导读:本文包含了非线性预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,接触器,序列,海晏县,需水量,交通量,模型。
非线性预测论文文献综述
班丽[1]（2019）在《非线性定量预测技术在渤南洼陷扇叁角洲前缘砂体预测中的应用》一文中研究指出针对渤南洼陷中深层扇叁角洲前缘致密储层地震资料分辨率低、砂泥岩速度差异小、纵向含油层系多层薄、横向储层变化快、储层展布认识不清的难点,在地质沉积模式指导下,运用多体联合解释技术,建立地层等时格架,进行优势属性提取和分析。运用进化型神经网络技术,建立地震属性和砂地比的非线性关系,实现了对薄互层砂体的定量预测,预测结果既保证了与井点的吻合度,也保持了地震资料对沉积特征的反映能力。该方法可以为中深层薄互层储层预测提供借鉴,并指导了该块油藏开发。(本文来源于《海洋地质前沿》期刊2019年11期）
王俊,周欣[2]（2019）在《基于非线性自动回归模型的测井曲线预测方法》一文中研究指出针对非线性、时序性的测井曲线进行研究,提出基于Tensor Flow的非线性自动回归模型(GNAR)纵向预测测井曲线法。将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立模型,在测试集上进行预测评估。实验验证和应用效果分析表明,非线性自动回归模型在测井曲线纵向预测中具有较强的适应性和较高的准确性。(本文来源于《油气地球物理》期刊2019年04期）
付泽伟,杨银科,王天尧[3]（2019）在《基于改进的非线性优化GM(1,N）模型的海晏县城镇生活需水量预测》一文中研究指出为满足海晏县城镇生活需水量要求,基于海晏县2008～2017年的城镇生活需水量资料,利用改进的非线性优化GM(1,N)模型、BP神经网络模型、传统灰色预测GM(1,N)模型和灰色Verhulst模型对海晏县实际需水量进行拟合预测,得到改进的非线性优化GM(1,N)模型预测精确最高。利用该模型预测海晏县未来不同时期(2020、2025、2035年)的生活需水量,并从人口自然增长率、城镇化建设和外来人口迁移叁个方面分析了海晏县2020～2035年城镇需水量过快增长的原因,对海晏县进行合理的水资源优化配置、缓解日益严重的供需矛盾具有一定的指导作用。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年10期）
陈贵兵[4]（2019）在《基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测》一文中研究指出流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显着优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
罗帅,丁勤卫,李春,黄致谦[5]（2019）在《风速时间序列混沌特征分析及非线性短期预测》一文中研究指出针对风能发电及天气预报等领域中一直是难点和重点的风速时间序列预测问题,首先分别通过相图法和最大Lyapunov指数法定性定量确定风速时间序列具有混沌特征;在此基础上,针对风速时间序列混沌特征结合相空间重构理论进行预测,根据C-C算法确定嵌入维数及延迟时间,将混沌理论应用于Volterra自适应模型,建立新的风速预测模型;以Lorenz方程为例验证该预测模型的准确性,并通过预测风速对比实测风速,进行误差分析。结果表明:风速时间序列具有明显的混沌特征;风速时间序列的混沌特征表明其长期预测是不现实的,但其确定性结构表明其具有短期可预测性;以预测Lorenz方程数值解的方式验证了Volterra自适应预测模型的准确性,其预测误差控制在10~(-4)以内;Volterra自适应预测模型可以对实测风速时间序列进行准确的预测,预测误差控制在0.1 m/s内。(本文来源于《能源工程》期刊2019年05期）
刘凯峥,王振国[6]（2019）在《高速公路收购价值研究——基于非线性主成分分析和RBF神经网络预测模型》一文中研究指出文章分析了高速公路价值评估的关键点在于交通量预测,在介绍非线性主成分分析及RBF神经网络模型预测高速公路车流量原理的基础上,通过湖南某高速公路实证分析得出该模型具有一定参考价值。(本文来源于《中国市场》期刊2019年30期）
李奎,高志成,武一,郑淑梅,李正广[7]（2019）在《基于统计回归和非线性Wiener过程的交流接触器剩余寿命预测》一文中研究指出电弧侵蚀引起交流接触器触头质量损耗,使其电接触性能不断退化,根据其性能退化过程可以对交流接触器剩余寿命进行预测。该文分析可线性化的非线性Wiener过程,采用统计回归的建模方法,利用触头质量损耗历史数据建立叁阶函数退化轨迹模型,进而建立时间尺度变换模型,对分段累积操作次数进行时间尺度变换;以累积触头质量损耗首次达到失效阈值作为失效判据,提出基于非线性Wiener过程的可靠性评估方法和剩余寿命预测模型;在交流接触器电寿命试验基础上,进行试验数据变化规律分析,证明可以采用本文建立的退化模型和预测方法进行交流接触器剩余寿命预测;最后,通过试验数据进行交流接触器剩余寿命的极大似然估计,并比较分析不同数据处理方法的预测精度,验证了本文剩余寿命预测方法的准确性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年19期）
邓鑫,陈慧阳[8]（2019）在《基于非线性回归模型的铁路客运需求预测》一文中研究指出铁路运输是我国运输业的重要基础,也是促进国民经济发展的中坚力量。本文利用一元非线性回归抛物线模型对2019年铁路旅客出行需求进行预测,预测结果可信度高,模型实用性强,并对预测结果进行分析,提出铁路客运优化对策。(本文来源于《西部皮革》期刊2019年18期）
姜雪莹,郭颖,施惠元,苏成利[9]（2019）在《基于TSA多变量非线性RBF神经网络预测控制》一文中研究指出为了解决现在有的非线性预测控制方法在线实时求解非线性方法的困难,提出一种基于TSA的多变量非线性RBF神经网络预测控制算法。该算法采用多个RBF神经网络建立非线性系统的过程模型,并作为预测模型。采用树和种子算法(TSA)在线搜索非线性预测控制系统的最优控制律,避免了直接递推控制律时解决复杂的非线性优化问题。CSTR过程的仿真对比结果验证了该算法的跟踪性能和抗干扰能力。(本文来源于《控制工程》期刊2019年09期）
王成勇,门东坡,陈鹏,李子文[10]（2019）在《基于煤岩学的黏结指数非线性预测模型》一文中研究指出为了得到精确可靠的配合煤黏结指数预测模型,以河北某矿区两个不同矿井肥煤作为研究对象,利用非线性回归分析建立了基于煤岩配煤的黏结指数预测模型。试验通过重选法对煤岩组分进行了有效分选,对两矿井低密度产品进行了煤岩配煤,采用偏光显微镜测定了煤岩组分含量。结果表明,活性组分分子结构适中,含有大量活性结构,决定黏结指数的大小;惰性组分形成成球核心,影响黏结指数大小;随着活性组分含量的增加和惰性组分含量的减少,黏结指数逐渐增大;基于活惰比的S模型、逆模型和渐进回归模型均具有较高的拟合效果和精确度,其中渐进回归模型拟合度最高,但结构复杂;逆模型结构简单,可靠性好,可用来预测配合煤黏结指数。(本文来源于《钢铁》期刊2019年09期）
非线性预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对非线性、时序性的测井曲线进行研究,提出基于Tensor Flow的非线性自动回归模型(GNAR)纵向预测测井曲线法。将样本数据分成训练集和测试集,在训练集上建立模型,在测试集上进行预测评估。实验验证和应用效果分析表明,非线性自动回归模型在测井曲线纵向预测中具有较强的适应性和较高的准确性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性预测论文参考文献
[1].班丽.非线性定量预测技术在渤南洼陷扇叁角洲前缘砂体预测中的应用[J].海洋地质前沿.2019
[2].王俊,周欣.基于非线性自动回归模型的测井曲线预测方法[J].油气地球物理.2019
[3].付泽伟,杨银科,王天尧.基于改进的非线性优化GM(1,N）模型的海晏县城镇生活需水量预测[J].水电能源科学.2019
[4].陈贵兵.基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测[J].舰船科学技术.2019
[5].罗帅,丁勤卫,李春,黄致谦.风速时间序列混沌特征分析及非线性短期预测[J].能源工程.2019
[6].刘凯峥,王振国.高速公路收购价值研究——基于非线性主成分分析和RBF神经网络预测模型[J].中国市场.2019
[7].李奎,高志成,武一,郑淑梅,李正广.基于统计回归和非线性Wiener过程的交流接触器剩余寿命预测[J].电工技术学报.2019
[8].邓鑫,陈慧阳.基于非线性回归模型的铁路客运需求预测[J].西部皮革.2019
[9].姜雪莹,郭颖,施惠元,苏成利.基于TSA多变量非线性RBF神经网络预测控制[J].控制工程.2019
[10].王成勇,门东坡,陈鹏,李子文.基于煤岩学的黏结指数非线性预测模型[J].钢铁.2019
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