煤与瓦斯突出预报的模糊聚类关联分析法

首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类，建立不同突出程度的模糊模式。然后用关联分析确定待预报样本与模式的关联程度，以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度。这种预报方法相对于模糊聚类分类后，将模式与待预报样本组成新的样本集合，再进行聚类分析，以此分类结果进行预报法。不仅可靠程度高，而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度。     

基于T-S模型的模糊预测控制在列车速度控制器中的应用研究

针对列车的速度控制特点,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊预测函数控制方法.设计了一种列车速度模糊预测函数控制器,并针对不同运行状况以及列车在启动、停止以及运行过程中的特点采取相应的控制策略,将整个控制过程分为多个子空间,每个子空间对应一个线性预测模型,通过仿真研究,验证了该控制器具有良好特性曲线跟踪能力.     

网络模式下高温炉管的实时寿命评定及管理

在预测技术为基础的维修模式下，为及时反映加热炉关键部件的运行状况，开发了网络模式下高温炉管的实时寿命评定和管理系统。该网络应用系统以高温强度理论为基础，采用浏览器／服务器模式，依靠集散式控制系统采集的实时数据，在远程服务器上对炉管的寿命评定和信息发布，使远程用户通过网络实现对炉管的实时监测和管理。系统应用的工程实例表明，系统可以快速评定炉管剩余寿命，及时监测炉管的运行状况，从而避免炉管的非正常运行。     

基于模糊理论的电力负荷预测研究

电力系统负荷预测对电力系统规划和运行极其重要，论述了电力负荷预测的内容和基本过程。将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中，基于模糊理论的电力负荷预测可以达到较高的精度，效果良好。     

路灯节能的控制系统设计分析

本文基于城市公共照明的路灯节能理念，设计可最大化实现节能的路灯控制器。该设计方案在使用节能光源的情况下采用合理的控制线路来实现路灯节能，并采用“全年分三季，一季分时段”的分时控制思想实现节能的目的，在不同的时段投入不同的供电电压运行，在保证路灯正常照明的前提下，兼顾到了用电低谷期节能的效果。同时利用电力载波技术实现对路灯运行状况的实时监控。     

基于GPS轨迹数据的货车交通流量需求预测循环神经网络模型

动力性差、尺寸大是货车影响道路交通流运行效率的重要原因,为提高货车运行效率,对快速路货车流量预测问题进行研究.基于货车GPS轨迹数据,构建长短时循环神经网络(Long Short Term Memory,LSTM),门控神经单元(Gated Recurrent Unit,GRU),双向长短时记忆网络(Bidi-rectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)和双向门控神经单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)四种货车交通流量需求预测循环神经网络模型.研究结果表明:货车交通流量需求预测循环神经网络模型对货车交通流量具有很好的预测能力,平均预测精度为91.55％,较ARIMA高出10.45％;GRU模型对整体货车流量序列预测精度最高;低峰时段平均预测精度高于高峰时段,LSTM在波动较强的高峰时段预测精度最高,为96.83％;Bi-GRU在低峰时段的预测精度最高,为97.66％.研究成果将为政策制定者选用合适的循环神经网络模型,精准预测货车流量,提高货车交通运行效率提供理论和技术支持.     

数据挖掘技术在管理与决策中的应用

利用数据挖掘技术和模糊关系数据库能够分析和处理大量复杂数据关系进而发现有知识和模式的优点，将两者结合应用于企业战略管理与决策过程中，在分析企业的内外部运行环境时，通过建立模糊近似关系，对相关模糊区域进行最优划分，从而识别企业的运行模式，确定出所涉及的每一企业在竞争市场中的相对地位，为企业进一步制定和实施发展战略，最终实现科学的战略决策，提供了有力的依据。     

电力系统负荷预报的模糊理论方法

基于电力负荷预测工作是整个电力系统规划设计和安全运行的基础,将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,建立了电力负荷预测的模糊时间序列模型．提出了确定系统模糊度最小的方法,并将其应用于实际的电力负荷预报工作．结果表明,该模型预测可以达到较高的精度,效果良好．     

新增车辆通行拥堵预测模型

为对新增车辆的通行拥堵进行预测,首先使用K-Medoids聚类算法将交通流运行状态划分为顺畅、阻滞、拥堵三类,然后引入交通流特征参数构建累积Logistic回归模型量化新增车辆对路段运行状态的影响,最后基于支持向量回归机预测新增车辆通行时间。研究结果表明:当只考虑车流量、限行时段和二者之间的交互作用时,模型预测道路状态的正确率达到82.36%,此时车流量在非限行时段每增加一辆车,发生比从顺畅状态转为非顺畅状态的概率是原来的1.087倍;当考虑车流量、黄牌车比例、限行时段、外地车比例及后两者的交互作用时,模型预测通行时间MSE最小,预测效果最优。     

基于拓扑结构/自适应模糊决策的地图匹配算法

给出了基于节点信息的路网空间拓扑结构的具体描述形式．引入相关性概念，提出了一种基于道路几何信息的自适应模糊决策地图匹配算法．通过待配路段两两之间隶属度值的比较与模糊排序以及测度因子参数的适应性调整，使算法在道路几何分布复杂，且较为密集的区域，仍具有较强的适应能力．根据模糊决策后各路段隶属度值的分布情况，提出了将拓扑结构匹配算法划分为决策、校验、弃用等3个应用时段的拓扑结构／自适应模糊决策组合匹配算法的整体设计思路．对实际跑车数据的仿真处理结果表明，该算法较好地解决了地图匹配算法中相互矛盾的算法的计算效率与算法的可靠性之间的协调问题．     

采用趋势状态分析的风机齿轮箱状态在线评估云模型

为预防风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种结合正态云模型和趋势状态分析法的齿轮箱状态评估模型.首先,基于数据采集与监控(SCADA)系统的历史数据,采用支持向量机方法建立齿轮箱运行温度预测模型,对齿轮箱不同状态下的趋势预测特征进行分析,求取正常和异常状态时预测值的相对误差序列.然后,采用改进无确定度逆向正态云发生器,利用所求取的相对误差序列提取正常云和异常云的数字特征,构建齿轮箱状态评估云模型.该模型能够根据风机SCADA系统的实测数据,求取齿轮箱当前状态对正常云和异常云的贴近度,并采用最大贴近度原则确定齿轮箱状态.最后,利用辽宁某风机齿轮箱的实测数据对所提模型进行验证.结果表明:该模型能够对齿轮箱的早期缺陷及时预警,达到实时监测的目的.     

基于聚类的多运行方式下电力系统稳定器设计

将模式识别中的聚类算法用于电力系统多运行方式的分类,提出了一种多运行方式下电力系统稳定器的设计方法.选择所有节点注入功率或所有机电振荡阻尼比为表征系统运行方式的特征向量,基于基本顺序聚类算法确定类的数目,用层次聚类和 C 均值聚类算法得到每类的中心运行方式.电力系统稳定器的参数设计仅针对各类的中心运行方式进行,将此问题转化为一个非光滑优化问题,用信赖域法加以求解,求得的参数可用于该类别其余运行方式.示例系统的仿真结果表明,提出的方法可以显著降低多运行方式下控制器参数设计问题的规模,从而大大减小计算量.     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用ＡＲ（ｎ）模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果．将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于ＢＰ网络的预测方法相比较表明：该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中．     

基于L1范数的加权几何平均组合预测模型的性质

提出了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新概念;指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测, 探讨简单等权平均组合预测方法为最优性组合预测方法和优性组合预测存在的充分条件;论证预测冗余信息的可能存在性并给出冗余预测方法出现的一个判定定理.最后进行了实例分析,结果表明该方法是一种有效的组合预测方法.     

经济性能评估的炼焦生产过程优化运行方法

针对炼焦生产过程中缺少性能评估环节而难以确保过程优化运行的问题,提出了一种基于经济性能评估的炼焦生产过程优化运行方法.该方法在炼焦生产过程经济效益指标和焦炭质量过程性能指标对协调优化级进行性能评估的基础上,结合模型置信度,建立专家规则,及时修正经济指标预测模型;基于焦炭产量、炼焦能耗等经济指标,以焦炭质量和工艺条件为约束,对炼焦生产过程进行协调优化,使得炼焦生产达到良好的运行状态.仿真结果表明,所提方法能显著地提高焦炭产量、降低能耗.     

两种工况下电主轴热误差的组合预测模型

为了有效地提高数控机床电主轴热变形模型的预测精度,在2种典型工况下,根据电主轴结构热变形的产生机理,提出了一种基于模糊逻辑的组合预测模型.该模型综合了由自回归分析理论和灰色系统预测理论所建立的热误差模型,采用模糊逻辑选取权值,使各单项预测模型能够扬长避短,从而增强了组合预测模型的泛化能力.通过对电主轴热变形工况下的实验结果与计算结果的比较表明,在单项预测模型中的工况1下,灰色系统预测模型的相对误差较小(6.9%),在工况2下,自回归预测模型的相对误差较小(12.1%),而组合预测模型在2种工况下的相对误差分别为2.2%和8.9%.因此,组合预测模型具有较高的精度和较强的鲁棒性.     

基于主成分分析的短期负荷预测模型

电力负荷预测的准确性直接影响到电力系统的安全性和经济性,但在应用神经网络进行短期负测精度造成了显著的负面影响。针对这一问题,本文采用多元统计分析中的主成分分析,根据各主成分贡献率对输入空间进行约简,提取线性无关的输入变量,以此达到压缩变量维数的目的,然后利用考虑模型输入变量相互关系的递推合成BP网络进行预测,使之更符合电力短期负荷预测的特点,提高模型的预测精度。仿真实验的结果表明,该简化模型用于短期负荷预测建模速度快、预测精度高,是一种行之有效的方法。     

优化输水方式提高三峡船闸通过能力措施研究

探讨了三峡船闸四级运行方式下二闸首作为首级运行时一闸室水体波动特性;阐述了波动形成的机理,分析了二闸首阀门运行方式对一闸室波动的影响;提出了满足一闸室待闸安全要求的阀门开启方式;通过实船试验检验了一闸室待闸船舶停泊条件,总结了一闸室待闸调度方式。运行实践表明,三峡船闸完建期实行四级运行方式下,将下行船舶由靠船墩移至一闸室满闸室待闸,可提高船闸日均通过闸次近3个,通航效益明显。     

回转窑简体温度红外扫描与状态预报系统研究

针对烧结法生产氧化铝工艺过程中回转窑窑皮形状复杂与筒体测温难的特点，采用红外线测温与数字滤波补偿技术相结合，开发出回转窑筒体温度红外线扫描和状态预报系统孩系统在测量回转窑筒体表面温度及其变化的基础上，通过基于模糊协方差矩阵的聚类算法。在线仿真出窑内村与窑皮的形状及厚度，发出相应的状态预报信号，有效地改善了窑的操作，提高了设备的运转率，降低了生产成本，并为回转窑的自动控制提供参考．图2，参12．     

信息化条件下的城市交通需求预测

基于信息化社会条件下的城市居民出行信息的可知性及路网交通信息的实时采集 ,根据最大熵原理 ,运用 OD反推技术 ,建立从土地利用到路网流量的组合式预测模型。简化了传统的土地利用到交通需求四步骤的预测模式。实践表明该方法更适合信息化条件下的城市快速发展。