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.     

基于离散型二项式系数组合模型的黄土湿陷性评估

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量;然后,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）回归对黄土湿陷性系数进行预测,并将预测结果进行组合,得到4种单一模型、2种传统组合模型和离散型二项式系数组合模型预测结果;最后,利用6种不同精度指标对上述7种预测模型展开精度分析。结果表明：组合预测模型精度整体高于单一预测模型,且提出的离散型二项式系数组合模型各精度指标均为最优,平均相对误差为3.43%。可见提出的离散型二项式系数组合模型可为湿陷性黄土地区的工程设计提供参考。     

一种基于专家理性预期的组合预测方法及应用

将多个单预测模型进行组合,是提高预测精度的有效途径.由专家理性预期对待选用的单预测模型从模型拟合、方法应用复杂性、适应性和时效性方面进行多指标综合评价,在此基础上,构建组合权重系数,给出了具有主客观信息集成特征的组合预测方法,将组合预测模型与单预测模型进行分析对比,对我国民用汽车的保有量进行了预测并给出了预测效果分析.模型预测效果分析显示,具有主客观信息集成特征的组合预测模型比单预测模型具有更强的适应性,预测精度大幅提高.     

基于参数化三角范数的铁路货运量选择集成预测

针对铁路货运量预测中预测方法单一、准确度不高、泛化能力弱问题,基于参数化模糊逻辑理论,结合前序法选择策略,提出了一种新的基于Yager三角范数的选择性集成学习模型,并应用于铁路货运量预测.采用5种常用的单预测模型作为候选基学习机模型,以误差率作为评价指标,采用前序选择策略选定2种基学习机进行集成预测;以遗传算法和最小二乘法确定集成模型的参数,实现铁路货运量预测基学习机的最优组合.试验结果显示,对比单预测模型、最优组合预测模型和均方误差导数预测模型,新提出的选择集成模型取得了最低的误差率,表明其在铁路货运量预测中能够有效提高预测精度.     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。     

一类日极端温度的变权系数区间型组合预测模型

为提高日极端温度的预测精确度,提出了一类基于区间数相关度与GIOWHA算子新型区间数组合预测模型。将区间数转化为等价信息的中心和半径,以相关度作为最优准则,构建基于区间数相关度的定权系数区间型组合预测模型。并引入GIOWHA算子,将区间数预测精度作为诱导因子,构建基于区间数相关度与GIOWHA算子的变权系数区间型组合预测模型。并将变权系数区间型组合预测模型应用于日极端温度区间数序列的预测中,实例证明该模型的有效性,并对模型的参数进行了灵敏度分析。     

一种组合预测模型及其应用

在分析宏观经济灰色预测模型、BP神经网络预测模型、回归分析预测模型等基础上,结合西安市宏观经济预测模型指标GDP的历史数据,采用最小二乘法求权系数的方法,建立并检验了一种组合预测模型.实验证明该模型的预测精度有显著提高.     

核估计在双指标变权组合预测中的应用

在多项式系数自回归模型和半参数模型的基础上,建立了基于误差倒数以及相关系数双指标的变权组合预测模型.同时给出了一种新的确定预测值权重的估计方法,并对银的期货价格进行实证研究.结果表明,多指标变权组合预测模型的预测精度高于每个单模型的预测精度.     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题，将三角模糊数转化为对应的三元联系数，以三元联系数的贴近度作为最优准则，引入广义加权平均（GOWA）算子，建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型，并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的，能够有效提高预测精度，并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

铁矿石烧结终点的优化控制

根据铁矿石烧结过程的特点,提出了烧结终点的长期和短期控制策略．长期控制根据原始料层透气性以及垂直烧结速度的状态,通过调整料高或机速实现;短期控制通过调整机速,稳定废气温度上升点实现．采用自定中心、非线性量化、控制规则自调整等方法实现了模糊控制算法的自适应．提出了用垂直烧结速度描述烧结过程透气性的观点,采用系统辨识的方法建立了垂直烧结速度的预报模型．应用结果表明：所建预报模型的准确率较高,达95％以上;系统的使用可使烧结过程主要状态参数（烧结终点位置、温度、大烟道温度等）的波动降低18％～29％．     

基于模糊预测控制的机车制动控制方法

为了减少模型参数、噪声耦合和随机性干扰对机车制动控制系统控制精度和稳定性的影响,提出1种基于模糊预测控制的制动控制方法,利用基于满意度的T-S模糊建模方法建立精确的预测模型.研究结果表明:通过模糊遗传算法进行滚动优化,获得全局最优解作为预测控制控制器的输出,进而提高系统控制快速性和稳定性,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种烧结终点模糊滑模控制策略及其在烧结过程中的应用

烧结过程具有强非线性、时滞和时变等特性。在分析烧结过程热状态的基础上,提出了一种烧结终点的模糊滑模控制策略,将模糊逻辑和滑模控制方法结合起来,并将其应用在某烧结厂烧结机的台车速度控制中。这种控制方法能在线调整参数,对烧结过程中大惯性、大滞后对象进行有效控制,在对象参数变化或存在较大扰动的情况下,能保持较好的控制品质。结果表明:这种方法稳定了烧结生产,为实现烧结过程的智能优化控制奠定了基础。     

基于综合建模方法的铅锌烧结块成分预测

针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型.该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以及神经网络NN分段描述方法建立了成分预测的监督式分布神经网络模型;对于异常或不常用工况(即数据不完备区),通过专家经验规则修正部分假定或统计参数方式建立经验机理模型;采用串、并联形式将2种模型有机结合,并通过专家推理进行集成协调与更新修正,形成智能集成模型,实现成分可靠、准确的在线预测.在实际生产中运用该模型,烧结块铅、锌成分预测的相对误差分别为1.51%和0.41%.     

步长自调整的预测模糊控制器的研究

在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

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.     

基于模糊模型的大范围预测平均控制器

将预测控制思想推广到模糊模型，导出一一类基于模糊模型的大范围预测平均控制算法，仿真结果表明，当被控对象为一复杂动态过程时，此类算法明显优于单独模糊控制器和单独的预测控制器。     

预测模糊自整定PID集成控制系统在温度控制中的应用研究

设计了一种基于预测的模糊自整定PID温度控制技术,它采用计算机模型预测与模糊PID自整定控制器相结合的控制技术,具有精确度高、稳定性好的特性,对非线性、时变性和大滞后性的温度控制对象具有良好的控制效果,适用范围宽。     

基于增广状态空间法的稳定平台离散模型预测控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性.