殷礼胜
- 作品数：41 被引量：190H指数：8
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重大项目国际热核聚变实验堆计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信电气工程更多>>
- 交通流量VNNTF神经网络模型及其预测研究被引量：2
- 2010年
- 研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理,设计了交通流量Volterra神经网络的学习算法快速学习算法;最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Volterra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。
- 殷礼胜鲁照权董学平
- 关键词：相空间重构时间序列预测神经网络
- 一种改进的自适应交通流组合预测方法
- 本发明公开了一种改进的自适应交通流组合预测方法，包括：1、使用KL散度和边锋能量熵原理改进变分模态分解算法，将原始交通流量序列分解为一系列相对平稳的高低频分量序列；2、将分解后的交通流量序列，作为图注意力网络的输入，利用...
- 殷礼胜施成刘攀李彤
- 一种飞行器陀螺仪的零点漂移偏差和姿态估计方法
- 本发明公开了一种飞行器陀螺仪的零点漂移偏差和姿态估计方法，基于飞行器的姿态运动学方程设计有限时间观测器；将飞行器的期望姿态和陀螺仪测出的角速度测量值输入有限时间观测器中，通过有限时间观测器将零点漂移偏差在有限的时间内估计...
- 都海波王利楠温广辉周俊俞波从永正殷礼胜
- 文献传递
- 电力弹簧在三相不平衡治理中的应用研究
- 2020年
- 针对我国低压配电网中普遍存在的三相不平衡问题严重影响配电网的运行安全及用户的用电体验,提出将三相电力弹簧应用于低压配电网的三相不平衡问题治理之中。分析了三相电力弹簧的主电路拓扑结构,介绍了三相电力弹簧的控制策略并设计了三相电力弹簧控制器。对三相电力弹簧治理低压配电网中三相不平衡问题治理的有效性进行了仿真验证。实验结果表明:三相电力弹簧能有效治理低压配电网中三相电压不平衡,稳定关键负载电压。
- 侯效龙黄星殷礼胜刘冬梅
- 关键词：低压配电网三相不平衡
- 一种交通流量组合预测方法
- 本发明公开了一种交通流量组合预测方法，包括：1、使用基于互信息熵改进的交通流量变分模态分解算法，将预测节点及其一阶邻域节点的交通流量时间序列分解成一系列相对平稳的高低频分量序列；2、使用基于图注意力网络的交通流量空间相关...
- 殷礼胜吴洋洋刘攀
- 基于改进遗传算法的交通流量小波网络预测被引量：6
- 2016年
- 针对小波网络结构不易确定和网络参数随机选择易造成较大预测误差的问题,文章通过对采集的交通流数据进行分析和多次试验判断误差,来确定小波神经网络的结构;提出了一种改良的遗传算法来初始化神经网络的权值参数,并对种群的进化进行分析;最后将遗传算法选择出的最优个体解码成小波网络的权值和因子,用构建的小波神经网络来预测短时交通流量,得出预测结果。研究结果表明改进遗传算法优化的小波网络能够较好地预测输出,并能够降低输出误差均值。
- 柴良勇殷礼胜甘敏鲁照权谈堃张艳
- 关键词：遗传算法小波网络交通流量
- 一种动态交通流量预测系统
- 本发明提供了一种动态交通流量预测系统，包括待预测单元、后支路流量单元、后支路相关单元、前支路流量单元和前支路相关单元，所述待预测单元是需要测量实时流量的主道路，待预测单元将支路分为两部分，一部分是前支路，另一部分是后支路...
- 殷礼胜田帅帅孙双晨
- 复杂应用环境下射频识别系统关键技术及工程应用
- 何怡刚张大方李兵佐磊黄姣英尹柏强谭阳红袁莉芬陈柯邵晖项胜刘冬梅高成肖本贤殷礼胜
- 物联网是国家战略新兴产业，射频识别（RFID)是物联网发展的最关键技术。立项时，中国RFID发展处于起步阶段，尚无国家标准，具有自主知识产权的测试技术及装备处于空白，严重制约了中国RFID产业的发展及其走向国际市场，危及...
- 关键词：
- 关键词：射频识别
- 基于整合移动平均自回归和遗传粒子群优化小波神经网络组合模型的交通流预测被引量：25
- 2019年
- 针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIMA模型预测值和灰色关联系数大于0.6的相关性强的前3个时刻的历史数据作为小波神经网络(WNN)的输入,在兼顾历史数据的平稳和非平稳的情况下,进行了模型结构简化。在算法方面,通过遗传粒子群算法对小波神经网络的参数初始值进行最优选取,可使其结果在不易陷入局部最优的条件下加快网络训练收敛速度。实验结果表明,在预测精度方面,该方法的模型明显优于整合移动平均自回归模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络,在收敛速度方面,用遗传粒子群算法优化模型明显优于仅用遗传算法优化模型。
- 殷礼胜唐圣期李胜何怡刚
- 关键词：短时交通流预测灰色关联分析法
- 基于多维时空的NPCA-PSR-IGM(1,1)组合模型的短时交通流预测被引量：2
- 2021年
- 针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维交通流量序列进行时空降维,同时保留影响预测点的主要交通流量数据,从而提高建模的精确度;其次,利用多维时空交通流量序列相空间重构放大交通流量内部的细微特征,以使其内在规律得以充分展现,进一步提升预测精度;最后,结合背景值改进的灰色模型适应于线性、非线性以及所需数据少的特点,进行短时交通流预测。实验结果表明,NPCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型的平均相对误差相比NPCA-PSR-GM(1,1)组合预测模型减小3.12%,其标准偏差相对PCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型从15.7091下降到2.0589。同时与最新的预测模型相比,该组合预测模型也提高了预测精度,达到了较好的预测效果。
- 殷礼胜高贺魏帅康孙双晨何怡刚
- 关键词：短时交通流预测相空间重构改进灰色模型
