基于优化灰色-马尔可夫链的销量预测

销售预测是企业决策的基础,管理者根据预测结果能够更合理地制定生产计划、分配生产资源。使用传统灰色-马尔可夫链预测算法对企业的产品销量进行预测,结果精度尚未达到1级标准,需要对该传统算法进行改进。引入模糊分类和粒子群算法,从残差区间划分、残差区间取值以及状态转移矩阵计算3个方面对该算法进行优化。通过对优化前、后预测算法的结果进行比较,表明优化后的灰色-马尔可夫链预测算法预测效果更好、精度更高。     

显隐信息协同的多视角极限学习模糊系统

多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统(ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS)模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型(ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH)。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。     

基于模糊多元联系度模型的尾矿库综合安全评价

为准确评价尾矿库的安全等级，以黄金洞尾矿库为例，分析影响尾矿库安全的各因素之间的关系，综合运用模糊多元联系度理论与层次分析法（AHP），建立了包含5个影响因素和26个影响因子的尾矿库综合安全评价模型。由AHP得出各项主、客观指标的权重系数，引入模糊多元联系度理论，综合考虑确定性与不确定性因素，处理综合集成问题，构造隶属函数量化指标的实测值。结果表明：黄金洞尾矿库安全等级为Ⅱ级，尾矿库处于较稳定状态。经比较不确定性因素大小，得出尾矿排放（B₃）>尾矿坝（B₂）>安全管理（B₁）>尾矿输送与回水（B₅）>排洪系统（B₄），说明尾矿排放指标的不确定性因素最大，需对尾矿排放加强管理。该模型得到的评价结果与实际结果相吻合，为尾矿库安全性评价提供了一种可行的方法。     

模糊专家系统及其在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种用于汽轮发电机组故障诊断的模糊专家系统,分析了人机界面、解释机、知识库及推理机四部分功能;通过研究诊断规则的前提条件、权系数、前提真度及模糊结论置信度的确定方法,实现了知识库中模糊产生式规则表达;研究了基于正向推理控制策略的模糊推理方法,并分析了诊断结果的冲突消解方法。通过对汽轮发电机组汽流激振故障的案例分析,验证了本文模糊专家系统的有效性,为汽轮发电机组故障诊断提供了一种有效可行的方法。