湖北省高等学校省级教学研究项目(2012458)
- 作品数：15 被引量：33H指数：3
- 相关作者：陈海英刘英华张萍柳合龙徐琴更多>>
- 相关机构：华中农业大学武汉设计工程学院信阳职业技术学院更多>>
- 发文基金：湖北省高等学校省级教学研究项目河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信经济管理更多>>
- 基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测
- 2015年
- 针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.
- 刘英华
- 关键词：相似日电力负荷相关向量机
- 基于可变形状基的自适应运动参数识别方法
- 2014年
- 针对传统运动参数测量方法估计结果偏差较大的问题,为了提高运动参数的测量精度,提出一种可变形状基的自适应运动参数识别方法.首先运动员的运动可以看作是一个随机过程,通过计算运动员的形心坐标,确定运动状态下运动员的形状基矩阵,然后使用测量矩阵的秩来计算形状基数量的可变性,最后获得形状基在噪声干扰情况下的最优计算结果.仿真结果表明,本文方法可以更加准确检测出人体运动的相关参数,提高了参数的测量精度.
- 陈海英李连兵
- 基于在线核极限学习机的股票价格预测模型
- 2015年
- 为了对股票价格进行准确、快速的在线预测,提出一种在线核极限学习机算法(OL-KELM)的股票价格预测模型.首先收集股票价格数据,采用相空间重构理论建立学习样本,然后将学习样本输入在线核极限学习机中进行学习,建立股票价格预测模型,最后对国药股份(600511)股票收盘价进行仿真实验.结果表明,相对于其他股票价格预测模型,OL-KELM提高了股票价格预测的准确性,可以准确地刻画股票价格的变化趋势.
- 陈海英刘洋
- 关键词：股票价格鲁棒性
- 人工鱼群算法优化支持向量机的物流需求预测模型研究被引量：7
- 2016年
- 物流需求受多种因素的作用,具有时变性和混沌性,针对当前支持向量机的参数优化难题,提出一种改进人工鱼群算浅优化支持向量机的物流需求预测模型.首先对原始物流需求数据进行混沌分析,挖掘出隐藏其中的物流需求变化规律,然后采用支持向量机对物流需求数据进行非线性建模,并采用人工鱼群算法搜索支持向量机的参数,最后利用某地区物流数据与当前经典模型进行性能对比测试.结果表明,模型预测精度.更高,更加客观地反映了物流需求变化特性.
- 陈海英张萍柳合龙
- 关键词：支持向量机区域物流需求参数优化人工鱼群算法
- 基于误差补偿的物流需求混沌预测模型被引量：1
- 2018年
- 针对当前单一物流需求预测模型误差大的缺陷,以获得更优的物流需求预测结果为目标,提出了基于误差补偿的物流需求预测模型。首先通过混沌理论对历史数据进行处理,挖掘物流数据中隐含的变化特点,建立物流需求预测的学习样本,然后采用最小二乘支持向量机对学习样本进行建模和预测,并采用自回归滑动平均模模型对最小二乘支持向量机的预测残差序列进行建模和预测,最后通过残差预测结果对物流需求预测结果进行误差补偿,并通过具体实例对模型性有效性进行测试。结果表明,该模型降低了物流需求的预测误差,明显改善了物流需求的预测效果,并且可以推荐其它预测领域。
- 徐琴
- 关键词：物流需求量误差补偿最小二乘支持向量机
- 近红外光谱技术的水果成分检测数学模型分析被引量：3
- 2018年
- 为了提高水果成分的识别分析能力,针对水果成分检测正确率低的问题,提出基于近红外光谱技术的水果成分检测数学模型。首先采用近红外光谱技术进行水果成分特征分析,建立水果成分检测的属性集,然后根据属性的关联性进行信息熵赋予,采用决策属性辨识方法进行水果成分检测的规则向量集约简,最后采聚类处理方法进行水果成分的特征分类,实现水果成分检测。仿真结果表明,本文方法能够有效提取水果成分检测的特征,提高了水果成分检测的正确率。
- 朱垚骆利华
- 关键词：近红外光谱技术数学模型信息熵
- 基于动态距离寻优的遗传神经网络优化算法
- 2013年
- 针对BP神经网络算法存在收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,导致应用效果差,错误率高的问题,利用遗传算法全局搜索能力强的优点对BP神经网络的缺陷进行改进,提出一种基于动态距离寻优的遗传神经网络优化算法。采用BP神经网络构建信道分类器,通过动态距离的观点对遗传算法优化,增强寻优能力,消除计算中的模糊性和不确定性,对神经网络权值实现优化,最终完成算法优化平衡。仿真结果表明,相对于传统遗传优化BP神经网络算法,改进算法收敛速度快,应用的误码率降低,获得更好的收敛特性和均衡效果。
- 陈海英何春
- 关键词：神经网络遗传算法
- 分数阶导数的非线性微分方程边值问题
- 2017年
- 利用连续函数研究分数阶导数的非线性微分方程边值问题.通过确界定理和单调有界定理,结合构造方法对连续函数进行构造.在给定分数阶导数的条件下,引入扰动方法,利用Green函数定义非线性分数阶导数的微分方程积分算子,运用Banach压缩映像理论,证明了在连续函数空间内分数阶导数的非线性微分方程边值存在唯一解.
- 朱垚
- 关键词：非线性分数阶导数积分边界条件微分方程存在性
- 基于均匀设计优化预测模型参数的混沌时间序列预测被引量：1
- 2014年
- 为解决混沌时间序列预测中的延迟时间、嵌入维与模型参数等优化问题,提出一种基于均匀设计优化预测模型参数的混沌时间序列预测模型(UD-LSSVM)。首先采用均匀设计产生多个参数组合,并采用最小二乘支持向量机得到每组参数的均方根误差(RMSE);然后最小二乘支持向量机对参数进行全组合寻优建立最优混沌时间预测模型;最后进行混沌时间序列仿真测试。仿真结果表明,相对于对比模型,UD-LSSVM不仅可以快速、准确找到延迟时间、嵌入维与模型参数的最优组合,而且提高了混沌时间序列预测的预测精度。
- 陈海英吴明慧
- 关键词：均匀设计支持向量机参数优化混沌时间序列
- 基于主成分分析与BP神经网络的网络流量预测被引量：7
- 2015年
- 为了提高网络流量的预测精度,提出了一种主成分分析与BP神经网络的网络流量预测模型(PCA-BPNN)。首先采用相空间重构网络流量学习样本,并采用主成分分析选择网络流量的输入向量,降低输入向量的维数,然后将学习样本输入到BP神经网进行训练,建立网络流量预测模型,实验结果表明,相对于当前经典网络流量预测模型,PCA-BPNN提高了网络流量的预测精度,具有广泛的应用前景。
- 刘英华
- 关键词：神经网络网络流量主成分分析
