作者:邹自明; 李福敏; 乔新新 期刊:《现代电子技术》 2020年第04期
针对传统无线信号传播模型的参数一般通过拟合或直接根据经验得出,且又受环境复杂、多径效应等因素的影响,使得定位精度不高。为提高定位精度,引入广义回归神经网络(GRNN)来构建定位模型,以未知节点和参考节点之间的接收信号强度值(RSSI)作为网络的输入,未知节点的位置坐标(X,Y)作为输出来拟合网络模型。同时采用剔除处理和卡尔曼滤波处理对采集的RSSI值进行预处理,来削弱环境因素对信号的扰动。为避免GRNN参数选取的随意性及人为...
作者:杨小彬; 王逍遥; 周世禄; 张子鹏 期刊:《矿业科学学报》 2019年第05期
为了更有效合理地解决煤矿工作面中低氧问题,以神东某煤矿工作面监测数据为样本,考虑监测物理参数之间的相互影响关系,借助主成分分析法对广义回归神经网络(GRNN)进行改进,构建工作面氧气浓度预测模型,编制改进的GRNN模型程序。将预测氧气浓度结果与实测数据对比,证明改进后的GRNN模型具有良好的拟合准确度和泛化能力,比改进前GRNN模型和BP神经网络模型更适合于煤矿工作面低氧问题的预测;利用改进的GRNN模型分析了工作面进、回风压...
作者:王泽阳; 来兴平; 刘小明; 崔峰 期刊:《西安科技大学学报》 2019年第02期
以近水平煤层综采工作面区段煤柱合理宽度预测为目标,分析了近水平综采工作面煤层内聚力、煤层厚度、弹性模量、内摩擦角、容重、泊松比、埋深、工作面长度、煤层倾角对区段煤柱留设的影响因素与关系。基于广义神经网络算法构建了近水平综采工作面区段煤柱留设宽度的神经网络预测模型。以某矿典型工作面为背景,运用所构建的广义回归神经网络进行预测并运用四折交叉验证算法对光滑因子进行优化,消除了模型构建参数选择的人为影响。...
作者:史明泉; 崔丽珍; 赫佳星 期刊:《中国矿业》 2020年第02期
为进一步提高井下定位精度,本文提出一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的煤矿井下定位算法。该算法利用广义回归神经网络(GRNN)建立井下定位模型,通过粒子群优化算法(PSO)寻找广义回归神经网络最优的平滑因子,降低人为调整的影响,提高定位精度。将信标节点接收到的信号强度(RSSI)值输入训练好的神经网络,神经网络的输出就是待测节点的坐标。仿真实验表明,PSO-GRNN模型相比未经优化的GRNN模型和BP模型,定位精度更高;相...
作者:季雪咪; 李媛媛; 李济同 期刊:《传感器与微系统》 2019年第12期
针对传统方法拟合声表面波(SAW)微力传感器输入-输出曲线的算法为最小二乘法,但无法进行全局搜索,易获得局部最优解的不足,基于SAW微力传感器实测数据,采用广义回归神经网络(GRNN)进行曲线拟合。选取以铌酸锂为压电基底的SAW微力传感器,对其施加微压并通过网络分析仪测量输出频率数据,依据GRNN和最小二乘法基本原理采用MATLAB R2016b分别对频率-压力数据进行拟合并对比。仿真结果表明:与最小二乘法相比,GRNN误差明显减小,约一个数...
作者:刘应雷; 高波; 姚东 期刊:《固体火箭技术》 2019年第06期
基于广义回归神经网络(GRNN),提出了一种获取粘接界面的内聚强度和断裂韧性的数值方法。在ABAQUS中建立了双悬臂夹层梁(DCSB)的三维有限元模型(FEM),引入双线性内聚力模型描述界面单元的本构关系,采用不同的内聚参数计算加载点的载荷-位移关系。将有限元计算结果整理后作为广义回归神经网络的训练样本,将实验结果作为输入,预测了粘接界面的力学性能参数。结果表明,采用GRNN和Hooke-Jeeves算法获取粘接界面的力学性能参数分别需要进...
作者:陈善学; 张燕琪 期刊:《重庆邮电大学学报·自然科学版》 2019年第05期
针对高光谱图像波段数目多,存储空间大,为后续研究带来极大不便的特点,提出了一种基于广义回归神经网络预测与矢量量化算法结合的高光谱图像压缩算法。该算法通过预测前一波段的像素数据,将符合要求的预测结果继续预测下一波段,通过设置合理的参数,在预测步骤中95%以上的波段可通过预测结果来预测波段数据。利用矢量量化算法对预测数据进行压缩。该算法只需要已知图像的前2个波段数据,即可预测整个图像波段的数据。广义回归神经网...
随着环境与社会问题的日益凸显,经济绩效不再是评价企业的唯一标准,企业社会责任愈发受到社会各界的重视。同时,人工智能的不断发展使得深度学习逐渐在经济应用中崭露头角。因此,本文利用广义回归神经网络,就企业社会责任于企业经营绩效之间的关系进行研究,为学术界关于这一论题提供了不同方法下的新的证据。
作者:宋宁佳; 崔英花 期刊:《计算机工程》 2019年第11期
针对基于测距模型的定位算法易受环境干扰、测距误差大的问题,提出一种基于遗传算法-广义回归神经网络(GA-GRNN)优化的指纹定位算法。利用GRNN建立节点定位模型,通过GA确定最优平滑参数,将阅读器与标签间的信号强度值作为神经网络的输入,进而得到输出节点的坐标。仿真结果表明,与GRNN算法、BP神经网络算法、FOA-GRNN算法相比,该算法的定位精度较高,泛化能力较强。
随着风电装机规模的不断扩大,对电网安全稳定经济运行的影响日益显现,因此风电的功率预测越来越重要。利用实际风电场风速数据,将广义回归神经网络(GRNN)建模理论及方法与数值天气预报(NWP)相结合,同时采用4h滚动预测方法,建立了基于GRNN的NWP超短期预测模型,并将此模型应用到实际风电场风功率预测系统中。
作者:钮浩东; 黄洪琼 期刊:《信息技术与网络安全》 2016年第12期
针对船舶交通流预测中存在复杂性、非线性、受限因素多等特点,运用果蝇优化算法,建立了优化的广义回归神经网络船舶交通流预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,从而实现对船舶交通流的预测。以东海大桥的船舶流量观测数据为实例对象进行分析,通过MATLAB进行仿真预测,实验结果表明:FOA-GRNN模型相比于传统的GRNN模型和BPNN模型具有更高的预测精度和泛化能力,有效地解决了预测过程中数据样...
作者:陶金梅; 范兴旺; 翁永玲 期刊:《现代测绘》 2012年第06期
受环境变化和人类活动的双重影响,土壤盐渍化已经成为土壤退化的重要形式。及时展开土壤盐渍化研究时改善现状和预防其进一步发展具有重要意义。本文以黄河三角洲一处典型区域为研究对象,在野外光谱测量和实验室理化分析的基础上,采用广义回归神经网络(GRNN)方法建立了土壤盐分反演模型,模型的决定系数为0.855,均方根误差为0.119g·kg^-1。将GRNN模型应用到ALI反射率图像上得到土壤盐分反演分布图。结合野外调查结果发现,...
作者:刘向一; 严宝英 期刊:《中国高新科技》 2015年第04期
文章针对工业项目电气设计的特点,总结分析了影响工时的各种因素,提出了利于广义回归神经网络进行工时预测的方法。结果表明,所提方法能较好地模拟反映实际工程情况,其逼近能力和学习速度方面具有较强优势。对于项目管理人员来说,回归模型具有较强的实用性和经济价值。
作者:陈天富; 沈伟 期刊:《泸天化科技》 2009年第01期
甲醇合成反应中,影响甲醇单程收率的因数多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型。本文提出了用非主成分分析方法对输入变量预处理,运用广义回归神经网络的非线性映射能力,建立了甲醇合成单程收率的预测模型,并用此模型对不同时期的甲醇合成催化剂的活性进行评估。实例表明,此模型可对甲醇合成催化剂的活性进行定量评估,对指导甲醇生产具有重要意义。
作者:林森 期刊:《江苏工程职业技术学院学报》 2014年第02期
对在校大学生进行霍兰德职业性向测评,利用模糊聚类对测评数据进行初步归类,应用广义回归神经网络(GRNN)迭代训练建立分类模型,将主客观测评数据对应的分类结果进行比对获取吻合率,为大学生的就业指导提供参考.
作者:刘红杨; 刘洪庆; 李望晨; 赵晶 期刊:《中国全科医学》 2017年第02期
目的探讨差分自回归移动平均(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在丙型肝炎月发病率中预测建模效果及应用前景,为疫情预测提供依据。方法 2015年5月—2016年5月,选取山东省疾病预防控制中心法定传染病直报系统2004—2014年丙型肝炎月度发病率数据及山东省统计局的同期人口资料。对2004—2014年山东省丙型肝炎月发病率数据构建ARIMA模型,验证拟合精度并外推预测;将ARIMA模型拟合值作为GRNN模型的输入,实际值作为GRNN模型...
作者:门宝辉; 蒋美彤 期刊:《南水北调与水利科技》 2019年第05期
为分析和评估区域水资源可持续发展状态,以水资源生态足迹系统的框架体系作为基础,引入水资源足迹广度与深度,区分水资源流量资本与存量资本,结合北京市实际情况,在现有人口和水资源条件下,计算水资源生态承载力的同时探讨改进的差分自回归移动平均模型ARIMA与广义神经网络GRNN的组合模型在水资源生态足迹中的拟合预测效果。结果显示:北京市长期处于水资源赤字这种不安全状态下,研究期内水资源足迹深度均大于1,平均水资源生态足迹...
作者:符海月; 张祎婷 期刊:《地球信息科学学报》 2019年第07期
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天...
作者:吴金达; 卢瑾; 任宏亮; 覃亚丽; 郭淑琴; 胡卫生 期刊:《光学学报》 2018年第09期
针对高阶正交幅度调制和大线宽相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的非线性均衡算法。将接收端进行相位噪声恢复之后的批量数据作为训练数据样本,通过训练学习得到GRNN的唯一参数平滑因子,然后对测试数据进行非线性均衡。对传输速率为50Gb/s,传输距离为100km的CO-OFDM系统进行了仿真验证。仿真结果表明,在大线宽和高阶调制下,GRNN非线性均衡算法对系统非线性损伤的补偿效果优于相应反向传...
作者:崔霞霞; 胡红萍; 白艳萍 期刊:《火力与指挥控制》 2017年第11期
单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准...