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基于新息优先分数阶累加的改进型灰色Verhulst模型
2025年
为了更好地突出分数阶累加算子的新息优先性以及提升波动型数据的预测精度,提出一种新息优先分数阶累加的改进型灰色Verhulst模型.首先,基于Toeplitz矩阵理论详细研究了新息优先分数阶累加算子的性质,导出了该算子满足新息优先性的条件.其次,给出了改进型灰色Verhulst模型的建模过程,并用遗传算法寻求新息优先分数阶累加算子中的最优参数.最后,将改进型灰色Verhulst模型用于两个具有波动型数据特征的实际案例.数值结果验证了新息优先的重要性以及本文的理论结果,且新模型的拟合和预测精度均高于传统的灰色Verhulst模型、分数阶累加灰色Verhulst模型和新息优先灰色Verhulst模型.
沈琴琴党耀国曹阳曹阳
关键词:灰色VERHULST模型
加权分数阶离散Verhulst模型及其应用
2024年
为了提高传统Verhulst模型的拟合和预测精度,文章根据新信息优先原理,采用加权累加和加权累减的信息处理方式,建立基于加权分数阶累加生成的离散Verhulst模型.采用河北省的年末人口数进行预测,将新建模型与传统Verhulst模型和分数阶离散Verhulst模型进行比较.结果显示,加权分数阶离散Verhulst模型具有较高的精度和较强的稳定性,具有一定的实用价值.
石莹莹朱锋周陈裕王建宏
关键词:分数阶人口预测
基于灰色Verhulst模型的矿区地表沉降预测研究
2024年
灰色Verhulst模型是灰色系统理论模型的重要组成之一,对“S”形曲线具有良好的表现能力。针对灰色Verhulst模型在矿区地表沉降预测中的适用性问题,以灰色Verhulst模型为矿区地表沉降预测模型,以某煤矿综采工作面地表沉降监测数据为数据源,选取其中2个点(M36和M79)开展了灰色Verhulst模型地表沉降预测研究。同时,以后验差比C、小误差概率P和预测值平均相对误差综合进行模型预测精度评价。结果表明:M36和M79号点的预测结果P值均为1,C值分别为0.22和0.07,模型等级均为优秀。M36和M79号点的预测结果平均相对误差分别为1.18和0.27,与C、P值保持一致。灰色Verhulst模型可对地下采煤引起的地表移动初始期、活跃期和衰退期三个阶段开展全周期预测,是矿区地表沉降预测的适用性模型
任桂香
关键词:灰色VERHULST模型沉降预测
基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测
2024年
矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用MATLAB App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明:基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。
石力帆廉旭刚韩雨
关键词:VERHULST模型粒子群算法MATLAB软件开发
基于灰色Verhulst模型的江西省人口预测
2024年
引言。江西是一个人口大省,但经济落后于周边省份,随着国家生育政策的调整,准确预测江西人口变化规律对于江西经济腾飞以及城市规划具有举足轻重的作用,有利于自然资源有序分配和自然环境保护,因此,必须将人口预测上升到实现江西省各方面有序发展的战略高度。把握经济发展和人口变化的相互关系,做好人口发展规划,逐步完善人口发展政策体系,对实现江西省人口与经济、资源协调和可持续发展、全面建成小康社会具有重大意义。
危寰
关键词:灰色VERHULST模型人口预测人口发展规划可持续发展
一种适用于二氧化碳排放预测的新结构Verhulst模型
本发明公开了一种适用于二氧化碳排放预测的新结构Verhulst模型,包括以下步骤:S1:收集历史数据,形成数据集;S2:对数据集进行分数阶加权累加;S3:在N_verhulst模型的基础上增加非线性修正项;S4:使用粒子...
曾波郑婷婷吴优
改良Verhulst模型在泥岩路基沉降预测中的应用被引量:3
2023年
为了准确预测泥岩高速公路路基不同填筑阶段的沉降数据,避免长期监测带来的不便,提出了5个改良Verhulst模型:分别利用元胞自动机和矩形法以及积分法改良传统Verhulst模型背景值,建立了元胞自动机改良模型、矩形法模型和积分法模型;在此基础上,利用元胞自动机理论优化矩形法模型和积分法模型的背景值,建立了综合改良模型1、2。以马巢高速公路泥岩路基沉降数据为基础,采用传统Verhulst模型和5个改良Verhulst模型预测路基在不同填筑阶段的沉降。结果表明:5个改良模型中,2种综合改良模型精度最高,其次为元胞自动机改良模型和积分法模型,最后为矩形法模型,且预测精度均优于传统模型,能较好地预测不同风化程度泥岩路基在不同填筑阶段的沉降,符合工程要求。
王芳刘思源刘凯闫禹佳陈桂林
关键词:沉降预测道路工程
一种基于遗传算法优化的灰色Verhulst模型预测方法及系统
本发明公开了一种基于遗传算法优化的灰色Verhulst模型预测方法及系统。为了解决传统的灰色Verhulst模型易产生较大误差容易产生较大误差,预测精度不高的问题;本发明包括以下步骤:S1:收集配网检修运维典型作业消耗量...
丁伟斌孙泉辉费英群程嵩王雅枫
基于Verhulst模型的围岩变形预测方法研究
2022年
避免围岩出现破坏性变形是保障围岩稳定的关键,也是开展围岩变形预测研究的主要目的。针对短测值序列条件下的围岩变形预测问题,基于灰色系统理论中的Verhulst模型,构建了一种适合于对收敛型变形进行预测的方法。研究表明,围岩变形Verhulst预测模型具有良好的预测精度,能克服其他模型需要长测值序列和完整环境资料的缺点,为施工期围岩变形预测提供了一条新途径。
程丽陈刚
关键词:围岩变形灰色系统VERHULST模型
估计灰色Verhulst模型参数的LS-SVM方法及应用被引量:5
2022年
估计灰色Verhulst模型中的参数通常采用最小二乘法,这种基于大样本理论的经验风险最小化方法无法保证小样本预测下模型的推广性能.为提高灰色Verhulst模型的预测精度,本文提出了基于LS-SVM算法估计模型参数的方法.首先根据Verhulst灰色差分方程的特点,通过构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM模型,将一维样本空间里的Verhulst模型转化为一个二维特征空间里的LS-SVM模型,进而将Verhulst模型的灰参数的估计问题转化为一个LS-SVM模型的回归系数估计问题.然后通过核函数构造法,结合模型特点合理构造了LS-SVM模型的核函数,基于LS-SVM算法求解回归系数,进而得到Verhulst模型的参数估计.实验结果表明该方法是可行的有效的,可保证Verhulst模型具有良好推广性,相比于传统参数估计方法本文预测精度更高.
周德强
关键词:结构风险最小化参数估计核函数最小二乘支持向量机灰色VERHULST模型

相关作者

贺小黑
作品数:14被引量:198H指数:8
供职机构:中国科学院地质与地球物理研究所
研究主题:加速度 滑坡预测预报 滑坡预测 判据 VERHULST模型
王建宏
作品数:159被引量:353H指数:10
供职机构:南通大学
研究主题:分数阶 线性矩阵不等式 系统辨识 参数辨识 飞机颤振
王思敬
作品数:389被引量:5,843H指数:45
供职机构:清华大学
研究主题:岩石力学 岩体 边坡 数值模拟 岩石
王海城
作品数:40被引量:316H指数:7
供职机构:河北省水利水电勘测设计研究院
研究主题:数据处理 沉降监测 系统开发 PDA 水准网平差
陈炳初
作品数:17被引量:136H指数:5
供职机构:湖南大学土木工程学院岩土工程研究所
研究主题:信号电缆 读数装置 膨胀量 散体材料桩 散体材料