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广义回归神经网络修正GNSS垂向坐标时间序列环境负荷效应

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地球物理学报 2024年第9期67卷 3357-3366页

作者：高菡匡翠林楚彬中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 湖南省测绘科技研究所长沙410007

环境负荷通常会引起GNSS垂向坐标时间序列发生非线性变化,对其影响进行精细改正是GNSS坐标时间序列研究中的一项重要内容.传统的物理模型环境负荷改正方法在模型建立与参数求解等过程中需引入部分简化与近似,导致改正不够精细.本文引入... 详细信息

环境负荷通常会引起GNSS垂向坐标时间序列发生非线性变化,对其影响进行精细改正是GNSS坐标时间序列研究中的一项重要内容.传统的物理模型环境负荷改正方法在模型建立与参数求解等过程中需引入部分简化与近似,导致改正不够精细.本文引入数据驱动的广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)方法改善环境负荷修正效果.以川滇地区GNSS测站的垂向坐标时间序列为研究对象,首先基于变分贝叶斯独立分量分析(Variational Bayesian Independent Component Analysis,vbICA)技术分离坐标序列,分析得到周期性分量,发现大气及陆地储水负荷是引起测站坐标发生季节性变化的重要原因.然后通过GRNN建立与大气及陆地储水相关的环境因素数据和坐标时间序列数据之间的关联,进而消除坐标时间序列中两种环境负荷的影响.经数据驱动的GRNN建模修正大气及陆地储水负荷影响后,各测站坐标残差序列的RMS值平均降低了21.56%,而采用传统的物理模型方法修正后平均降低幅度仅为9.29%,可认为基于GRNN方法的改正效果更好.另外顾及地下温度、冰浓度、比湿、降雨率四种气候因素的影响建立GRNN模型,结果表明地下温度因素对川滇地区GNSS测站垂向坐标影响稍大.

关键词： GNSS坐标时间序列环境负荷广义回归神经网络数据驱动

广义回归神经网络的改进及在延迟焦化建模中的应用

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化工学报 2004年第4期55卷 608-612页

作者：郝鑫陈德钊吴晓华俞欢军浙江大学化学工程与生物工程学系浙江杭州310027

广义回归神经网络 (GRNN)具有明确的概率意义 ,其参数大多能自动确定 ,仅光滑因子参数需优化估值 .采用优进遗传算法 (EGA) ,将确定性与随机性寻优操作相融合 ,实现了高效全局搜优 ,它所基于的优进策略包括设计Powell寻优算子、改进交... 详细信息

广义回归神经网络 (GRNN)具有明确的概率意义 ,其参数大多能自动确定 ,仅光滑因子参数需优化估值 .采用优进遗传算法 (EGA) ,将确定性与随机性寻优操作相融合 ,实现了高效全局搜优 ,它所基于的优进策略包括设计Powell寻优算子、改进交叉算子、自适应地调整交叉率和变异率等 .以推广能力作为优化目标 ,所建的GRNN有很强的非线性拟合能力和优良的预报性能 ,将其成功地为延迟焦化过程建模 ,与径向基网络(RBFN)等相比 ,显示了明显的优势 .

关键词：广义回归神经网络优进策略遗传算法延迟焦化非线性建模

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广义回归神经网络在煤灰熔点预测中的应用

浙江大学学报（工学版） 2004年第11期38卷 1479-1482页

作者：周昊郑立刚樊建人岑可法浙江大学热能工程研究所能源清洁利用与环境工程教育部重点实验室浙江杭州310027

为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实... 详细信息

为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实验值的最大相对误差为2.81%,而反向传播神经网络(BPNN)预测煤灰熔点的相对误差为3.62%.由于GRNN可应用于小样本问题的学习,GRNN比BPNN对煤灰熔点具有更好的预测和泛化能力.GRNN具有设计简单与收敛快的优点,并提高了实时处理与反映最新运行工况参数的预测能力.

关键词：灰熔点灰组分广义回归神经网络 GRNN

小波包变换广义回归神经网络同时分辨三种有机化合物的重叠光谱

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光谱学与光谱分析 2008年第10期28卷 2392-2395页

作者：高玲李小平任守信内蒙古大学化学化工学院内蒙古呼和浩特010021 内蒙古产品质量检验所内蒙古呼和浩特010024

文章结合两种化学计量学技术,研制了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)方法,对光谱严重重叠的三种有机化合物进行同时测定。该法结合小波包变换(WPT)和广义回归神经网络(GRNN)改进了除噪质量和预测能力。通过最佳化,选择了小波... 详细信息

文章结合两种化学计量学技术,研制了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)方法,对光谱严重重叠的三种有机化合物进行同时测定。该法结合小波包变换(WPT)和广义回归神经网络(GRNN)改进了除噪质量和预测能力。通过最佳化,选择了小波函数、小波包分解水平及GRNN的平滑因子。偏最小二乘(PLS)法用于比较研究,编制了三个程序(PWPTGRNN,PGRNN和PPLS)进行相关计算。结果表明,WPTGRNN法是成功的且优于GRNN及PLS方法,与GRNN方法比较所有组分质量浓度的预测值与实际值的相对预测标准误差由4.0%降低为2.3%。

关键词：小波包变换广义回归神经网络同时测定有机化合物

广义回归神经网络在乙肝发病数时间序列预测中的应用

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计算机应用与软件 2013年第4期30卷 217-219页

作者：杨德志辽东学院经济学院辽宁丹东118001

利用2005年至2011年中国内地法定报告的乙肝发病数资料分别建立广义回归神经网络模型以及传统的BP神经网络模型,探讨广义回归神经网络在乙肝发病预测中的实用价值。结果显示,广义回归神经网络拟合及预测结果的平均绝对误差,平均相对误... 详细信息

利用2005年至2011年中国内地法定报告的乙肝发病数资料分别建立广义回归神经网络模型以及传统的BP神经网络模型,探讨广义回归神经网络在乙肝发病预测中的实用价值。结果显示,广义回归神经网络拟合及预测结果的平均绝对误差,平均相对误差以及均方误差均小于BP神经网络。该结果提示,广义回归神经网络在乙肝发病数预测中具有较好的应用价值。

关键词：广义回归神经网络乙肝时间序列

广义回归神经网络在肾综合征出血热发病率预测中的应用

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中国媒介生物学及控制杂志 2007年第6期18卷 483-488页

作者：吴伟郭军巧王萍周宝森中国医科大学流行病学教研室沈阳110001 辽宁省疾病预防控制中心沈阳市疾病预防控制中心

目的探讨广义回归神经网络(GRNN)在肾综合征出血热(HFRS)发病率预测上的优势及应用前景。方法利用1984-2002年沈阳市的气象资料(包括平均气温、相对湿度、降水量和日照)和动物疫情资料(包括鼠密度和鼠带病毒率)共6个指标作为神经网络的... 详细信息

目的探讨广义回归神经网络(GRNN)在肾综合征出血热(HFRS)发病率预测上的优势及应用前景。方法利用1984-2002年沈阳市的气象资料(包括平均气温、相对湿度、降水量和日照)和动物疫情资料(包括鼠密度和鼠带病毒率)共6个指标作为神经网络的输入,将1985-2003年沈阳市HFRS发病率作为神经网络的输出。利用Matlab7.0软件中的神经网络工具箱分别构建HFRS发病率的GRNN预测模型和反馈(BP)神经网络预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟合和预测性能进行比较。结果GRNN的最优光滑因子为0.35;BP神经网络的隐含层数定为6。从拟合效果来看,GRNN和BP神经网络预测模型的平均误差率(MER)分别为25.42%和25.55%;两者的决定系数r2分别为0.9438和0.9729,总的来说,拟合效果比较满意,两者拟合差异不是很明显。从预测效果来看,两者的MER分别为4.90%和15.16%,GRNN的MER远远小于BP神经网络;两者的r2分别为0.9897和0.9516。结论GRNN充分体现了它在小样本预测中的优势,预测效果优于BP神经网络,对解决HFRS等流行情况影响因素复杂的问题有很好的实用价值。

关键词：广义回归神经网络反馈神经网络肾综合征出血热预测

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广义回归神经网络在布鲁氏菌病预测中的应用

郑州大学学报（医学版） 2018年第6期53卷 751-754页

作者：黄璐孙娜许小珊田野马洁杜泽玉孟维静王素珍石福艳潍坊医学院公共卫生与管理学院山东潍坊261053

目的:应用广义回归神经网络预测布鲁氏菌病月发病数,为布鲁氏菌病的防控提供科学依据。方法:通过Matlab 9. 1软件创建广义回归神经网络,以2010年8月到2016年8月布鲁氏菌病的月发病人数为输入,2011年8月到2017年8月的月发病人数为输出,... 详细信息

目的:应用广义回归神经网络预测布鲁氏菌病月发病数,为布鲁氏菌病的防控提供科学依据。方法:通过Matlab 9. 1软件创建广义回归神经网络,以2010年8月到2016年8月布鲁氏菌病的月发病人数为输入,2011年8月到2017年8月的月发病人数为输出,并预测2017年9至12月布鲁氏菌病的月发病人数。结果:广义回归神经网络的最优光滑因子取0. 02。2017年9至12月布鲁氏菌病月发病人数真实值与预测值平均相对误差和决定系数分别为10. 75%和0. 64,模型拟合较好。结论:广义回归神经网络应用于布鲁氏菌病月发病人数的预测效果较好,可为该病的防控提供科学依据。

关键词：广义回归神经网络布鲁氏菌病传染病预测

基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模与预测

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兵工学报 2017年第1期38卷 1-8页

作者：曹岩枫徐诚南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

机枪枪管初速衰减预测是一个复杂的非线性问题。广义回归神经网络方法被广泛应用于非线性问题的建模,但其平滑因子取值对神经网络的预测性能有较大影响。采用果蝇算法对广义回归神经网络的参数进行优化选取,提出了基于果蝇算法优化广义... 详细信息

机枪枪管初速衰减预测是一个复杂的非线性问题。广义回归神经网络方法被广泛应用于非线性问题的建模,但其平滑因子取值对神经网络的预测性能有较大影响。采用果蝇算法对广义回归神经网络的参数进行优化选取,提出了基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模方法。基于机枪枪管初速衰减试验数据,建立在不同使用环境下随着累计射弹量的增加,以初速降为特征量的机枪枪管初速衰减预测模型,预测结果与试验结果基本一致,证实了所提方法的可行性。通过与未经优化的广义回归神经网络方法和反向传播神经网络方法建立的预测模型进行比较,其性能明显优于另外两种方法,验证了基于果蝇算法优化的广义回归神经网络方法在建立机枪枪管初速衰减模型中的有效性。

关键词：兵器科学与技术果蝇算法广义回归神经网络初速衰减预测模型

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广义回归神经网络预测加筋土支挡结构高度

岩土力学 2002年第4期23卷 486-490页

作者：周建萍闫澍旺天津大学岩土工程研究所天津300072

土工合成材料加筋支挡结构(Geosythetics-ReinforcedRetainingWall,简称GRW)设计方法主要是建立在似粘聚力理论基础之上的半经验设计法。由于土性及加筋机理的复杂性,常常要对它们进行人为假定,导致计算结果差强人意。神经网络方法与传... 详细信息

土工合成材料加筋支挡结构(Geosythetics-ReinforcedRetainingWall,简称GRW)设计方法主要是建立在似粘聚力理论基础之上的半经验设计法。由于土性及加筋机理的复杂性,常常要对它们进行人为假定,导致计算结果差强人意。神经网络方法与传统方法的不同之处在于不需要主观假定,而是模拟人脑思维,通过数据样本的学习来获得预测结果。引入神经网络技术来预测加筋土支挡结构的设计高度是一种新尝试。由于本问题具有样本容量非常有限、影响因素复杂多样的特点。因此,采用适用于稀少样本数据的广义回归网络(GeneralRegressionNeuralNetwork)来预测加筋土支挡结构设计高度。基于MATLAB神经网络工具箱及文献犤1犦的挡墙离心模型试验结果,建立了一个可用于加筋支挡结构设计高度预测的GRNN网络。通过对足尺试验、实际工程及模型试验结果的检验,表明网络的学习是成功的,具有一定指导意义。

关键词：广义回归神经网络加筋土支挡结构设计高度土工合成材料软土地基