基于BP 神经网络的煤与瓦斯突出预测方法的研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对反向BP神经网络收敛差的缺点,分别采用基于MATLAB神经网络工具箱中的VLBP和LMBP算法的改进BP神经网络模型对煤与瓦斯突出的危险性进行了预测.根据煤与瓦斯突出的特点,选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数与地质破坏程度等五个关键影响因素作为煤与瓦斯突出的评判指标,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.实际应用效果表明,采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度;运用LMBP算法比VLBP算法快,但需较大计算机内存;与常规预测方法相比较,该模型的预测准确性高,能有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

基于气象因素的机场进离港延误预测

针对机场延误预测过程中难以提取延误传播时空特征、预测结果受天气扰动大的问题，提出了基于气象因素的时空图卷积网络(meteorology-based spatio-temporal graph convolutional networks, MSTGCN)机场延误预测模型。该模型使用图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCNN)与门控卷积神经网络(gated convolutional neural network, Gated CNN)挖掘机场延误的时空特征，同时加入气象特征提取模块对机场延误时间进行预测。实验结果表明，该模型在中短时预测上的表现均优于其他对比模型；相较于不考虑气象因素的模型，MSTGCN对未来1 h、4 h和12 h预测的平均绝对误差分别降低了7.03%,7.93%,11.54%,对预测结果起到了极大的修正作用。     

基于双曲正切函数HFRS发病率的BP神经网络预测模型

应用功能函数为双曲正切函数、隐层节点为 6的三层 BP神经网络原理 ,提出了 3种 HFRS发病率的非线性时间序列预测模型 ,并进行了比较 ,选择 ANN预测模型 3为最佳模型 ,该模型简单易行 ,预测精度高 .人工神经网络可以用于对疾病发病率或死亡率的预测 .     

基于神经网络的铅锌烧结过程产量质量预测模型

针对铅锌烧结过程中具有强非线性、时滞的特点,提出一种基于变学习率的烧结块产量质量神经网络预测模型.通过分析过程特性和工况参数的相关性,确定影响产量和质量的操作参数;采用普通的BP(Back Propagation,简称BP)神经网络结构,建立铅锌烧结块产量质量预测模型;在网络训练的过程中,采用变学习率的方法对BP算法进行改进,获得了满意的预测效果,该算法具有较快的收敛速度.将改进的神经网络模型进行仿真实验,结果表明,该模型具有较高的预测精度和较强的自学习功能,从而验证了方法的有效性.     

基于神经网络矫正的非线性短时负荷预测模型

为了解决传统神经网络负荷预测模型中,当预测日天气出现快速变化时预测误差随之增加的问题,提出了一种改进的未来一小时实时负荷预测模型。在该模型中,预测负荷通过对预测日的类似日负荷数据加一个矫正值来获得,矫正值从神经网络产生,网络结构得到简化。由于采用在线实时学习方式,该模型可以学习快速的天气变化和预测误差之间的关系,减小预测误差。仿真结果验证了该模型的有效性。     

基于支持向量机的交通安全预测模型及仿真研究

分析了交通安全预测中指标和影响因子的选择,确定了指标体系和影响因子集合,利用支持向量机(svm)建立交通安全预测模型并进行实例仿真验证.将1953年-2006年全国交通安全相关样本数据分为训练集和测试集,通过训练SVM得到交通安全预测模型参数值,对测试集指标进行预测,计算预测误差,并与BP神经网络预测模型进行对比.仿真结果表明支持向量机建立的交通安全预测模型学习速度快,泛化能力强,有着比神经网络预测模型更高的运算速度与预测精度.     

基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测

针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法.首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理;其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型;然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型;最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值.仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测.     

短期电力负荷的小波——混沌时序预测

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型.该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果.该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复.通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法.针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小波神经网络的推广应用和混沌时序预测具有重要意义.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.