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灰色预测在矿山安全生产中的应用 被引量:5
1
作者 张星星 《湖南有色金属》 CAS 2001年第2期51-53,共3页
灰色预测通过对系统当前不完全明确信息的处理,发现和掌握系统的变化规律。本文应用灰色系统理论的预测方法,通过声发射监测试验,对矿山采场未来可能发生冒顶的时间进行预测。取得令人满意的结果。
关键词 灰色系统理论 灰色预测 预测模型 矿山安全 安全生产
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灰色系统理论在城市火灾事故预测中的应用 被引量:10
2
作者 贾水库 温晓虎 +1 位作者 蒋仲安 林大建 《中国安全生产科学技术》 CAS 2008年第6期106-109,共4页
随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据灰色理论的基本原理和特性,建立了城市火灾事故灰色理论预测模型,为了更为精确预测城市火灾事故的... 随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据灰色理论的基本原理和特性,建立了城市火灾事故灰色理论预测模型,为了更为精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测。最后以我国某南方城市火灾状况为例进行了预测,结果表明基于灰色系统理论进行分时段预测城市火灾发生时的结果更精确。 展开更多
关键词 灰色系统理论 火灾统计 预测模型 城市
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灰色预测在武器试验中的应用
3
作者 李守仁 朱聪玲 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 1999年第1期12-16,共5页
灰色预测通过对系统当前不完全明确信息的处理,发现和掌握系统的发展规律.本文利用灰色预测方法,通过某武器的发射试验,对该武器未来可能发生故障的范围进行了预测,取得令人满意的结果.
关键词 灰色预测 发射试验 武器 试验数据 全自动炮
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Progress of breakout prediction technique for slab casters at Baosteel
4
作者 Zhi Jianjun Huang Kewei 《Baosteel Technical Research》 CAS 2008年第1期27-31,共5页
Breakout prediction is one of the important techniques of continuous casting. The software and hardware of the breakout prediction system have been upgraded and revamped time after time since slab casters were put int... Breakout prediction is one of the important techniques of continuous casting. The software and hardware of the breakout prediction system have been upgraded and revamped time after time since slab casters were put into operation at Baosteel, and its performance and technical indexes have been improved remarkably. This paper reviews the development of the breakout prediction technique of the No. 1 Steelmaking Plant at Baosteel. The newly developed BBPS ^Ⅱ is introduced, and the mould mapping system of the No. 4 slab caster is described. The breakout prediction technique is playing an important role in increasing production capability, improving slab quality and decreasing breakout events. 展开更多
关键词 continuous casting mould BREAKOUT prediction
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Intelligent Slime Mould Optimization with Deep Learning Enabled Traffic Prediction in Smart Cities
5
作者 Manar Ahmed Hamza Hadeel Alsolai +5 位作者 Jaber S.Alzahrani Mohammad Alamgeer Mohamed Mahmoud Sayed Abu Sarwar Zamani Ishfaq Yaseen Abdelwahed Motwakel 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2022年第12期6563-6577,共15页
Intelligent Transportation System(ITS)is one of the revolutionary technologies in smart cities that helps in reducing traffic congestion and enhancing traffic quality.With the help of big data and communication techno... Intelligent Transportation System(ITS)is one of the revolutionary technologies in smart cities that helps in reducing traffic congestion and enhancing traffic quality.With the help of big data and communication technologies,ITS offers real-time investigation and highly-effective traffic management.Traffic Flow Prediction(TFP)is a vital element in smart city management and is used to forecast the upcoming traffic conditions on transportation network based on past data.Neural Network(NN)and Machine Learning(ML)models are widely utilized in resolving real-time issues since these methods are capable of dealing with adaptive data over a period of time.Deep Learning(DL)is a kind of ML technique which yields effective performance on data classification and prediction tasks.With this motivation,the current study introduces a novel Slime Mould Optimization(SMO)model with Bidirectional Gated Recurrent Unit(BiGRU)model for Traffic Prediction(SMOBGRU-TP)in smart cities.Initially,data preprocessing is performed to normalize the input data in the range of[0,1]using minmax normalization approach.Besides,BiGRUmodel is employed for effective forecasting of traffic in smart cities.Moreover,the novelty of the work lies in using SMO algorithm to effectively adjust the hyperparameters of BiGRU method.The proposed SMOBGRU-TP model was experimentally validated and the simulation results established the model’s superior performance in terms of prediction compared to existing techniques. 展开更多
关键词 Smart cities traffic flow prediction slime mould optimization algorithm deep learning intelligent models
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Cardiff 型旋风除尘器的反求
6
作者 张学旭 刘宗明 岳云龙 《山东建材学院学报》 1997年第4期313-318,共6页
分析了Cardif型旋风除尘器的结构以及其结构对性能的影响。根据旋风除尘器的工作原理,按近年出现的旋风除尘器最优设计原则,设计了一种形状与Cardif型除尘器类似,但几何形状、尺寸又不尽相同的新型旋风除尘器。对该新型... 分析了Cardif型旋风除尘器的结构以及其结构对性能的影响。根据旋风除尘器的工作原理,按近年出现的旋风除尘器最优设计原则,设计了一种形状与Cardif型除尘器类似,但几何形状、尺寸又不尽相同的新型旋风除尘器。对该新型旋风除尘器的技术参数进行了理论预测和实验测试,模型实验结果表明:所设计的新型旋风除尘器模型技术性能优良,且与理论预测值接近,这说明,对Cardif型旋风除尘器的几何参数设计已取得了初步的了解。 展开更多
关键词 旋风除尘器 形状设计 理论预测 模型实验 除尘器
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双碳目标下我国电动汽车碳减排贡献潜力分析 被引量:4
7
作者 于霄宇 纪正森 +2 位作者 嵇灵 牛东晓 许晓敏 《智慧电力》 北大核心 2024年第2期25-31,39,共8页
为分析碳达峰背景下我国电动汽车行驶阶段碳减排潜力,对电动汽车碳排放进行了多情景测算分析。首先,构建PCA-SMA-LSSVM预测模型对我国电动汽车保有量进行有效预测;然后,考虑电动汽车发展、电源及电网结构优化多种情景组合,对未来电动汽... 为分析碳达峰背景下我国电动汽车行驶阶段碳减排潜力,对电动汽车碳排放进行了多情景测算分析。首先,构建PCA-SMA-LSSVM预测模型对我国电动汽车保有量进行有效预测;然后,考虑电动汽车发展、电源及电网结构优化多种情景组合,对未来电动汽车碳排放潜力进行测算分析。最后,基于测算结果提出激发电动汽车碳减排潜力的相关建议。 展开更多
关键词 电动汽车保有量预测 黏菌算法 最小二乘支持向量机 碳排放测算
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基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率预测 被引量:3
8
作者 王瑞 王英洲 逯静 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期131-140,共10页
为了提高光伏发电功率预测精度,建立了基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率超短期组合预测模型。首先,根据Pearson相关性分析,确定光辐照度、环境温度以及湿度为光伏发电功率的关键气象影响因素,继而使用改进的自适应白噪声完... 为了提高光伏发电功率预测精度,建立了基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率超短期组合预测模型。首先,根据Pearson相关性分析,确定光辐照度、环境温度以及湿度为光伏发电功率的关键气象影响因素,继而使用改进的自适应白噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, ICEEMDAN)对历史光伏功率和气象因素进行分解,降低其复杂度和随机波动性,并利用动态时间弯曲(Dynamic Time Warping, DTW)算法确定每个光伏功率子序列的输入特征向量。其次,对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)在建模过程中的误差进行权重分配,得到加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLSSVM),其解决了LSSVM模型鲁棒性低的缺陷。最后,通过改进黏菌算法(Improve Slime Mould Algorithm, ISMA)对WLSSVM进行参数优化,搭建ISMA-WLSSVM预测模型,并在多种不同天气类型下进行光伏发电功率预测仿真实验。实验证明:相比EOSSA-ELM预测模型,该模型的RMSE在晴天、多云和雨天分别降低了57.4%、57.5%和52.5%。 展开更多
关键词 光伏功率预测 动态时间弯曲算法 黏菌算法 加权最小二乘支持向量机 ICEEMDAN
原文传递
基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
9
作者 曹正江 付文龙 +1 位作者 文斌 花雅文 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期156-166,共11页
油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模... 油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列,降低其非平稳性;其次,利用多模型融合策略,将4种不同单模型的预测结果进行融合重构,因单模型权重系数对预测结果有显著影响,利用改进黏菌算法对权重系数进行优化,以提高预测精度;最后,通过算例验证表明,相比于传统的预测模型,所提方法具有更高的预测精度,可以更好地预测油中气体体积分数的变化趋势。 展开更多
关键词 油中溶解气体体积分数预测 时变滤波经验模态分解 改进黏菌算法 多模型融合
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基于HPO-VMD和MISMA-DHKELM的短期光伏功率组合预测 被引量:2
10
作者 王超 蔺红 庞晓虹 《太阳能学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期65-73,共9页
为提高光伏发电功率的预测精度,提出一种优化变分态分解(VMD)、多策略改进黏菌优化算法(MISMA)和深度混合核极限学习机(DHKELM)的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用VMD分解技术将不同天气类型的功率数据分解成多个模态分量,为避免模... 为提高光伏发电功率的预测精度,提出一种优化变分态分解(VMD)、多策略改进黏菌优化算法(MISMA)和深度混合核极限学习机(DHKELM)的短期光伏功率组合预测方法。首先,利用VMD分解技术将不同天气类型的功率数据分解成多个模态分量,为避免模态分量间的频率混淆,使用狩猎者(HPO)算法优化VMD的关键参数-分解层数和惩罚因子;然后,针对不同天气类型分解的各分量建立DHKELM预测模型,并采用MISMA优化DHKELM模型的超参数;最后,将各模态分量预测结果求和重构作为最终预测结果。利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析,实验结果表明:该方法在不同天气类型下均能实现较好的预测效果,预测精度明显优于单一预测模型,与其他方法对比,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏功率 变分模态分解 组合预测 多策略改进黏菌算法 深度混合核极限学习机
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基于改进黏菌算法优化BiLSTM的短期供热负荷控制预测
11
作者 薛贵军 赵广昊 史彩娟 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期434-441,共8页
针对短期供热负荷控制预测的问题,提出了一种基于改进黏菌算法优化BiLSTM的预测模型。利用猫映射、T分布变异和随机反向学习等改进策略对黏菌算法进行改进,改进后的黏菌算法优化BiLSTM网络参数,构建ISMA-BiLSTM模型,对换热站热负荷进行... 针对短期供热负荷控制预测的问题,提出了一种基于改进黏菌算法优化BiLSTM的预测模型。利用猫映射、T分布变异和随机反向学习等改进策略对黏菌算法进行改进,改进后的黏菌算法优化BiLSTM网络参数,构建ISMA-BiLSTM模型,对换热站热负荷进行预测。实验结果表明,ISMA-BiLSTM模型与SMA-BiLSTM、BiLSTM和LSTM模型相比,预测结果更加合理且预测精度有所提高,在短期供热负荷预测中能满足实际工程控制需要。 展开更多
关键词 集中供热系统 热负荷 短期供热负荷控制预测 黏菌算法 双向长短期记忆网络 猫映射 T分布变异 随机反向学习
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基于SMA-Elman的IGBT寿命预测研究
12
作者 周昂 帕孜来·马合木提 +2 位作者 李高原 赵智强 刘行行 《微电子学与计算机》 2023年第3期117-124,共8页
绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值... 绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值和阈值的自适应选择,并将其用于IGBT的寿命预测.首先,对NASA研究中心老化试验数据集中的栅射极关断电压尖峰峰值进行平滑处理.其次,对处理后的数据进行时域特征提取.再次,用核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA)进行优选降维。最后,利用SMA-Elman神经网络模型实现IGBT的寿命预测.结果表明,提出的SMA-Elman神经网络模型相比Elman、BP神经网络及SVR模型具有更优的性能,均方误差为0.021%,均方根误差为0.014,拟合度为0.998,可以更好地实现IGBT剩余使用寿命的预测. 展开更多
关键词 绝缘栅双极晶体管 寿命预测 黏菌优化算法 ELMAN神经网络 时域特征
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基于SMA-LSTM的轴承剩余寿命预测方法 被引量:3
13
作者 臧传涛 刘冉冉 颜海彬 《江苏理工学院学报》 2022年第2期110-120,共11页
为解决神经网络在轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中存在的预测精度低、模型泛化能力差等问题,提出一种基于黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络相结合的轴承RUL... 为解决神经网络在轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中存在的预测精度低、模型泛化能力差等问题,提出一种基于黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络相结合的轴承RUL预测方法。首先,通过变分模态分解方法对轴承信号进行降噪处理,提取去噪信号的特征向量;其次,利用主成分分析对特征向量降维处理,构建轴承退化系数R;最后,构建SMA-LSTM预测模型,利用具有动态搜索能力的SMA对LSTM神经网络的超参数自动寻优,以避免优化算法出现局部最优解。通过训练好的SMA-LSTM模型实现了轴承的RUL预测,提高了预测精度。实验结果表明:利用SMA的寻优效果优于灰狼算法和遗传算法,验证了SMA具有较好的寻优精度和全局搜索能力;SMA-LSTM模型对轴承RUL预测的效果优于SMA-SVR和SMA-BP模型,证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 轴承 剩余寿命预测 黏菌算法 长短期记忆网络
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基于EG-SSMA-DELM的数控铣床刀具RUL预测研究
14
作者 张天骁 谷艳玲 安文杰 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1464-1470,共7页
在工件的加工过程中,刀具失效会造成工件报废和关键部件损坏等问题,为此,提出了一种基于精英反向学习与黄金正弦优化黏菌算法结合深度极限学习机(EG-SSMA-DELM)的刀具磨损剩余寿命预测模型。首先,在黏菌算法(SMA)中,采用精英反向学习(EO... 在工件的加工过程中,刀具失效会造成工件报废和关键部件损坏等问题,为此,提出了一种基于精英反向学习与黄金正弦优化黏菌算法结合深度极限学习机(EG-SSMA-DELM)的刀具磨损剩余寿命预测模型。首先,在黏菌算法(SMA)中,采用精英反向学习(EOBL)与黄金正弦(GSA)算法优化初始黏菌种群,提高了初始种群的多样性,改进了初始SMA搜索个体位置的更新方式,提高了算法的收敛速度与全局搜索能力,得到了最优参数;然后,利用改进的SMA算法,对深度极限学习机(DELM)中编码器的偏置与输入权重进行了联合优化,定义了不同数量的隐藏层神经元,利用ReLU激活函数对DELM的参数进行了理想排列;最后,根据最优参数,将投影特征输入DELM中进行了训练和预测,从而对刀具进行了剩余使用寿命预测。研究结果表明:相比于经典的深度极限学习机方法,EG-SSMA-DELM方法的均方根误差(RMSE)平均下降了19.60%,预测精度提高了16.00%;与其他深度学习算法相比,该算法模型具有更好的可行性、单调性和更强的鲁棒性。该算法模型对实际工程刀具磨损剩余寿命研究有一定的应用价值。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 刀具寿命预测 精英反向学习 黄金正弦算法 黏菌算法 深度极限学习机
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小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测 被引量:2
15
作者 田中大 潘信澎 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期79-84,共6页
为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机... 为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机惯性权重机制的改进黏菌算法来优化支持向量机模型中惩罚因子以及核函数参数。对所提模型使用最佳参数进行仿真实验,并利用实际采集的网络流量数据进行验证。实验结果表明,所提模型在评估指标上均优于对比模型。 展开更多
关键词 网络流量 预测 小波消噪 支持向量机 改进黏菌算法
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本钢薄板坯连铸机长漏斗形H2结晶器应用浅析 被引量:1
16
作者 丁祥辉 《辽宁科技学院学报》 2007年第2期25-26,共2页
本钢薄板坯连铸生产线采用了组合式长漏斗形H2(高拉速、高质量)直结晶器。结晶器系统引进了意大利达涅利公司设计的"漏钢预报"这一先进技术。在生产实践过程中,该系统在结晶器液位控制和在线调宽等功能上凸显了优越性,能够满... 本钢薄板坯连铸生产线采用了组合式长漏斗形H2(高拉速、高质量)直结晶器。结晶器系统引进了意大利达涅利公司设计的"漏钢预报"这一先进技术。在生产实践过程中,该系统在结晶器液位控制和在线调宽等功能上凸显了优越性,能够满足现场的实际使用要求。 展开更多
关键词 “长漏斗形”结晶器 漏钢预报 在线调宽 结晶器液位控制 振动装置
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电火花加工电参数的非线性回归分析 被引量:1
17
作者 周驰 周旭辉 李勤顺 《模具工业》 2011年第1期73-75,共3页
提出了一种电参数的非线性回归分析算法,该算法通过对现有电加工参数数据的分析,获得解析形式的以加工效果为目标变量的回归分析式,该分析式可以用来预测各电参数对加工效果的影响。把试验结果与BP神经网络计算结果进行对比,结果表明该... 提出了一种电参数的非线性回归分析算法,该算法通过对现有电加工参数数据的分析,获得解析形式的以加工效果为目标变量的回归分析式,该分析式可以用来预测各电参数对加工效果的影响。把试验结果与BP神经网络计算结果进行对比,结果表明该方法具有较好的计算精度,而且计算方法简便。 展开更多
关键词 电火花加工 电参数 非线性回归分析 工艺效果预测 模具
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结晶器专家智能控制系统在宽厚板连铸机中的应用
18
作者 蔡森 蔡悝 《莱钢科技》 2012年第6期15-17,共3页
主要介绍了莱钢宽厚板连铸机中结晶器专家智能控制系统的应用。通过结晶器专家系统可以评估各种工艺参数,指导处理结晶器内的异常现象。结晶器专家技术在提高连铸机的产能、改善铸坯质量、减少漏钢事故等方面发挥了重要作用。
关键词 结晶器 专家智能控制系统 漏钢预报结晶器热流
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