一种参数自调整风电功率预测模型

为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度.     

车削颤振稳定性预测软件研究与开发

针对金属加工过程中颤振预测软件实现的工程需求,设计了车削加工颤振稳定性叶瓣图实验测试软硬件系统,研究了软件实现算法中的关键问题.首先,搭建了由采集卡、加速度传感器、模态力锤组成的硬件系统,开发了具有频响函数测试和稳定性叶瓣图生成功能的系统软件.其次,设计了交互式软件采集及分析界面,研究了基于C#编程语言频响函数测试过程中多通道高速同步触发采集的实现算法,开发了具有由频域分析方法获得颤振稳定性叶瓣图功能的C#类.最后,对CJ0625车床加工系统进行稳定性预测,结果表明软件预测结果与实验结果相吻合.     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

因子分析在三岔河找矿预测中的应用

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子,将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检测变量间的关系的假设,因此被广泛引用在地质工作中.以云南澜沧三岔河矿区为例,运用因子分析进行找矿方面研究,提取具有代表性的因子,绘制因子得分等值线图.并结合研究区成矿地质条件及已有成矿事实,圈定个找矿靶区为研究地质勘查提供了找矿方向,确定了成矿有利的地段.     

云南班歪-爬窝地地区地球化学异常特征与找矿靶区预测

对云南班歪-爬窝地地区1∶2.5万地球化学数据研究表明,该地区的成矿元素组合主要为Ag-Pb-Zn-Cu;区内主要的铅锌矿床及矿化点都有相应元素显示异常,表明地球化学在本区具有重要指示意义.根据化探数据以及地质成矿规律、遥感影像分析,共圈定7个成矿靶区.经过野外证实,发现具有矿化现象,对下一步找矿具有重要意义.     

经济增长中全要素生产率的灰色神经网络预测模型

为克服以往研究成果中注重全要素生产率测算的弊端,将PGM(1,1)模型与贝叶斯正则化神经网络相结合,建立了全要素生产率的PGM(1,1)—贝叶斯正则化神经网络组合预测模型,以中国全要素生产率预测为例,验证了模型的有效性和实用性,为研究全要素生产率开辟了新的思路.     

高密度城区公园降温效应与模拟预测研究——以天津中心城区为例

在当前快速城镇化背景下,大量城镇人口导致各大城市人口密度不断增加,高密度的城区热岛现象开始加剧。公园绿地作为城市生态系统的重要组成部分,在缓解热岛方面具有重要作用。本研究以天津中心城区8处较大的公园绿地为实证对象,基于2013年Landsat8 ETM＋影像,通过单窗算法分析其降温效应。研究表明：公园面积及植被覆盖度是热岛效应最重要的影响因子,水体比例也在很大程度上影响着地表温度;各公园的最大降温强度和降温距离差异较大,降温强度温差约2．72℃,降温距离相差195 m;城区面积较大的公园降温效应更明显,水体比例高于30％或植被覆盖度高于10的公园降温效应较理想;并在研究结论的基础上构建了公园的降温效应模型。研究成果为天津中心城区及类似高密度城区的公园绿地规划提供了有效技术支撑。     

基于关键变量的OPLS预测方法

产品的最终质量主要是由生产过程中的关键变量决定的,因此,回归模型的质量预测能力与过程变量的选择密切相关。本文提出了一种新的基于关键变量(CV)的OPLS预测方法(CVOPLS),用于输出变量较多过程的质量预测。首先,根据关键变量选取准则,为每个质量变量选取建模所需的关键过程变量。为了减少最后需要建立的模型个数,将由质量变量及其相应的关键过程变量组成的数据阵进行重组,并用OSC算法去除重组后的数据阵中与质量变量无关的干扰信息。然后,对校正后的数据阵建立PLS模型,求取相应的模型回归系数,得到最终的质量预测结果。与传统的PLS及OPLS方法相比,该方法能够在保证模型较好预测精度的前提下,有效地简化模型结构。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的实验仿真验证了CV-OPLS方法的有效性。     

并网型大型风电场风力发电功率-时间序列的混沌属性分析

为了合理调度大型并网型风力发电系统中的供电系统,降低供电系统的旋转备用容量和运行成本,对风力发电容量进行预测.利用非线性动力学的理论方法对并网型风力发电系统的发电容量-时间序列进行分析,以检验其是否存在混沌属性.通过对风力发电容量-时间序列进行低维非线性动力学建模,分析该时间序列呈现的混沌特性,该结果为基于混沌时间序列的风力发电容量预测奠定了基础.     

灰色理论在股市预测中的应用

灰色理论是上世纪八十年代发展起来的一门新学科,已经被成功地应用到经济、控制、工程等领域中。本文将灰色GM(1,1)模型应用于对股市的预测,并将所得值与由RBF网络预测的值进行线性组合以提高预测的精度。