基于人工神经网络的卡尔曼滤波实时校正技术 The Kalmann filter real-time adjustm…

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《水力发电》 发布者:cjk3d
热度17票 浏览15次 【共0条评论】【我要评论 时间:2002年12月29日 17:38
基于人工神经网络的卡尔曼滤波实时校正技术

The Kalmann filter real-time adjustment technique based on artificial neural networks

针对人工神经网络技术在实际应用中常出现的过拟合现象,设计了以人工神经网络模型做初级预报,用卡尔曼滤波技术对初级预报结果进行二次预报的方法.该方法用于淮河王家坝水文站最高洪水位的预报和岷江上游段紫坪埔水文站的流量预报,并与标准的BP网络模型以及卡尔曼滤波模型进行了比较.两个应用实例的计算结果表明,以上两种技术的结合,不仅有利于预防过拟合问题,还可提高预报精度.水利论文6T(t_~vz"N[_

作 者:覃光华 丁晶 缪韧 李眉眉  
作者单位:四川大学,四川,成都,610065 
刊 名:水力发电  ISTIC PKU
英文刊名:WATER POWER 
年,卷(期):2002 (11) 
分类号:P33 TV213.4 
关键词:神经网络   卡尔曼滤波   实时校正   流量预报  
机标关键词:人工神经网络模型卡尔曼滤波模型实时校正技术预报精度卡尔曼滤波技术水文站最高洪水位过拟合现象实际应用网络技术岷江上游流量预报方法紫坪埔王家坝预防设计计算淮河 
基金项目:国家自然科学基金 
TAG: Filter filter The THE 网络 Kalmann adjustm
顶:3 踩:2
【已经有12人表态】
下一篇:使用AutoCAD VBA进行水库调洪计算 Reservoir storage routing by using the AutoCAD VBA
上一篇:水电比重大的电力系统建抽水蓄能电站的必要性 The construction of pumped-storage…
查看全部回复【已有0位网友发表了看法】

广告投放

广告投放