基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于NCAGA-投影寻踪混合优化城市客运量预测

为了提高参数投影寻踪回归(parameter projection pursuit regression,PPPR)模型对城市客运量的预测精度, 基于cat映射、高斯分布和精英局部搜索对加速遗传算法进行改进. 提出了新的混沌加速遗传算法(new chaosaccelerating genetic algorithm, NCAGA),用于对PPPR模型的最佳投影方向α的优选.建立了在外层优化岭函数个数M的同时,内层利用NCAGA优化最佳投影方向a的NCAGA-PPPR混合优化城市客运量预测模型,结合某市统 计资料进行了仿真预测.结果表明该方法的预测精度优于BP神经网络模型、传统PPR模型和基于加速遗传优选的PPPR模型, 平均绝对相对误差小于3.1%,提高了城市客运量的预测精度,可有效应用于城市客运量的预测.     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

基于不平稳假设的序贯近似建模方法

在工业设计中常涉及复杂、耗时的仿真,建立简单的近似模型可以简化分析和优化过程.元模型的构建和仿真试验的设计是其中的两个关键问题.针对元模型的构建,分析指出传统的基于平稳性假设的Kriging方法并不适合常见的不规则系统的建模,接着采用非线性映射方法,提出了一种基于不平稳假设的Kriging方法.实例说明:相对于传统的Kriging方法,该方法不仅可以建立精度较高的预测模型,而且对模型的预测不确定性的描述也更符合直观认识;针对计算机试验设计,提出了一种基于改进的Kriging方法的序贯准则,使得试验点序贯产生在不确定性大且距离现有试验点远的位置.算例表明:该序贯设计比一步设计效果好,能节约试验样本.     

中强地震预报综合评判物元模型及其应用

应用可拓方法,对一个固定地区某一时段建立了预报地震最大震级的多指标综合评判模型。初步结果说明该方法在中强地震预报中有较好的应用前景。     

基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

一种S-N曲线移动法的寿命分析模型

通过不同应力水平下的全场疲劳试验，测得材料的剩余强度，并拟合成函数曲线，在S－N曲线可由对数或双对数方程表达的情况下，由剩余强度函数和后继加载参数确定出剩余S－N曲线上的两点，从而确定剩余S－N曲线。这种S－N曲线移动法是由S－N曲线的平动加绕后继加载点的转动构成的。该寿命分析模型能很好地反映加载的顺序效应。研究结果表明，二级和三级加载试验与预测寿命较接近，说明该模型基本符合实际。     

闽南地区群体建筑调查及易损性分析

为了深入了解闽南地区群体建筑的抗震性能,于2012~2013年初对福建省内厦门、泉州、漳州、龙岩、莆田等地的群体建筑进行了现场抽样调查.将区域内的建筑结构分为框架、砌体、高层、石结构等七种结构类型.通过列举其中典型的房屋结构,阐述闽南地区这些结构类型房屋的基本特点,抗震性能及存在的主要问题.收集各抽样房屋的结构类型、高度、年代、用途、使用现状等信息,运用类比法,计算出每栋抽样结构在各烈度下的震害情况.统计各结构类型建筑结构在不同烈度下的震害分布情况,得到相应的易损性矩阵,预测及评价区域内的震害情况.