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动车组牵引传动系统健康状态评估 被引量：6
1
作者 赵峰 李渊琴 陈鲜 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1391-1398,共8页
以CRH3型动车组牵引传动系统为研究对象,提出一种模糊灰色聚类和组合赋权法相结合的动车组牵引传动系统健康状态评估方法。利用组合赋权法计算牵引传动系统各元件指标的组合权重;由各元件聚类系数创建元件层的健康状态模糊评判矩阵;然... 以CRH3型动车组牵引传动系统为研究对象,提出一种模糊灰色聚类和组合赋权法相结合的动车组牵引传动系统健康状态评估方法。利用组合赋权法计算牵引传动系统各元件指标的组合权重;由各元件聚类系数创建元件层的健康状态模糊评判矩阵;然后由该矩阵,采用组合赋权法计算牵引传动系统元件层的组合权重;采用模糊综合评判法评估牵引传动系统整体的健康状态。研究结果表明:所提出的方法能够结合牵引传动系统的分层分析模型,并直观地得到各指标、各元件以及牵引传动系统整体的健康状态信息,有效完成了CRH3型动车组牵引传动系统的健康状态评估。 展开更多
关键词 动车组 牵引传动系统 模糊灰色聚类 组合赋权 健康状态评估
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基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测 被引量：84
2
作者 张平 潘学萍 薛文超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期121-125,141,共6页
提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应... 提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值。采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度。 展开更多
关键词 小波分析 模糊灰色关联聚类 神经网络 负荷预测 有效性指标 预测
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基于模糊灰色聚类AMPSO-BP短期负荷预测 被引量：5
3
作者 刘晓悦 孙海鹤 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第5期70-75,共6页
相似日的准确选取是精准预测短期负荷关键,提出了一种模糊灰色聚类方法选取相似日.神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完短期负荷预测.但是常用的神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺... 相似日的准确选取是精准预测短期负荷关键,提出了一种模糊灰色聚类方法选取相似日.神经网络由于强大的非线性逼近能力、不需要建立数学模型等优势可以很好地完短期负荷预测.但是常用的神经网络也存在学习效率慢、容易陷入局部极小值的缺点.为改进传统神经网络的不足,提高预测精度,提出自适应变异粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizition with Adaptive Mutation,AMPSO)优化BP神经网络参数.最后利用唐山市电网数据通过Matlab进行仿真,实验结果显示,所提的负荷预测方法有更好的预测准确性和稳定性. 展开更多
关键词 负荷预测 神经网络 模糊灰色聚类 自适应变异粒子群优化
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组合赋权模糊熵-灰云聚类二维河流健康评价 被引量：12
4
作者 杨哲 杨侃 +1 位作者 刘朗 苏律文 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期90-94,共5页
为弥补传统灰色聚类法中白化函数对隶属度的量化取值过于固定,忽视随机性信息而无法兼顾河流健康评价体系中的模糊性、不确定因素的不足,引入云模型理论,实现模糊性、随机性信息的定性定量转换,构造基于正态云模型的灰云聚类白化函数.... 为弥补传统灰色聚类法中白化函数对隶属度的量化取值过于固定,忽视随机性信息而无法兼顾河流健康评价体系中的模糊性、不确定因素的不足,引入云模型理论,实现模糊性、随机性信息的定性定量转换,构造基于正态云模型的灰云聚类白化函数.权重确定采用最小偏差组合赋权法,可实现各指标相对重要度的合理界定;为解决指标等级归属不一致时的综合评判问题,引入模糊熵作为第二维评价系统,反映河流健康复杂度,从而实现模糊熵-灰云聚类二维河流健康评价.选取太湖流域几条河流进行评价,评价结果对比单一等级评价方法更直观全面.结果表明：所提出的改进方法可对健康等级归属不一致、不确定性作出合理解释,从宏观健康等级与微观复杂度两层面有效揭示河流健康状况细节,为河流健康评价研究提供可行思路. 展开更多
关键词 河流健康评价 云模型理论 灰云聚类白化函数 最小偏差组合赋权法 模糊熵-灰云聚类评价
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