流域水安全预警评价的智能集成模型 被引量：14

1

作者 吴开亚 金菊良 魏一鸣 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期518-525,共8页

提出用基于加速遗传算法的模糊层次分析法筛选指标体系、确定各评价指标和各子系统的权重，用BP神经网络模型滚动预测评价指标，用集对分析方法构造评价指标样本值隶属于可变模糊集“水安全评价标准等级”的相对隶属度函数，建立了流域... 提出用基于加速遗传算法的模糊层次分析法筛选指标体系、确定各评价指标和各子系统的权重，用BP神经网络模型滚动预测评价指标，用集对分析方法构造评价指标样本值隶属于可变模糊集“水安全评价标准等级”的相对隶属度函数，建立了流域水安全预警评价的智能集成模型（IMI-FEM）。IMI-FEM对巢湖流域水安全系统未来5年的预警评价结果说明：水资源、水环境和水灾害防治安全子系统的安全状况将分别处于2.73～2.74级、3.30～3.32级和2.54～3.43级，社会经济安全子系统的安全状况将维持在3.33级，流域水安全系统的总体安全状况将处于2.98～3.20级，处于临界安全；主要限制指标为水资源开发利用率、人均水资源量、单位面积水资源量、万元农业产值用水量、单位面积化肥施用量、生态环境用水率、环保投资占GDP比例、单位面积蓄水工程总库容、水利工程投资占GDP比例、区域开发指数、人口密度和科技教育投入占GDP比例。 展开更多

关键词 流域水安全 预警评价 智能集成模型 巢湖流域

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基于综合建模方法的铅锌烧结块成分预测 被引量：3

2

作者 王雅琳 桂卫华 +2 位作者 阳春华 陈晓方 张传福 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期113-118,共6页

针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型。该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以... 针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型。该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以及神经网络NN分段描述方法建立了成分预测的监督式分布神经网络模型;对于异常或不常用工况(即数据不完备区),通过专家经验规则修正部分假定或统计参数方式建立经验机理模型;采用串、并联形式将2种模型有机结合,并通过专家推理进行集成协调与更新修正,形成智能集成模型,实现成分可靠、准确的在线预测。在实际生产中运用该模型,烧结块铅、锌成分预测的相对误差分别为1.51%和0.41%。 展开更多

关键词 铅锌烧结 成分预测 经验机理模型 监督式分布神经网络 智能集成模型

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基于智能集成模型前胡切片微波真空干燥过程水分比预测

3

作者 胡轶娟 梁卫青 +3 位作者 徐攀 童晔玲 楼柯浪 浦锦宝 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2206-2215,共10页

目的提出一种基于集成学习和反向传播(back propagation,BP)神经网络的智能集成建模方法,用于建立前胡切片微波真空干燥过程水分比预测模型。方法合理设计前胡切片微波真空干燥实验方案,探究不同微波功率、切片厚度和干燥层数对前胡切... 目的提出一种基于集成学习和反向传播(back propagation,BP)神经网络的智能集成建模方法,用于建立前胡切片微波真空干燥过程水分比预测模型。方法合理设计前胡切片微波真空干燥实验方案,探究不同微波功率、切片厚度和干燥层数对前胡切片干燥过程水分比的影响,并构建用于水分比建模的原始数据集。将原始数据集合理划分为训练集、验证集和测试集,利用训练集建立不同隐含层神经元个数的BP神经网络子模型,验证集用于防止训练过程过拟合,利用测试集建立前胡切片干燥过程水分比的智能集成模型,并进行模型应用。结果干燥实验结果表明,提高微波功率或减少切片厚度都能够有效缩短前胡切片的总干燥时间,达到提高干燥效率、节能的目的。模型应用结果表明,智能集成模型具有较好的稳定性、泛化性和预测精度,可以快速准确地实现前胡切片微波真空干燥过程水分比预测。结论智能集成模型为前胡切片干燥过程优化与控制提供了重要的技术支持。智能集成建模方法为中药材干燥过程建模提供了一种有效的新建模方法。 展开更多

关键词 智能集成模型 水分比 预测 前胡切片 微波真空干燥 BP神经网络

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生物氧化预处理过程中进气量预测智能集成模型的建立 被引量：5

4

作者 蔡鑫 南新元 +1 位作者 高丙朋 陈星志 《湿法冶金》 CAS 北大核心 2016年第4期288-292,共5页

针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智... 针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智能预测模型;最后根据集成思想,采用最优加权法将上述2个单一模型加权集成,建立进气量智能集成预测模型。试验结果表明:该模型能够很好地在线预测氧化槽进气量,相比单一预测模型具有更高的预测精度,可满足工业生产在线优化控制要求。 展开更多

关键词 生物氧化 进气量 预测 在线支持向量机 智能集成模型 建立

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铜闪速熔炼过程冰铜品位预测模型的研究与应用 被引量：1

5

作者 阳春华 谢明 +1 位作者 桂卫华 彭晓波 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2008年第1期28-33,共6页

针对铜闪速熔炼过程中的冰铜品位在线检测难题,在组元分析的基础上,研究了独立化学反应以及组分间的摩尔数关系,并建立了数学模型;但由于反应机理的复杂性与建模时的简化,冰铜品位预测精度难以满足实际应用的要求.同时基于工业数据,建... 针对铜闪速熔炼过程中的冰铜品位在线检测难题,在组元分析的基础上,研究了独立化学反应以及组分间的摩尔数关系,并建立了数学模型;但由于反应机理的复杂性与建模时的简化,冰铜品位预测精度难以满足实际应用的要求.同时基于工业数据,建立了神经网络冰铜品位预测模型,它能很好地描述训练样本数据之间的关系,但泛化能力不强.为克服单一模型的局限性,引入了包含自适应调整隶属度函数的模糊协调器;将数学模型和神经网络模型有机结合,提出了一种冰铜品位智能集成预测模型.工业数据验证了模型的有效性. 展开更多

关键词 铜闪速熔炼过程 冰铜品位 数学模型 神经网络 智能集成模型

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铝电解过程电流效率智能集成预测模型 被引量：3

6

作者 孔磊 王卓 +1 位作者 王紫千 刘钊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第4期619-624,共6页

针对铝电解过程电流效率预测问题,建立了一种电流效率智能集成预测模型。首先,基于铝电解过程及其数据的特点,以及模糊c-均值聚类和非监督聚类方法的不足,提出一种模糊c-均值监督聚类改进算法对其聚类,并在此基础上建立了监督式分布支... 针对铝电解过程电流效率预测问题,建立了一种电流效率智能集成预测模型。首先,基于铝电解过程及其数据的特点,以及模糊c-均值聚类和非监督聚类方法的不足,提出一种模糊c-均值监督聚类改进算法对其聚类,并在此基础上建立了监督式分布支持向量机智能预测模型。其次,基于铝电解反应原理,建立了电流效率机理预测模型。最后,对两种模型进行加权集成,得到电流效率智能集成模型,并利用现场生产数据进行仿真验证,结果表明其预测精度较高,可用于铝电解电流效率实际生产预报。 展开更多

关键词 电流效率 模糊c-均值监督聚类 分布式支持向量机 机理模型 智能集成模型

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复杂过程的智能集成故障诊断模型研究 被引量：1

7

作者 刘晓颖 桂卫华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第9期51-54,57,共5页

由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复... 由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复杂过程实现的故障诊断技术既是必要的也是可行的。通过比较目前研究较多的智能故障诊断模型,提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的智能集成故障诊断模型,以便有效地解决复杂过程的故障诊断问题,并具体分析了模型组成机理、结构和网络学习算法,从而为复杂过程的故障诊断技术研究提供了新的途径。 展开更多

关键词 复杂过程 智能集成故障诊断模型 模糊逻辑 神经网络

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烧结矿质量级联集成智能预测模型 被引量：5

8

作者 李勇 吴敏 +2 位作者 曹卫华 赖旭芝 王春生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1742-1750,共9页

针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方... 针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方法,确定影响烧结矿质量的关键参数,并将其划分为在配料过程中可知的配料参数信息与未来生产中的烧结过程状态参数、操作参数信息;然后,提出了级联结构烧结矿质量智能集成预测模型,模型第1级采用基于T-S模糊融合的时间序列集成预测算法,准确预测烧结过程状态参数、操作参数以避免仪器仪表检测的滞后性,第2级根据第1级的预测输出和配料参数信息,采用基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的信息熵集成预测模型,有效预测烧结矿铁品位、碱度和转鼓指数。仿真实验和工业应用表明:所建立的预测模型提高了烧结矿质量预测精度,对烧结生产具有重要指导意义。 展开更多

关键词 烧结过程 集成智能预测模型 T—S模糊融合 信息熵

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基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型 被引量：4

9

作者 王春生 吴敏 曹卫华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期450-454,459,共6页

针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进... 针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测. 展开更多

关键词 返矿量预测 智能集成预测模型 预测精度 多目标规划

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液固比智能集成预测模型

10

作者 谭何军 桂卫华 《企业技术开发》 2005年第1期6-8,共3页

文章以中国铝业公司河南分公司氧化铝生产过程为背景,着重研究了液固比的智能集成预测模型的建立和应用,以原矿浆配料过程为研究对象,应用神经网络和灰色理论建立了液固比预测模型。现场运行结果表明该模型的有效性和精确性,很好地实现... 文章以中国铝业公司河南分公司氧化铝生产过程为背景,着重研究了液固比的智能集成预测模型的建立和应用,以原矿浆配料过程为研究对象,应用神经网络和灰色理论建立了液固比预测模型。现场运行结果表明该模型的有效性和精确性,很好地实现液固比的在线预测。 展开更多

关键词 液固比 神经网络 灰色GM(1 1)模型 智能集成模型

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基于PNN和IGS的铅锌烧结块成分智能集成预测模型 被引量：2

11

作者 王春生 吴敏 佘锦华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期316-320,共5页

针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然... 针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然后从信息论的观点出发,提出一种确定各预测模型加权系数的熵值递推算法,通过对两个预测模型的预测结果进行加权集成,获得更加准确的铅锌烧结块成分预测结果.结果表明,智能集成模型的预测精度高于单一预测模型,能有效地对烧结块成分进行预测,满足了配料计算对预测精度和数据完备性的要求. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 成分预测 过程神经网络 改进灰色系统 信息熵 智能集成预测模型

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