林剑艺
- 作品数：14 被引量：256H指数：7
- 供职机构：大连理工大学水利土木学院水电与水信息研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球电气工程交通运输工程更多>>
- BP神经网络模型结构对漫湾径流预报精度的影响研究被引量：7
- 2005年
- 以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径流序列的最佳神经网络模型结构。实际应用表明,使用该结构的模型在实际预报过程中取得了良好的效果。
- 程春田孙英广林剑艺
- 关键词：径流中长期预报人工神经网络
- 应用支持向量机预测公交车运行时间被引量：31
- 2007年
- 采用一种新颖的神经网络-支持向量机(SVM),来预测公交车的到站时间,其目的是要验证SVM在运行时间预测领域的可行性.该模型采用了时间段、天气、路段以及当前路段的运行时间和下一路段的最新运行时间5个输入变量.最后,应用大连市开发区4路公交线对该模型进行了校验,并得到若干结论.
- 于滨杨忠振林剑艺
- 关键词：SVM
- 基于自适应模糊推理系统模型的径流中长期预报被引量：7
- 2005年
- 介绍了自适应模糊推理系统ANFIS的原理结构及学习算法。以漫湾和双牌两座水库实测月径流序列为研究对象,研究不同的输入及不同的模糊数对自适应模糊推理系统模型做中长期预报的影响,并通过与人工神经网络模型的预报结果进行比较,显示本模型是中长期水文预报方法中较为准确的方法之一。
- 林剑艺程春田陈艳
- 关键词：径流中长期水文预报自适应模糊推理系统
- 基于SCE-UA支持向量机的短期电力负荷预测模型研究被引量：4
- 2011年
- 支持向量机(support vector machine,SVM)作为一种新颖的机器学习方法已成功应用于短期电力负荷预测,然而应用研究发现SVM算法性能参数的设置将直接影响负荷预测的精度.为此在对SVM参数性能分析的基础上,提出了SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona)支持向量机短期电力负荷预测模型建模的思路及关键参数的选取,在建模过程中引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程,并应用SCE-UA算法辨识SVM的参数.贵州电网日96点负荷曲线预测的实际算例表明,所提SCE-UA支持向量机模型不仅克服了SVM参数选择的盲目性,而且能提高预测准确率,是一种行之有效的短期电力负荷预测模型.
- 李刚程春田曾筠林剑艺
- 关键词：负荷预测支持向量机相似日
- 支持向量机在中长期径流预报中的应用被引量：120
- 2006年
- 本文探索了支持向量机在中长期径流预报中的应用。在支持向量机建模过程中引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程,并应用SCE-UA算法辨识支持向量机的参数。在SCE-UA搜索过程中进行了指数变换,以快速准确的找到最优参数。与人工神经网络模型预报结果比较显示,该模型能提高径流中长期预报的精度。
- 林剑艺程春田
- 关键词：径流中长期预报参数辨识支持向量机
- 面向省级电网的水火电联合经济运行决策支持系统
- 省级电网水火电联合经济运行决策支持系统是一规模非常庞大的系统，有很多理论与实践问题需要解决。重点描述了基于Web的省级电网水火电联合经济运行决策支持系统的结构、业务流程,详细给出了系统设计的关键技术要点之--*EJB组件...
- 程春田李刚武新宇林剑艺廖胜利
- 关键词：决策支持系统省级电网基于WEB技术
- 文献传递
- 碧流河水库防洪决策支持系统集成研究被引量：10
- 2004年
- 分析了水库防洪调度决策支持系统中系统集成的迫切性和可行性,探讨了系统集成的思想、原则和关键的解决方案.以大连市碧流河水库的系统集成为工程背景,研究了基于网络数据库和B/S模式,以WebGIS为平台和Java语言开发的分布式、可移植、可扩展的集成系统,并通过分析证明系统集成具较好应用前景.
- 王国利林剑艺周惠成
- 关键词：可移植JAVA语言系统集成碧流河水库防洪决策水库防洪
- 水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法被引量：5
- 2007年
- 提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto优于关系和个体Pareto强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。
- 林剑艺程春田顾妍平武新宇
- 关键词：水库优化调度SCE-UA算法
- 基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型被引量：43
- 2006年
- 本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上,研究了双牌水库水文预报的不确定性,建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型,并通过Markov链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数。通过对双牌水库历史洪水的研究结果表明,基于BP神经网络的BFS不仅显著提高了预报精度,而且为防洪决策提供了更多的信息,使得预报人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量的估计各种决策的风险和后果。
- 李向阳程春田林剑艺
- 关键词：不确定性BP神经网络
- 水文模型模糊多目标SCE-UA参数优选方法研究被引量：20
- 2007年
- 在SCE-UA算法的基础上,结合Pareto排序和模糊多目标优选的优点,提出了水文模型模糊多目标SCE-UA(FMOSCE-UA)参数率定方法。目标函数综合考虑了洪峰流量、水量平衡、峰现时间以及流量过程均方差等水文过程的不同要素,使得优选的参数更能反映流域水文特征。双牌水库实例研究结果表明FMOSCE-UA优于标准SCE-UA算法,优选参数完全可以用于实际洪水预报。
- 李向阳程春田武新宇林剑艺
- 关键词：水文模型参数率定
