基于KaIman滤波理论的连续刚构桥梁立膜标高预测

探讨了应用卡尔曼滤波法预测连续刚构桥梁立膜标高的方法。实践表明,采用卡尔曼滤波法进行标高预估控制后,各种误差对标高的影响按均方误差最小的原则进行处理,使实测值稳定在理论值左右,避免了误差的累积,保证了主拱悬拼的顺利合龙。     

风力发电节能技术的状况分析

本文介绍了国内外风力发电产业发展概况,从风力资源、电网情况、制造能力、公众环保意识等方面指出了影响我国风电产业的主要因素,并提出了相关的解决办法。     

大型地下空间综合交通枢纽中巨型斜柱长期沉降的监测及预测分析

结构及其重要构件的长期沉降是影响地下空间综合交通枢纽施工安全的关键因素之一,对其开展监测与预测具有重要的工程意义。以深圳市黄木岗大型地下空间综合交通枢纽为研究背景,采用自动化监测系统,首先监测了12轴巨型斜柱施工后的119期长期沉降,分析其长期沉降规律,并评判其预警状态。监测结果表明,斜柱施工后,长期的沉降规律为先在安全状态内小幅波动,再增大至黄色预警状态,最后在安全状态与预警状态之间小幅波动。然后,利用109期监测数据分别构建斜柱沉降的反向传播(back propagation, BP)神经网络模型和遗传算法-BP(genetic algorithm-BP,GA-BP)神经网络模型,并预测之后10期的斜柱累计沉降量以对比验证两种模型效果。结果表明,相比BP神经网络模型,GA-BP神经网络模型的预测值与实测值更吻合。     

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用Matlab App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明：基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

林木直径分布结构转移参数的辨识

在林木直径分布结构转移连续性方程的基础上,进行离散化分析,讨论了林木直径转移参数的性质和辨识方法,该方法对林木生长状态进行预测、预报及林业资源的最优生长控制具有重大意义。     

多目标预报系统的Fuzzy 优选识别模型及其应用

对多目标预报系统的Ｆｕｚｙ优选识别模型进行了分析和研究,并建立了山东省曲阜市第二代棉铃虫发生量的Ｆｕｚｙ优选识别模型。对历史资料进行回代验证,其历史拟合率高达９１．６７％。将１９９４年的观测数据作为独立样本进行试报,预测结果与实际一致。     

基于BP神经网络的预测方法应用研究

在分析神经网络用来预测的特点基础上,采用ＢＰ神经网络方法对浙江省未来若干年的茶叶产量进行预测,并将其预测结果与采用灰色系统方法预测的结果进行比较分析,表明该方法的预测效果较好,可以用来对经济作物的产量进行中短期预测。     

农村居民生活消费支出的灰色预测

运用ＧＭ（１,１）模型,对农村居民生活消费支出水平进行了预测,这为弥补传统预测理论的不足,从杂乱无章的。有限的、离散的数据中找出其规律,进而进行深入分析提供了一条有效途径,