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基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究
1
作者 张明 王伟涛 +4 位作者 杨伟国 张天顺 李治瑾 金莉娜 蒋志强 《水力发电》 2026年第3期108-115,共8页
大坝渗流一直是影响面板堆石坝运行安全的重要问题,对于异常渗流情况的监测和预警尤为重要。综合考虑库水位、降雨、测压孔水深等因素与坝后量水堰流量的关系,基于格兰杰因果检验筛选大坝历史监测数据中的关键影响因子,搭建Elman神经网... 大坝渗流一直是影响面板堆石坝运行安全的重要问题,对于异常渗流情况的监测和预警尤为重要。综合考虑库水位、降雨、测压孔水深等因素与坝后量水堰流量的关系,基于格兰杰因果检验筛选大坝历史监测数据中的关键影响因子,搭建Elman神经网络预测模型,并采用PSO优化方法对模型超参数寻优,实现坝后量水堰流量预测。研究结果表明,在15种监测数据中,前期监测流量、水库水位、前期降雨和UPZ1测压管数据对坝后量水堰流量预测效果最佳,最优方案的预测值误差合格率约80%。所建模型不仅能够准确预测坝后量水堰流量的总体趋势,还能有效捕捉流量突变点,表现出对异常变化的敏感性,可为面板堆石坝的非正常渗流监测与预警提供技术支撑。 展开更多
关键词 面板堆石坝 大坝渗流 量水堰流量 格兰杰因果检验 elman神经网络
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改进环形耦合的Elman滑模多电机速度控制
2
作者 薛明明 王亮亮 +1 位作者 王晓玲 金鸿雁 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第3期105-110,114,共7页
针对多电机控制系统的跟踪误差和同步误差较大而无法实现精准速度协同控制的问题,提出一种基于改进环形耦合的多永磁同步电机(PMSM)Elman神经网络滑模转速协同控制方法。针对单PMSM中存在的摩擦力、参数变化和负载扰动等因素,设计一种El... 针对多电机控制系统的跟踪误差和同步误差较大而无法实现精准速度协同控制的问题,提出一种基于改进环形耦合的多永磁同步电机(PMSM)Elman神经网络滑模转速协同控制方法。针对单PMSM中存在的摩擦力、参数变化和负载扰动等因素,设计一种Elman神经网络滑模控制(ENNSMC)方法。该方法利用Elman神经网络对系统的不确定性进行估计,并将估计值设计到滑模控制律中,提高系统的鲁棒性和速度跟踪精度。同时,为确保多电机传动系统的同步性能,设计了基于傅里叶级数的改进环形耦合控制方法,该方法不仅可以保证系统的稳定性,还能够减小各电机之间的速度同步误差。仿真结果表明,该方法切实可行,能够有效减小速度跟踪误差和同步误差,从而实现系统精准协同控制。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 环形耦合 滑模控制 elman神经网络 协同控制
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参数优化的Elman神经网络模型在杆状地物点云分类中的应用
3
作者 蒲仕权 孟祥龙 《测绘与空间地理信息》 2026年第1期188-190,194,共4页
针对传统车载激光点云杆状物提取方法存在的问题,本文提出一种新的杆状物分类法,主要实现途径为:根据不同地物种类点云空间分布特征差异确定聚类单元特征向量;其次,结合遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)优势构建组合参数优化模型,将组合... 针对传统车载激光点云杆状物提取方法存在的问题,本文提出一种新的杆状物分类法,主要实现途径为:根据不同地物种类点云空间分布特征差异确定聚类单元特征向量;其次,结合遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)优势构建组合参数优化模型,将组合参数优化模型用于Elman神经网络参数寻优并训练模型。使用训练好的模型提取杆状物,试验结果表明,本文方法能够有效识别与区分杆状地物,分类精度在90%以上,验证了方法的可靠性。 展开更多
关键词 杆状地物 elman神经网络 遗传算法 粒子群算法 特征值
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基于Elman神经网络的动力配煤煤质预测技术
4
作者 孟夏娟 《能源与节能》 2026年第4期70-72,共3页
为满足当前配煤煤质在线预测的精度要求,采用Elman神经网络技术展开分析,通过了解Elman神经网络结构,详细阐述了该技术在动力配煤煤质预测中的实施路径,包括检测样本选取、Elman神经网络模型架构构建以及Elman神经网络模型训练方法等,... 为满足当前配煤煤质在线预测的精度要求,采用Elman神经网络技术展开分析,通过了解Elman神经网络结构,详细阐述了该技术在动力配煤煤质预测中的实施路径,包括检测样本选取、Elman神经网络模型架构构建以及Elman神经网络模型训练方法等,并通过现场测试综合评估了该技术在煤质预测中的应用价值。根据最终分析结果,Elman神经网络技术的应用可有效提升测试结果的数据精度,因此值得推广。 展开更多
关键词 elman神经网络 动力配煤 煤质预测
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IWOA-Elman神经网络及其在充填体强度预测中的应用
5
作者 高浩然 刘洪磊 +1 位作者 车德福 兰天行 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期125-133,共9页
矿山充填体单轴抗压强度是保障采场稳定性的关键指标,针对传统试验测定耗时低效的问题,为实现高效精准预测,提出一种融合混沌映射、自适应权重和Levy飞行的改进鲸鱼优化算法(IWOA).采用IWOA优化Elman神经网络的权值与阈值,构建IWOA-Elma... 矿山充填体单轴抗压强度是保障采场稳定性的关键指标,针对传统试验测定耗时低效的问题,为实现高效精准预测,提出一种融合混沌映射、自适应权重和Levy飞行的改进鲸鱼优化算法(IWOA).采用IWOA优化Elman神经网络的权值与阈值,构建IWOA-Elman预测模型.基于某矿山充填体配比数据,以水泥、粉煤灰和尾砂质量分数为输入,抗压强度为输出,训练并测试模型.与Elman,PSO-Elman及WOA-Elman模型对比结果表明,IWOA收敛性能更优;IWOA-Elman模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.0507和3.3269,精度更高.该模型对充填体强度预测及智能化充填设计具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 智能化充填 改进鲸鱼优化算法 elman神经网络 IWOA-elman预测模型 充填体强度预测
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基于双重注意力IJAYA-Elman的高炉煤气柜位预测
6
作者 吴定会 朱勇 +1 位作者 范俊岩 汪晶 《控制工程》 北大核心 2025年第3期385-393,共9页
针对钢铁企业的高炉煤气柜位数据噪声含量大,波动因素多,难以准确预测的问题,提出一种基于双重注意力机制和改进JAYA(improved JAYA,IJAYA)算法优化Elman回归神经网络(Elman neural network,ENN)的高炉煤气柜位预测方法。首先,通过奇异... 针对钢铁企业的高炉煤气柜位数据噪声含量大,波动因素多,难以准确预测的问题,提出一种基于双重注意力机制和改进JAYA(improved JAYA,IJAYA)算法优化Elman回归神经网络(Elman neural network,ENN)的高炉煤气柜位预测方法。首先,通过奇异谱分析对数据进行降噪处理,消除噪声干扰;然后,提出采用特征和时间双重注意力机制,动态挖掘高炉煤气柜位和输入特征间的潜在相关性,并提出一种改进的JAYA(IJAYA)算法优化ENN的初始权值和初始阈值,解决训练过程中容易陷入局部最优的问题;以某钢铁企业2种典型场景下的实际生产数据为样本,对所提出方法的预测精度进行验证和对比分析。仿真结果表明,所提方法的预测精度能够达到93.14%。 展开更多
关键词 高炉煤气柜位预测 elman神经网络 JAYA算法 注意力机制 奇异谱分析
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基于阈值法与Elman神经网络的多量程电子压力扫描阀温度补偿方法
7
作者 刘丹 李愿 +1 位作者 王欢 黄哲志 《软件》 2025年第6期1-7,共7页
为解决国产电子压力扫描阀量程单一及宽温区工作精度不足的问题,本文提出了一种基于阈值法与Elman神经网络的多量程电子压力扫描阀温度补偿方法。首先,研究了多量程标定技术,成功突破了传统单一量程的限制;其次,设计并搭建了一个覆盖宽... 为解决国产电子压力扫描阀量程单一及宽温区工作精度不足的问题,本文提出了一种基于阈值法与Elman神经网络的多量程电子压力扫描阀温度补偿方法。首先,研究了多量程标定技术,成功突破了传统单一量程的限制;其次,设计并搭建了一个覆盖宽温区的电子压力扫描阀标定实验系统,实现-40~70℃的数据采集;最后,采用阈值法与Elman神经网络相结合的方法进行温度补偿分析。实验结果表明,在700kPa绝压量程和300kPa绝压量程下,采用该方法的64通道电子压力扫描阀补偿后,精度分别达到0.034%F.S和0.046%F.S,相较于最小二乘法、BP神经网络、RBF神经网络表现出显著优势。该方法不仅提高了宽温区的温度补偿精度,还为电子压力扫描阀的多量程、高精度开发提供了理论与技术支持。 展开更多
关键词 电子压力扫描阀 多量程标定 高精度温度补偿 阈值法 elman神经网络
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基于Elman神经网络和SSA-BP神经网络的空气质量指数预测类比研究
8
作者 尤游 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 2025年第4期67-75,共9页
针对空气质量预测中监测数据的动态性以及BP神经网络训练的局限性等问题,依次提出Elman神经网络和SSA-BP神经网络来优化模型.首先基于空气质量数据的动态变化特征,通过构建Elman神经网络来优化BP算法,其优势在于增加的承接层可以作为延... 针对空气质量预测中监测数据的动态性以及BP神经网络训练的局限性等问题,依次提出Elman神经网络和SSA-BP神经网络来优化模型.首先基于空气质量数据的动态变化特征,通过构建Elman神经网络来优化BP算法,其优势在于增加的承接层可以作为延时算子来存储记忆信息,提升了动态数据处理的敏感度.其次利用麻雀搜索算法(SSA)优化BP网络,通过全局寻优获得最佳权阈值,避免了BP网络初始权阈值选取的随机性,解决了其局部极小化问题,并提升了网络收敛速度.最后以合肥市为例进行仿真实验,得出结论:SSA-BP神经网络的MAE、MSE、RMSE和MAPE四个预测评价指标最优,其次是Elman神经网络,最后是BP神经网络.说明上述两种优化模型为空气质量预测提供了新思路,具有一定的可行性. 展开更多
关键词 空气质量指数 elman神经网络 麻雀搜索算法 SSA-BP神经网络 预测精度
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基于PSO-ChOA-Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断 被引量：1
9
作者 尹文海 杨志勇 +1 位作者 尚前明 杨安邦 《船海工程》 北大核心 2025年第4期127-133,140,共8页
针对传统船舶柴油机故障诊断方法的局限性,提出一种基于粒子群算法(PSO)和黑猩猩算法(ChOA)相结合,优化Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断方法,旨在提高故障诊断的准确性和普适性。对MAN B&W 7K98MC型柴油机的常见故障数据进行预处... 针对传统船舶柴油机故障诊断方法的局限性,提出一种基于粒子群算法(PSO)和黑猩猩算法(ChOA)相结合,优化Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断方法,旨在提高故障诊断的准确性和普适性。对MAN B&W 7K98MC型柴油机的常见故障数据进行预处理,以消除不同量纲和数量级数据间的干扰;构建Elman神经网络模型,并使用PSO和ChOA算法对网络的参数进行优化,以提升模型性能。文中详细介绍了Elman神经网络的结构和数学模型,以及PSO和ChOA算法的原理和改进措施。通过Matlab平台的模拟实验,对比标准Elman神经网络和改进后的PSO-ChOA-Elman神经网络在故障诊断中的性能。结果显示,改进后的模型故障诊断的准确率达到99.4%,明显优于原始模型的94.01%,同时具有更高的稳定性和更快的收敛速度。所提出的基于PSO-ChOA-Elman神经网络的故障诊断方法有效地提高了船舶柴油机故障诊断的准确性和效率,为船舶柴油机的健康管理和故障预防提供一种新的技术手段。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 elman神经网络 粒子群优化算法 黑猩猩优化算法
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基于SSA-Elman神经网络的爆破振动速度预测 被引量：2
10
作者 王晗 闫鹏 +3 位作者 张云鹏 巩瑞杰 袁腾 杨曦 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期140-150,共11页
为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结... 为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结果表明,与Elman神经网络预测模型相比,X、Y以及Z方向的爆破振动速度SSA-Elman神经网络预测模型的预测值和实测值更接近,均方根误差(RMSE)以及平均绝对误差(MAE)较小,S_(RMSE)分别减少了54.2%、9.3%、34%,S MAE分别减少了50%、5.7%、21%,说明采用SSA优化Elman神经网络权值和阈值的方法,可以提高Elman神经网络预测模型的精度。 展开更多
关键词 爆破振动预测 elman神经网络 麻雀搜索(SSA)算法 灰色综合关联度分析
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改进VMD和改进Elman的地铁列车滚动轴承故障诊断 被引量：3
11
作者 刘敏 杨俊杰 赵雪 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期207-212,共6页
滚动轴承作为地铁列车的重要组成之一,直接影响列车安全,针对现有滚动轴承故障诊断方法存在的准确率差和效率低等问题,在对滚动轴承进行故障分析的基础上,提出将改进的变分模态分解和改进的Elman神经网络相结合用于地铁列车滚动轴承振... 滚动轴承作为地铁列车的重要组成之一,直接影响列车安全,针对现有滚动轴承故障诊断方法存在的准确率差和效率低等问题,在对滚动轴承进行故障分析的基础上,提出将改进的变分模态分解和改进的Elman神经网络相结合用于地铁列车滚动轴承振动信号的特征提取和故障诊断。通过改进的麻雀搜索算法对变分模式分解算法(分解个数和惩罚因子)和Elman神经网络(权重和阈值)进行寻优,提高特征提取和故障诊断精度和效率。通过实验对其性能进行分析。结果表明,相比于常规方法,所提地铁列车滚动轴承振动信号特征提取方法收敛速度快和运行时间短,故障诊断模型具有较高的诊断准确率和效率,故障诊断准确率达99.00%,平均诊断时间2.02s,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 地铁列车 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 elman神经网络 麻雀搜索算法
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基于WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量 被引量：2
12
作者 梁伟平 薛文雅 +2 位作者 马靖宁 陈联宏 许洪滨 《控制工程》 北大核心 2025年第2期201-207,共7页
主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,... 主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,根据相关性分析筛选相关变量;再通过WOA优化Elman神经网络参数;最后,建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。结果表明,与其他经典软测量模型相比,建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度更高,误差更小,能够有效地应用于主蒸汽流量软测量中。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽流量 软测量 elman神经网络 鲸鱼优化算法
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基于Elman神经网络的茶叶主产省农业产值与茶商品价格模拟
13
作者 程陈 罗屹 +3 位作者 郑生宏 王嘉仪 张含雨 丁枫华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的... 精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的关键影响因素及权重,构建基于Elman神经网络算法的农业产值和茶商品价格模拟模型。结果表明,茶叶主产省农业产值的关键影响因素包括活动积温、降水量、粮食作物播种面积、经济作物播种面积、经济作物产量占比、农业机械总动力、机耕面积、机播面积、机收面积、农村用电量、化肥施用量(折纯量)、乡村人口数和乡村从业人员数;茶叶主产省茶商品价格的关键影响因素包括平台、省份、茶类、采摘季节、商品级别和增值服务。基于Elman神经网络算法的茶叶主产省农业产值模型模拟值与实测值的均方根误差为6.21~27.51亿元,归一化均方根误差为3.10%~12.23%;基于Elman神经网络算法的3种电商平台茶商品价格模型模拟值与实测值的均方根误差为81.94~98.26元/kg,归一化均方根误差为8.42%~35.66%。 展开更多
关键词 茶叶 elman神经网络 逐步回归 农业产值 茶商品价格 模拟模型
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ICS-Elman神经网络在边坡稳定性分析中的应用
14
作者 荣光旭 马清清 +2 位作者 高延超 范小倩 梁俊俊 《矿业研究与开发》 北大核心 2025年第3期213-221,共9页
为提高边坡稳定性预测准确率,提出了一种基于多策略改进布谷鸟(ICS)算法优化Elman神经网络的边坡稳定预测模型。首先,利用Sinusoidal混沌初始化种群,引入动态步长控制量和对发现概率进行1%步进离散化等策略,改进布谷鸟算法收敛速度慢、... 为提高边坡稳定性预测准确率,提出了一种基于多策略改进布谷鸟(ICS)算法优化Elman神经网络的边坡稳定预测模型。首先,利用Sinusoidal混沌初始化种群,引入动态步长控制量和对发现概率进行1%步进离散化等策略,改进布谷鸟算法收敛速度慢、精度较差的缺陷,在7个基准函数上的仿真结果表明,与布谷鸟(CS)算法相比,ICS算法的寻优能力和收敛速度有较大提高。然后,利用ICS算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,构建最优的边坡稳定性预测模型。结果表明,ICS-Elman模型对边坡稳定性安全系数预测结果相对误差范围为-2.81%~6.98%,均方根误差、平均绝对误差分别为0.2750,0.3422,与Elman、CS-Elman模型相比,ICS-Elman模型具有较好的稳定性和精度;与CPSO-BP神经网络相比,ICS-Elman神经网络预测值相对误差范围为-1.57%~1.25%,预测精度更好。 展开更多
关键词 边坡稳定性 elman神经网络 改进布谷鸟算法 安全系数
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基于DE-WOA的Elman神经网络的空气质量预测方法及应用
15
作者 乔寅威 贾新春 +1 位作者 关燕鹏 郝建华 《控制工程》 北大核心 2025年第9期1643-1651,共9页
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(... 针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢、易陷局部最优的问题,提出了一种融合差分进化算法与柯西-t扰动的改进鲸鱼优化算法(DE-WOA),用于优化Elman神经网络(Elman neural network, ENN),以实现对空气质量指数(air quality index, AQI)的更精准预测。首先,运用Tent混沌映射和精英反向学习初始化种群,增强多样性;然后,引入差分进化算法提升全局搜索能力,并通过柯西-t扰动策略增强算法后期的局部搜索能力;最后,将改进算法用于优化ENN,并以太原市空气质量数据为样本进行验证。结果显示,该模型的预测结果与期望结果的均方根误差较其他模型平均下降5%,在寻优精度和稳定性方面表现出色,有效提升了空气质量指数预测的准确性。 展开更多
关键词 空气质量指数预测 elman神经网络 鲸鱼优化算法 差分进化
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基于GA-Elman的无线通信链路可靠性置信区间预测算法
16
作者 王娜娜 韩升 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期3394-3400,共7页
针对无线通信链路状态随时间变化的情况,为实现链路可靠性预测的实时更新和调整,提出了基于GA-Elman的无线通信链路可靠性置信区间预测算法。基于无线通信链路质量特征分析,构建了对数距离路径损耗模型,将无线通信链路可靠性研究转化为... 针对无线通信链路状态随时间变化的情况,为实现链路可靠性预测的实时更新和调整,提出了基于GA-Elman的无线通信链路可靠性置信区间预测算法。基于无线通信链路质量特征分析,构建了对数距离路径损耗模型,将无线通信链路可靠性研究转化为对无线通信链路信噪比的研究。通过小波分解将无线通信链路信噪比信号分解为平稳序列和噪声序列,并分别输入Elman神经网络进行预测。利用遗传算法(GA)迭代优化Elman神经网络权重和偏置参数,以提升预测模型的准确性。结合预测值与置信水平,实现无线通信链路可靠性置信区间预测。通过实验验证发现,当遗传算法迭代60次时,能够获得最优的Elman神经网络参数,有效提升预测准确性。本文算法在无线通信链路领域具有较高的准确性和可靠性,能够提供较为准确的预测信息,可为无线通信链路可靠性评估和优化提供有力支持。 展开更多
关键词 GA-elman 无线通信链路 置信区间预测 链路质量 信噪比 小波分解
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基于PSO改进Elman神经网络的爆破振动速度预测研究
17
作者 王建胜 《矿业工程》 2025年第4期92-95,101,共5页
为提高爆破振动速度预测精度,采用PSO算法改进Elman神经网络权值和阈值的方法,以某露天矿山实测爆破振动数据为例,建立了PSO改进Elman爆破振动速度预测模型。研究结果表明,PSO-Elman预测模型的精度明显高于Elman模型,水平径向的PSO-Elma... 为提高爆破振动速度预测精度,采用PSO算法改进Elman神经网络权值和阈值的方法,以某露天矿山实测爆破振动数据为例,建立了PSO改进Elman爆破振动速度预测模型。研究结果表明,PSO-Elman预测模型的精度明显高于Elman模型,水平径向的PSO-Elman和Elman预测模型的平均相对误差为10.99%和50.53%,水平切向的PSO-Elman和Elman预测模型的平均相对误差为12.8%和50.64%,垂直方向的PSO-Elman和Elman预测模型的平均相对误差为11.5%和32.83%,说明采用PSO方法可以有效提高Elman神经网络的预测精度,该方法可以应用于露天矿爆破振动速度预测。 展开更多
关键词 爆破振动 PSO算法 elman神经网络 预测
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基于Elman神经网络信息特征提取的文献情报需求预测模型研究
18
作者 张濛 刘佳 +2 位作者 李媛 何娴 王文波 《长江信息通信》 2025年第5期30-33,共4页
在当今高度信息化的时代,信息特征的提取、分析方法与人工智能和机器学习相结合已经渗透到我们生活的各个领域。其中,神经网络作为人工智能的重要分支,在数据预测、图像识别、自然语言处理等领域发挥了巨大的作用。本文分析了科技战略... 在当今高度信息化的时代,信息特征的提取、分析方法与人工智能和机器学习相结合已经渗透到我们生活的各个领域。其中,神经网络作为人工智能的重要分支,在数据预测、图像识别、自然语言处理等领域发挥了巨大的作用。本文分析了科技战略图书文献和情报研究需求理解的概念内涵,为顺应军工院所的发展和更高层次情报研究方向,提出了需求理解评价总体思路,从重要度和可实现度提取关键特征值,形成科技战略图情需求理解评价的指标理论体系,建立了基于Elman神经网络的科技战略文献和情报需求理解评价模型,通过对2019-2023年图情项目的关注度进行深度分析,将50个特征值归一化后经matlab仿真,验证了各项预测值和实际值的误差低于阈值,得出实验结果:Elman神经网络在情报需求中有较好的评估和预测性,为我所实施科技战略图情工作提供了新思路和新途径。 展开更多
关键词 elman神经网络 情报需求 预测算法
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基于Elman神经网络和支持向量机的滑坡位移预测组合模型研究 被引量：1
19
作者 叶童 吴超 《四川水利》 2025年第4期36-41,共6页
准确预测滑坡位移,是提高滑坡灾害预警准确度的关键环节,建立合适的滑坡位移预测模型是解决这一问题的有效手段。文章以中国三峡库区的八字门滑坡为例,利用实地测量数据,建立了基于Elman神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,S... 准确预测滑坡位移,是提高滑坡灾害预警准确度的关键环节,建立合适的滑坡位移预测模型是解决这一问题的有效手段。文章以中国三峡库区的八字门滑坡为例,利用实地测量数据,建立了基于Elman神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的滑坡位移动态预测组合模型。结果表明:八字门滑坡位移序列具有趋势性、季节性和周期性;相比于winters模型,组合模型的滑坡位移预测精度更高;适用于滑坡位移的中长期预测,更有利于深入挖掘滑坡位移序列内部的隐含信息,是一种行之有效的滑坡位移预测新方法。 展开更多
关键词 位移预测 时间序列分析 winters模型 elman神经网络 支持向量机(SVM)
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高压开关柜温度PCA/GA-Elman预测分析及性能评估
20
作者 陈炳贵 王海霞 +1 位作者 唐玲玲 李明 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第11期125-128,共4页
结合高压开关柜温度预测的情况,采用突变敏感度更大的Elman网络并通过PCA对变量集进行降维,通过GA算法计算得到网络权值与阈值,使网络更快完成收敛,提升预测性能,由此达到准确预测高压开关柜温度的效果,充分故障识别能力。研究结果表明... 结合高压开关柜温度预测的情况,采用突变敏感度更大的Elman网络并通过PCA对变量集进行降维,通过GA算法计算得到网络权值与阈值,使网络更快完成收敛,提升预测性能,由此达到准确预测高压开关柜温度的效果,充分故障识别能力。研究结果表明:经过20代进化后,形成了具有良好收敛性的种群,表明此时已获得最优模型。对Elman神经网络模型完成优化后,达到了理想的拟合程度。各项指标可知预测模型具备理想的分析性能,符合设计要求。以这里模型获得的指标都比文献[10]更小,可以推断这里设计的模型具备更高的精度。以新模型则可以获得很小的相关误差指标,MSE为1.25,MAE为0.69。该研究能够有效预测风高压开关柜温度的波动情况,及时的做出危险预估,有效的提高系统的工作稳定性。 展开更多
关键词 高压开关柜温度 主成分分析 遗传算法 elman神经网络 预测
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