PSO优化灰色建模在工艺参数预测中的应用

在对波动幅度较大的工艺参数建立灰色预测模型时,采用常规的背景值构造会有较大的预测误差.针对该问题.文中提出利用粒子群算法(PSO)进行自适应灰色预测建模的方法,该方法通过对预测模型背景值的在线优化,能有效提高预测精度.将该方法应用于中药滴制剂工艺参数的预测中,预测结果表明了方法的有效性.     

运动成绩灰色预测模型及程序

近几年来，灰色系统理论和预测方法在体育科学研究以及运动成绩的预测中得到了广泛地应用，并取得了许多有价值的研究成果。灰色预测方法在体育运动成绩的预测中，比较常用的是数到预测，它是基于微分拟合模型对系统行为特征值大小的发展变化进行预测的。当运动成绩数据序列较短时，利用灰色模型预测是较有效的方法。其基本思路是通过原始数据的逐步累加来减少随机波动的干扰，在累加值的基础上进行预测，然后还原出真实的预测值。建立预测模型所需要的原始数据不多，且容易采集，便于应甩。但计算过程难度较大而且又比较复杂，因此，本文在…     

基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型研究

灰色神经网络在人工智能预测领域已经得到广泛的应用,但由于其自身存在局部最小化和收敛速度慢等问题,使其预测精度受到一定的限制。针对其不足,本文提出一种利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法对股指期货历史数据进行初步预测,并且把初步预测的结果作为优化BP神经网络的输入进行训练和预测,构建了基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型(PSO-GMNN)。仿真实验结果表明,新预测模型的预测精度高于BP神经网络、灰色神经网络和灰色预测模型,同时也表明了该方法的有效性和可行性。     

基于改进灰色预测模型的半球谐振陀螺在线故障检测

针对基于半球谐振陀螺的导航系统故障检测的实时性要求高、数据变化缓慢等特点,提出了一种改进型的灰色预测模型,将移动窗口初值优化的灰色预测模型和最小二乘结合,对该类惯性传感器的故障进行实时在线检测.对处置优化的灰色预测模型的残差信号进行建模,提高了预测的精度,从而实现了利用少量的历史数据对下一时刻数据的准确预测,达到对半球谐振陀螺实时故障检测的目的.详细描述了改进型灰色预测模型的建模方法和步骤,并针对半球谐振陀螺的3种故障形式,与普通灰色预测方法进行了对比仿真研究.结果表明该方法可以准确、有效地进行在线故障检测.     

一个无偏灰色马尔可夫铁路货运量预测模型

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对传统的灰色预测模型存在固有偏差,在增长率较大和数据异常波动时预测精度低,将无偏灰色理论和马尔可夫链引入预测模型,提出无偏灰色马尔可夫链预测铁路货运量的预测模型.结合实例证明了该模型预测结果更加准确可靠,具有一定的可行性和有效性.     

遗传优化的GNNM在瓦斯涌出量预测中的应用

研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。     

煤矿涌水量的灰色RBF网络预测模型

为了达到准确、快速预测煤矿涌水量的目的,实现煤矿井下可靠、节能自动排水的需要,首先采用1-AGO对数据进行处理,得到规律性较强的累加数据,建立灰色预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;利用某矿-600m工作面年均涌水量的历史数据进行建模,实验结果表明,灰色RBF模型在预测精度方面优于单一的灰色模型;其模型计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,提高了煤矿涌水量的预测精度。     

基于GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用

针对传统的GM(1,1)模型预测精度不高,并且其求解优化与多项式拟合各有片面性的缺点,给出了基于求解优化和多项式拟合优化相结合的改进灰色等维动态预测方法。结合美国近两百年人口的相关统计数据,利用传统的GM(1,1)模型及其优化后的模型进行误差比较。结果表明改进后的灰色模型预测精度更高,说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好。     

基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型及应用

将灰色系统、小波分析和三层BP神经网络各自优点集于一身建立了基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型,大幅度提高了模型的预测精度和可靠性。选用我国自1994年至2006年狂犬病发病率统计数据,用灰色GM(1,1)模型对历年的疾病发病人数进行建模,将拟合值做小波神经网络的输入进行二次拟合和预测。实验结果及仿真验证表明,本文模型预测效果远优于单一的灰色模型预测。     

灰色预测参数模型新模式及其在电气绝缘故障预测中的应用

以灰色系统理论为基础, 研究电气绝缘故障诊断的灰色预测模型新模式及其应用. 建立了适用于电气设备绝缘故障诊断的一次拟合参数灰色预测的新模型, 并给出了新模式的建模过程, 提出将原始数据经弱化算子作用后进行一次指数平滑运算并对背景值进行改造的方法, 并以实例进行了检验, 结果表明该方法的可行性和有效性.     

灰预测与时间序列模型在航天器故障预测中的应用

灰预测是灰色系统理论的重要组成部分,已成功应用于若干领域的预测;时间序列分析是定量预测方法之一;研究了利用以灰预测模型为基础,建立的残差灰预测模型和AR时间序列模型对航天器故障状态进行预测的方法;首先分析了灰预测模型以及残差灰色预测模型的建立过程,之后分析了AR时间序列模型的建立过程;然后利用所建立的模型进行航天器故障状态的预测,给出预测结果;研究表明,残差灰预测模型预测误差比基本灰模型降低,在特定的数据特征条件下也要优于AR时间序列模型.     

基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测

单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果。算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度。     

系统云灰色宏观调控预测模型及其应用研究

根据系统云灰色预测模型,针对具有"贫"信息、小样本序列数据的社会经济系统,分析了外部环境变化或外部政策调控对系统预测的影响机理.在系统动态结构相对稳定的条件下,结合系统动力学和系统云灰色模型,提出了一种系统云灰色宏观调控预测模型,并对该模型的求解方法进行了研究.最后,以国民经济增长速度的宏观调控预测为例,阐述了上述调控预测模型的使用方法、合理性和准确性.     

基于GM(1,1)模型和模拟退火算法的中长期负荷预测

分析了灰色模型(GM)和模拟退火模型(SA),GM(1,1)学习参数的计算采用最小二乘法,而最小二乘法是基于残差平方和最小寻优,容易陷入局部最小,对于非线性较强的负荷,会产生很大的偏差。提出了一种GM(1,1)与SA相结合的方法,根据模拟退火原理,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,自动优化GM(1,1)的参数,在负荷预测的实例中取得良好效果。     

数据挖掘的系统云灰色预测方法研究

剖析了系统云灰色预测模型的构造机理,对其积分生成原理进行了论证,并对其求解方法进行了深入研究,提出了一种系统云灰色模型的解析预测公式．结合数据库中“贫”信息和小样本序列数据的特点,研究了用该模型进行数据挖掘的方法,并用实例对解析预测公式和还原离散预测公式进行对比,阐述了解析预测方法具有求解简单、结果详细、直观的优点。     

对GM灰色模型及理论的质疑

通过灰色模型与传统模型的数据处理比较,对灰色模型预测能力、几个数据便可建立一个动态模型之说、拟合精度、数据处理方式、适用范围及灰色建模的理论基础提出质疑。认为灰色模型不是一个优良的模型,相反,却存在许多缺陷和不足。     

基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,根据近期公交客流量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流量预测方法。最后以铜陵市为例,对模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,基于蚁群算法的递归神经网络模型的预测精度不但高于其他单一预测模型,而且明显优于其他传统组合预测模型,能很好地反映事物发展的规律,能够指导公交经营管理者近期的决策行为,有效地改善了预测精度。     

灰色DNGM(1,1)预测模型及其优化

传统的灰色GM(1,1)预测模型是针对近似齐次指数序列建立的预测模型。为了拓广灰色预测模型的适用范围,建立了近似非齐次指数序列的灰色DNGM(1,1)预测模型。研究了这种灰色预测模型的性质,证明了这种模型都具有线性不变性,也能够完全拟合非齐次指数序列。考虑到初值条件对灰色模型的影响,对该模型进行了参数优化。数据仿真和实例分析表明,灰色DNGM(1,1)预测模型具有较高的预测精度。     

中长期电网负荷组合预测研究

中长期负荷预测是地区电网系统负荷预测的重要组成部分,对于电网运营成本的节约,电能质量的提高,系统安全稳定运行的保障等具有重要意义.文中采用基于IOWA算子的组合预测模型来研究地区电网中长期负荷预测模型和预测方法,该组合预测模型将RBF神经网络和灰色系统有机结合,既充分发挥单一预测模型的优点,又避免了单一预测模型所存在的...