基于灰色模型的广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1,2）,采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数,从而得到了控制器的参数,给出了一种广义预测控制的直接算法.由于此方法将被控对象视为灰色系统,需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少,实时性进一步提高.仿真结果表明,该方法是有效可行的.     

一种适用于灰色预测控制的无偏直接GM(1,1)模型

GM(1,1)模型是灰色预测控制器的重要组成部分,它是有偏差的模型.提出了一个无偏差的模型一无偏直接GM(1,1)模型,结合具体数据将无偏直接GM(1,1)模型和GM(1,1)模型进行了比较,结果表明无偏直接GM(1,1)模型优于GM(1,1)模型.将无偏直接GM(1,1)模型替代GM(1,1)模型应用于灰色预测控制中可望得到较好结果.     

基于傅里叶变换的质量预测动态残差修正模型

针对生产过程中的动态性和预测的非零误差性,在传统灰色模型的基础上,遵循数据"重近轻远"的原则,综合数据新陈代谢动态反映系统目前特征和傅里叶变换强大的降噪功能的优势,提出循环傅里叶修正新陈代谢GM(1,1)模型(CFGM(1,1)),并给出相应的步骤和算法.该模型通过傅里叶变换对新陈代谢模型的预测残差进行动态修正补偿,提高了对系统随机误差的预测能力,从而提高了预测精度.对具体实例的Matlab仿真,表明,CFGM(1,1)模型预测精度较高,建模与计算速度快且不需要大量的数据,为动态生产过程的在线控制提供了有利条件.     

一种基于灰色模型的数据预测优化算法

近些年来,灰色模型GM(1,1)被大量应用于小样本或穷信息的预测,操作与实现步骤简单,预测精度较高.为了进一步提高GM(1,1)的预测精度,运用遗传算法动态调整GM(1,1)中的均质生成数列分辨率系数,改变通常把灰色模型的分辨率系数设置为1/2的计算模式,使得改进后的GAGM(1,1)算法针对小样本的预测具有更高的精度和鲁棒性.通过算法的数值实验,结果表明优化算法的预测精度高于传统的GM(1,1)算法及多个基于GM(1,1)的改进算法.     

GM(1,1)的MATLAB实现及其应用

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一.因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛.本文简要介绍了GM(1,1)模型的原理及其预测步骤,用MATLAB软件实现了GM(1,1)预测算法并给出了源代码.在此基础上,用统计年鉴上的住宿和餐饮业收入增加值数据进行了仿真,从而验证了该算法的有效性和程序的正确性。     

基于数据融合算法优化的GM(1,1)负荷预测模型

为了提高中长期电力负荷预测的精度,改进传统灰色GM(1,1)模型在中长期负荷预测中因部分原始背景数据的偶然性偏差而导致预测精度降低的问题,提出了将数据融合算法与GM(1,1)模型相结合以形成数据融合算法优化下的GM(1,1)模型.首先对特定年采用多个不同历史数据进行GM(1,1)模型预测,利用数据融合算法对多次预测值进行优化分析,获得优化后的预测结果,最后通过对某电力系统年用电负荷进行实例分析,证明数据融合优化下的GM(1,1)模型具有较高预测精度.实践证明所建立的模型对电力系统中长期负荷具有良好预测能力.     

基于双向差分GM(1,1)模型当季国内生产总值预测

以灰色系统理论建模中的GM(1,1)模型为基础,结合双向差分原理,建立基于双向差分的GM(1,1)模型.该模型克服了大数据建模中对数据量的限制,为"贫数据"及"数据信息不确定"的这类数据提供一种建模思路.实证分析表明,基于双向差分的GM(1,1)模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型及大样本建模中的ARMA模型.     

一种带有调节因子的背景值构造方法及在灰色系统建模中的应用

针对传统灰色GM（1,1）模型和已有的若干改进GM（1,1）模型在高增长指数序列建模时模型精度较低的问题,构造了一种带有调节因子λ的新背景值公式,提出了调节因子λ的优化方法,并应用于灰色系统建模中.大量的数字仿真表明：基于调节因子λ建立的新GM（1,1）模型,即使是在发展系数较高、且用于多步预测时精度仍然保持较高,它较传统GM（1,1）模型和已有的改进GM（1,1）Ⅰ,Ⅱ型均有显著地提高.     

基于灰色-马尔可夫模型的国内游客总数预测

结合灰色模型在小样本下预测精度较高的优点和马尔可夫模型对随机波动数据处理结果较好的优点,以2004—2015年国内游客总数构建传统灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型,并对比2016—2018年国内游客总数的预测值与实际值.结果表明,灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型相比于传统灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的平均相对误差分别提高了2.36个百分点和2.33个百分点,灰色模型结合马尔可夫模型后能够解决对随机波动数据的预测偏差,有效提高预测精度.     

加权组合模型在城市用水量预测中的应用

鉴于传统灰色模型在建模中存在固有偏差的问题,本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型.在无偏灰色预测模型表达式的基础上,又提出了非线性的预测模型,并将其用于城市的用水量预测上.考虑到单一预测模型在预测过程中存在的不足,用最优加权组合模型对无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型进行组合,并将加权组合模型首次用于遂宁市的城市用水量预测.预测结果表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与城市的实际用水量拟合较好,该方法可推广到其它类似城市的用水量预测中.     

Study on High Accuracy Hybrid Controller for Periodic Motion Control

In order to realize high accuracy control for periodic motion,a hybrid controller with grey prediction was presented in this paper.Incorporating the grey prediction,repetitive control,and the traditional Proportional-Integral-Differential(PID)control,a design method of the grey prediction repetitive PID(GRPID)control algorithm was investigated,according to the characteristics of the periodic motion control.The hybrid control algorithm can estimate unsure parameters and disturbance of system using grey predi...     

基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法

针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM(1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应PID的最优控制。仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于灰色理论的设备状态预测

针对一般GM(1,1)多步预测方法的不足,提出了一种基于代谢递补GM(1,1)的状态预测方法.该方法首先对原始信号进行预处理,再通过递补思想进行多步预测,然后利用更新数据进行代谢预测,最后计算设备状态的预测值与真实值误差,根据预测值的趋势判断设备的未来状态.实例分析结果表明,该方法所需数据样本少且数据训练时间短,后八步的预测精度可满足工程精度,能有效地应用于设备的中长期在线状态预测.     

变步长灰色预测模糊控制研究与应用

提出了一种变步长灰色预测模糊控制算法,该算法根据新陈代谢原理,建立等维新息预测模型,将预测概念扩展为前向和后向预测,并与模糊控制相结合,对电液比例压力控制系统的顶推压力进行控制.该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,基于少数据、贫信息,具有在线自适应以及计算量小的特点,满足实时控制的要求.通过对变步长灰色预测模糊控制与PID控制和纯模糊控制进行仿真和试验比较表明,变步长灰色预测模糊控制在不增加超调的情况下减小了响应时间,改善了控制效果.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

数据挖掘的灰色系统方法

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具，在工程技术、社会、经济等领域中应用广泛，该文探讨了灰色系统理论在数据挖掘中的应用问题，提出了数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法，并提出了灰色数据挖掘系统的体系结构。     

基于灰色预测-模糊控制的絮凝剂自动添加系统设计

分析了絮凝沉降过程大惯性、大滞后的特点,提出了在浓缩机清水层内进行浊度检测,并采用GM(1,1)灰色模型对清水层浊度值进行预测的方法,改善了系统滞后对絮凝剂添加控制性能的影响;设计了灰色预测与模糊控制相结合的絮凝剂自动添加系统。现场试验表明,该方法能够解决系统滞后大、絮凝剂添加不及时引起的溢流水浊度超标问题,浊度稳定性明显提高,避免了系统失控现象的发生。     

灰色遗传识别在 XX 气田储层预测中的应用

本文介绍一种新的油气预测方法——灰色遗传识别法在储层预测中的应用。该方法是一集灰色识别、神经网络、遗传算法三者为一体的、思路新颖的新型油气预测系统。文中首先简要介绍系统的方法原理、特点及计算步骤,然后再描述其在ＸＸ气田产能、有效厚度、孔隙度及ＫＨ值（渗透率×有效厚度）等多目标储层预测中的模式建立的思路、特征优选、识别计算的过程及结果,最后展示该区产能、有效厚度、孔隙度、ＫＨ值的单测线多目标预测图及工区平面预测分布图,结果与气田地质专家的认识相当一致,显示了本方法在油气预测中的良好应用前景。     

联想神经网络的风速序列预测分析

为了提高风速序列预测的可靠性,针对具有混沌特性的风速序列,构造了一种用于风速序列预测的联想网络。以风速序列的波动性作为相似性测度准则,构造联想网络的存储样本模式,根据存储模式中蕴含的关联信息完成网络的无监督学习,从而完成具有自相似性的风速序列的一步或多步预测分析。与传统前向型神经网络相比,该网络预测机理明确,预测结果唯一,且可一次给出多步预测结果。仿真实验结果表明,该网络的具有良好预测性能,适用于风速序列的动态预测。     

基于强化缓冲算子的灰色预测PID控制仿真研究

灰色预测PID控制系统的核心是其反馈回路上的灰色预测器,其建模精度与控制系统行为数据的变化速率有关.对于惯性较大的被控对象或采样周期较短的控制系统,控制系统的行为数据变化缓慢,基于这些数据直接进行灰色建模预测的精度不高.针对这个问题,本文提出了基于强化缓冲算子的灰色预测PID控制新方法.通过对控制系统的行为数据序列进行强化缓冲算子作用,获得控制系统行为数据的强化缓冲算子作用序列,对其进行灰色建模和预测,实现灰色预测PID控制.仿真研究结果表明,在相同的PID控制参数下,本文提出的控制方法的控制精度明显优于传统的灰色预测PID控制和经典PID控制,获得了理想的控制效果.