀(SSA)等智能算法;IAO-PNN模型与实验数据的吻合性相对最高,适合二元体系、多元体系、酸性体系和醇盐体系中的水合物生成条件预测,且在高压环境下的预测效果良好;与热力学模型及机器学习模型相比,IAO-PNN模型在训练集上的均方根误差(RMSE)为0.6176、决定系数(R2)为0.9994,测试集上的RMSE为0.7624、R2为0.9991,表现出良好的泛化性能。通过现场验证,IAO-PNN模型适用性良好,可为现场解堵措施的制定提供参考。 展开更多

关键词 IAO-pnn模型 天然气 水合物 热力学模型 机器学习

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基于HMM-PNN模型的助推段目标类型识别

15

作者 王普 樊建鹏 +1 位作者 程洪玮 司马端 《航天电子对抗》 2015年第4期22-25,35,共5页

针对卫星视野下导弹目标的识别问题,将经典隐马尔科夫模型(HMM)识别算法应用在助推段目标类型识别上并加以改进。首先,分析了通用弹道助推段运动特性,确定了不同射程导弹的分类依据。其次,针对HMM模型时序特性差异较小而引起的识别率低... 针对卫星视野下导弹目标的识别问题,将经典隐马尔科夫模型(HMM)识别算法应用在助推段目标类型识别上并加以改进。首先,分析了通用弹道助推段运动特性,确定了不同射程导弹的分类依据。其次,针对HMM模型时序特性差异较小而引起的识别率低的问题,引入概率神经网络(PNN)与HMM模型相结合的结构算法,该方法整合了HMM模型的时间序列数据处理能力和PNN的自学习能力、贝叶斯决策理论,对不同射程导弹目标实现了分类识别。仿真实验结果表明该算法是一种有效的导弹目标识别算法,识别率优于传统的HMM模型方法,误判率较低,且易于工程实现。 展开更多

关键词 HMM-pnn模型 助推段弹道模型 时序特征 目标识别

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专家优化FTA-PNN的故障诊断方法 被引量：2

16

作者 周元高 《机电工程技术》 2022年第8期21-23,共3页

现代装备由于其精密程度高,故障发生的原因复杂、多样,使用单一的辨别方法效果不太理想。针对这一问题,提出专家优化FTA-PNN的故障诊断方法,根据历史故障信息,采用经专家经验优化的FTA及基于贝叶斯准则的概率神经网络PNN构建故障类型诊... 现代装备由于其精密程度高,故障发生的原因复杂、多样,使用单一的辨别方法效果不太理想。针对这一问题,提出专家优化FTA-PNN的故障诊断方法,根据历史故障信息,采用经专家经验优化的FTA及基于贝叶斯准则的概率神经网络PNN构建故障类型诊断模型,故障发生后提取状态特征信息,自动匹配到经专家优化过的故障树和已建立知识规则及定义状态模式的网络,发生概率最大的底事件作为结果输出。这种方法在故障诊断过程中最大程度地利用已知故障经验,对多故障模式状态进行定性分析诊断,实现从大量复杂的故障源中剥离出扰动信息,达到快速定位故障的目的,为维修管理人员精准分析判断提供决策支持。结果表明提出的方法较单一的故障诊断方法应用效果更好。 展开更多

关键词 优化 FTA-pnn 故障诊断 模型

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基于PNN-LSSVM模型的医院总收入预测

17

作者 刘超 周波 +4 位作者 李清竹 张雅云 秦国伟 刘卓慧 胡光阔 《价值工程》 2018年第14期81-83,共3页

目的:以云南省某医院总收入为研究对象,对该医院2013年收入数据进行建模、预测。方法:根据医院总收入特性,首先对医院总收入进行分类,分类后分别建立适合各类别的LSSVM模型。结果:相比单一预测模型预测精度高,对30个样本点预测平均相对... 目的:以云南省某医院总收入为研究对象,对该医院2013年收入数据进行建模、预测。方法:根据医院总收入特性,首先对医院总收入进行分类,分类后分别建立适合各类别的LSSVM模型。结果:相比单一预测模型预测精度高,对30个样本点预测平均相对误差为4.95%。结论:医院总收入直接反映了医院的业务情况、筹资结构和经济效益,与医院的可持续发展息息相关,且各因素之间的关系是模糊的,很难依据各影响因素进行预测。本文充分考虑到医院总收入的特性,利用建立的PNN-LSSVM模型对医院总收入进行预测,为医院制订中、长期发展规划提供依。 展开更多

关键词 医院总收入预测 pnn-LSSVM模型 LSSVM建模

暂未订购

基于EMD和PNN的故障电弧多变量判据诊断方法 被引量：32

18

作者 苏晶晶 许志红 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期106-113,共8页

故障电弧单变量判据诊断法受不确定因素影响大、特征量提取困难,针对此提出一种基于经验模态分解(EMD)和概率神经网络(PNN)的故障电弧多变量判据的诊断方法。利用经验模态分解分析法对电弧电流进行时频分解,并借助信号相关性理论自动提... 故障电弧单变量判据诊断法受不确定因素影响大、特征量提取困难,针对此提出一种基于经验模态分解(EMD)和概率神经网络(PNN)的故障电弧多变量判据的诊断方法。利用经验模态分解分析法对电弧电流进行时频分解,并借助信号相关性理论自动提取故障特征信号;同时,通过分析故障特征信号的无量纲指标,形成多变量特征向量集。在此基础上,构建基于概率神经网络的故障电弧诊断模型。通过分析燃弧前后烧水壶、吸尘器、卤素灯、电钻、荧光灯、计算机的电流波形,验证故障诊断模型的准确性。结果表明,所提方法解决了单变量判据故障诊断中出现的特征量提取困难、交叉重复等问题,准确率超过90%。 展开更多

关键词 电弧 特征信号提取 经验模态分解 概率神经网络 无量纲指标 多变量判据 模型

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基于自回归模型和GA-PNN的海洋平台结构损伤识别研究 被引量：1

19

作者 刘国栋 贾丹桐 +1 位作者 王秋潇 杨元强 《低温建筑技术》 2021年第1期41-44,57,共5页

文中基于目前神经网络应用的广泛性和对损伤识别的有效性,提出了以自回归模型系数差为初始特征,并通过基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的识别方法,对海洋平台结构进行损伤位... 文中基于目前神经网络应用的广泛性和对损伤识别的有效性,提出了以自回归模型系数差为初始特征,并通过基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的识别方法,对海洋平台结构进行损伤位置的识别。数据采用数值模拟中海洋平台支撑杆件在无损伤和损伤状态下获取的加速度响应信号,构建损伤指标自回归模型系数差,采用GA-PNN进行训练与测试,验证了该识别方法的有效性。 展开更多

关键词 海洋平台结构 损伤位置识别 自回归模型 GA-pnn

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基于PNN的财务危机预警模型的改进的研究

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作者 马士雅 《商业经济》 2014年第24期31-36,共6页

目前神经网络技术在日益发展中完善,在对于非线性数据的处理中也被证明具有卓越性能,这种性能为企业财务危机预警的研究开阔了新思路,同时提供了新的技术支持。通过筛选并确定了对上市公司陷入财务危机最具有影响力的七个财务指标,并且... 目前神经网络技术在日益发展中完善,在对于非线性数据的处理中也被证明具有卓越性能,这种性能为企业财务危机预警的研究开阔了新思路,同时提供了新的技术支持。通过筛选并确定了对上市公司陷入财务危机最具有影响力的七个财务指标,并且将其作为建立预测模型的判定指标,运用PNN对财务危机预警模型进行改进,并分析了这种模型的预测效果,得到了有关研究结论。 展开更多

关键词 pnn 上市公司 财务危机 预警模型

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