基于组合模型的电主轴热误差预测

针对数控机床电主轴复杂的热变形机理,建立了基于径向基函数神经网络的组合预测模型预测其变化趋势.根据测量的电主轴热变形数据,分别采用自回归分析模型、灰色系统模型和智能组合预测模型对主轴热误差进行了预测.结果表明:电主轴热误差组合预测模型的预测准确性优于各单项模型,相对预测精度高出较高单项预测模型3％.     

数控机床电主轴热误差的预测方法

为了减少电主轴的热误差,提高数控机床的加工精度,对于时变速度的主轴运转,分别采用多元自回归方法和遗传径向基函数神经网络方法建立电主轴热误差预测模型.根据2种模型对电主轴热变形产生机理的不同表述形式,比较二者的计算效率和拟合精度.研究表明:在相同温升变量的条件下,二者的收敛速度和运算时间相差无几;在预测精度方面2种建模方...     

柴油机连杆轴颈磨损量组合预测模型及应用

为了得到更合理、准确的柴油机的磨损预测结果,基于已有的柴油机连杆轴颈磨损数据,结合现代新的预测理论技术,提出一种指数回归灰色理论相结合的组合预测模型.实际应用情况表明,指数回归灰色理论相结合的组合预测模型在4个预测步长内,组合预测的相对误差在1.0%内,比单个预测的精度要高得多.     

基于PLS的高速电主轴热变形建模与分析

目的提出偏最小二乘方法(Partial Least Squares,PLS),对不同工况下的电主轴热变形进行预测,并分析多个温度变量和三维热变形的相关关系.方法以型号为150MD24Z7.5的电主轴为研究对象,采用精密传感器测量稳态条件下电主轴的热变形和温升数据,根据PLS模型内部分析机理,利用提取的主成分对变量的解释能力、精度及变量整体相关关系进行分析.结果分析结果验证了自变量温升之间存在多重相关性,采用PLS方法建模有益于模型精度的提高,模型提取的主成分能够反应原始变量的大多数信息,自变量温升和因变量热变形之间存在明显的线性相关关系,PLS模型的预测精度优于多元回归模型.结论电主轴热变形的PLS模型预测精度较高,适用于实际加工工况,对热误差的补偿具有补充意义.     

基于相对误差极小化的灰色组合预测模型

分别利用累加生成数据作为初始条件,建立了不同的灰色预测模型.以这些模型为基础,按照相对误差极小化的原则,建立了灰色组合预测模型.通过实例对比分析,表明灰色组合预测模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

基于GM-RBF神经网络的高校建筑能耗预测

为了提高高校建筑的能耗预测精度,在比较传统灰色预测模型和神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络能耗预测算法。该方法综合了灰色系统理论所需数据少以及神经网络自学习和自组织的优点。实例分析表明:与传统灰色理论和RBF神经网络预测模型相比较,组合模型预测值与实际值的相对误差平均降低了5.4%,为建筑节能评估和设计提供了决策依据。     

基于灰色关联分析的季节性民航货运量预测

为更精确地预测月度航空货运量,提出组合模型预测方法.该模型由季节GM(1,1)和季节ARIMA乘积模型构成,它结合了该2种模型中时间序列预测的优点.灰色模型GM(1,1)能准确反映时间序列的增长趋势;ARIMA乘积模型对季节特征有较好的拟合效果.依据霍尔特温特预测模型计算季节性GM(1,1)模型的季节指数,并用灰色关联分析求出组合预测中的权值.组合预测模型的平均相对误差为0.62%,而季节性GM(1,1)模型和ARIMA乘积模型的平均相对误差分别为4.49%和-3.16%.预测分析结果说明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于单个模型,可较好地反映系统的动态性和运量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了新的途径.     

数控机床热误差的混合预测模型及应用

基于机床热变形误差的产生机理及其表现形式的复杂性,综合时序分析方法建模和灰色系统理论建模的优点,研究了一种智能混合预测模型.将该模型应用于一台数控车削加工中心进行热误差趋势预测,以进行机床热误差补偿研究.结果表明,混合预测模型预测精度高于时序分析模型和灰色系统模型,其优异的预测性能可使数控机床进行实时补偿更加有效,从而大大提高机床热误差的补偿精度.     

灰色马尔科夫模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用研究

为科学、准确的预测我国病毒性肝炎的发病趋势，利用灰色马尔科夫模型对我国2000-2016年病毒性肝炎发病率进行拟合，对2017-2019年发病率数据进行预测，并与灰色GM(1,1)预测模型比较以检验模型拟合与预测效果.结果表明，2000-2016年我国病毒性肝炎发病率的灰色马尔科夫模型拟合的平均相对误差为3.06%,灰色GM(1,1)模型拟合的平均相对误差为11.96%;2017-2019年灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为2.05%,灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为13.47%.灰色马尔科夫模型比灰色预测模型的预测结果更准确，模型精度更优，是我国病毒性肝炎发病率预测效果较为科学、准确的预测模型.     

应用支持向量机的空中交通流量组合预测模型

为了提高空中交通流量预测的准确性,研究了将支持向量机(support vector machine, SVM)应用于空中交通流量预测的方法,建立了基于SVM的自回归预测模型,讨论了模型参数确定等关键问题.在SVM预测模型基础上,将SVM与多项式和鲁棒自回归预测模型结合,提出组合预测模型.利用北京周边空域实测流量数据进行的对比实验结果表明: SVM预测模型的预测误差小于5%, 组合预测模型的预测误差小于2%, 均优于多项式和鲁棒自回归预测模型;组合预测模型的预测精度和稳定性整体上又优于SVM预测模型.     

采用趋势状态分析的风机齿轮箱状态在线评估云模型

为预防风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种结合正态云模型和趋势状态分析法的齿轮箱状态评估模型.首先,基于数据采集与监控(SCADA)系统的历史数据,采用支持向量机方法建立齿轮箱运行温度预测模型,对齿轮箱不同状态下的趋势预测特征进行分析,求取正常和异常状态时预测值的相对误差序列.然后,采用改进无确定度逆向正态云发生器,利用所求取的相对误差序列提取正常云和异常云的数字特征,构建齿轮箱状态评估云模型.该模型能够根据风机SCADA系统的实测数据,求取齿轮箱当前状态对正常云和异常云的贴近度,并采用最大贴近度原则确定齿轮箱状态.最后,利用辽宁某风机齿轮箱的实测数据对所提模型进行验证.结果表明:该模型能够对齿轮箱的早期缺陷及时预警,达到实时监测的目的.     

基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景.     

全距在确定组合预测最优权系数中的应用

从统计学的角度考虑 ,建立以组合预测误差的全距为目标函数组合预测模型 ,在各单项模型预测误差服从正态分布的情况下 ,该模型和误差平方和为准则的组合预测模型相比 ,它们的解近似相等。且具有计算简单的特点。最后也探讨了变权系数的组合预测模型     

基于ARIMA、BP神经网络与GM的组合模型

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.     

一种战时航空弹药需求预测方法

针对目前航空弹药作战需求仅从总量考虑,忽视需求结构的问题。研究从总量及结构两个角度对作战需求进行综合预测,分别构建了航空弹药的作战需求总量预测模型及需求结构模型,对航空弹药作战需求进行更精准的预测。通过对近两次局部战争中的航空弹药需求量变化规律进行分析,得出航空弹药需求总量预测的威布尔分布模型,在需求总量预测基础上,结合航空弹药作战的具体情况,构建了航空弹药需求结构模型,运用层次分析法求解,获得航空弹药需求的最优结构,并结合实例对方法的有效性进行验证分析。研究得出的最优结构模型能够在一定条件下精准地预测战时航空弹药的需求量,为决策者提供可靠的参考及依据。     

一类组合预测模型的权系数确定的Shapley值方法

在提出预测有效度概念的基础上,将各单项预测模型看作组合预测合作对策的局中人,以组合预测有效度的平方和作为合作的准则,再按合作对策的Shapley值在各单项预测模型中进行分配,从而确定各单项预测模型在组合预测中的权重系数.实例分析结果表明该方法能够有效提高组合预测有效度.     

疲劳累积损伤理论的适用性研究

疲劳累积损伤理论是结构疲劳寿命分析的基础。本文首先推导有代表性的疲劳累积损伤理论在二级加载模式下的预测模型;然后通过试验数据析了在二级加载下金属疲劳累积损伤理论的适用性。分析结果表明:各模型在不同加载方式下对结果预测的准确性差别较大。Manson模型和韧性耗散模型等非线性模型比较好地改善了Miner理论预测的精度,并且Manson模型对于旋转弯曲的钢材料具有更好的适用性;而对于受拉压的铝合金材料,韧性耗散模型具有更好的适用性。Miner理论、韧性耗散模型和Manson模型在用于随机谱的预测时,预测的误差有减小的趋势;而Carten-Dolar模型预测的误差有增大的趋势。     

漳泽水库洪水实时调度风险分析

在总结漳泽水库实时调度风险分析内容的基础上,建立了主汛期多目标风险模型,研究了水库防洪调度安全对预报作业精度的要求,给出了在各起调水位下,预报误差和调度滞时共同作用下的设计允许极限误差和调度滞时关系线方程。     

基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究

为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型.本文首先利用APdMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型.预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势.