软土地层盾构掘进参数分析及掘进速度预测

依托佛山地铁3号线逢沙站—创意园站区间隧道工程,通过现场实测数据,详细分析了土压平衡盾构穿越软土地层时盾构掘进参数内在变化规律,并建立了掘进速度预测模型。首先,对盾构掘进参数进行数理统计分析,对各掘进参数的分布进行正态性检验;其次,进行Pearson相关性分析,找出线性相关性较强参数间变化规律;再次,利用基于互信息的特征选择算法,筛选与掘进速度非线性相关性较高的参数变量;最后,分别建立随机森林回归预测模型和基于遗传算法优化BP神经网络预测模型,对掘进速度进行预测。研究结果表明：在软弱地层盾构隧道工程中,通常采用较低的刀盘转速、刀盘扭矩及较高的掘进速度、贯入度、盾构总推力、土仓压力;掘进速度等参数均通过了采用K-S检验法的正态性检验;掘进速度与贯入度存在极强相关性关系;基于遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测精度略优于随机森林回归预测模型,随机森林回归预测模型在测试集中的平均绝对误差、均方根误差、拟合优度分别为4.055、5.038、0.871,而基于遗传算法优化BP神经网络预测模型分别为0.822、1.244、0.991。     

基于SVM的管网状态估计模型

为建立未知节点压力和可知监测信息之间的管网状态估计模型,应用支持向量机算法,建立基于支持向量机的管网状态估计模型和测压点压力宏观模型.经仿真分析,SVM模型90%以上预测数据的绝对误差控制在0.01MPa;与BP神经网络模型相比,同样的样本集均方误差情况下,其测试集均方误差一般比BP神经网络精度高.杭州市管网的实例计算中,85%以上测压点预测数据的相对误差都在5%以内,结果相当理想.     

自适应BAS优化RBF神经网络的短时交通流预测

为提高短时交通流预测精度,针对传统径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络短时交通流预测模型中心值固定、易受漂移数据干扰问题,提出自适应天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。模型采用自适应步长提高BAS算法迭代速度和寻优能力,结合DBSCAN聚类确定RBF神经网络隐含层径向基函数网络中心,进而优化神经网络结构。通过路网真实交通流数据进行训练,选择常用于短时交通流预测的BP神经网络,RBF神经网络,广义RBF神经网络进行对比。结果表明：优化后的模型预测结果相较BP神经网络平均绝对误差降低了1.87%、平均绝对百分比误差降低了15.96%、均方根误差降低了3.24%,拟合度提高了3.96%;相较广义RBF神经网络平均绝对误差降低1.36%、平均绝对百分比误差降低了5.01%、均方根误差降低了2.19%,拟合度提高了2.5%。改进后的短时交通流预测模型能够为智能交通诱导提供可靠的预测值。     

基于混沌时间序列的黄土滑坡变形预测方法及应用

采用GNSS技术进行滑坡变形监测时,由于多路径等观测误差的存在,直接使用GNSS监测结果进行变形预测会影响预测结果的精度。为了探讨GNSS测量误差对变形预测结果的影响程度,考虑到滑坡系统的混沌特性,采用混沌理论对陕西泾阳地区庙店滑坡GNSS变形监测结果抑噪处理前后的时间序列进行了对比分析。首先,采用互信息量法确定监测序列的时间延迟、用改进的虚假邻近点法(Cao算法)确定嵌入维数,获取相空间重构参数; 然后使用最大Lyapunov指数对两种变形监测序列进行混沌特性识别; 最后,分别使用加权一阶局域预测方法、最大Lyapunov指数预测方法和BP神经网络预测方法对滑坡变形监测结果进行预测。结果表明:GNSS滑坡变形监测结果抑噪处理前后的时间序列满足混沌特性,说明滑坡系统具有混沌特性; 在3种混沌时间序列预测方法中,BP神经网络预测方法的效果较好,且该方法预测结果的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为0.4 mm和11.9%,经过S-变换抑噪处理后,预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.1 mm和4.1%,预测效果有明显改善。     

基于RF-LSTM组合模型的股票价格预测

股票数据具有非线性和复杂性等特点,单一模型预测效果不佳,针对此问题,提出一种RF-LSTM组合模型,用于预测股票的收盘价。首先,利用Tushare财经数据包获取股票数据,构建特征集,并对数据进行归一化处理;其次,考虑到多特征之间存在高度的非线性和信息冗余问题,利用随机森林(RF)选择最优特征集,降低数据维度和训练复杂度;最后,利用深度学习中适合处理时间序列的长短期记忆网络(LSTM)对股票价格进行预测,并对预测模型进行参数调优。结果表明,与单一结构的LSTM神经网络模型预测相比,本文提出的RF-LSTM组合模型预测的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别减小了13.11%,6.70%和12.54%。该组合模型可提高股票价格预测的准确性。     

基于人工智能算法的CYGNSS数据土壤水分反演

利用CYGNSS数据估计地表土壤水分(SM)近年来获得了极大的关注, 但效率和精度有待进一步提升.本文提出了一种预分类策略, 结合人工智能算法(AI), 利用CYGNSS数据预测土壤水分.此策略能够在人工智能算法的基础上进一步提高土壤水分预测的精确度, 具有较好的普适性和易用性.本文使用了2018年全年中国地区的实地土壤水分数据作为地面真实参考数据进行建模以及预测.结果证实预测土壤水分与参考真实数据具有良好的一致性.基于CYGNSS数据预测的土壤水分与实地土壤水分参考数据比对, 其相关系数高达0.8, 平均均方根误差(RMSE)和平均无偏均方根误差(ubRMSE)分别为0.059 cm³/cm³和0.050 cm³/cm³.研究结果表明, 预分类策略的人工智能算法可明显提高CYGNSS预测土壤水分的精确度, 其简单易操作性也使其可广泛应用于其他回归和预测研究领域, 具有较好的泛化性和拓展性.     

ET-GD与K近邻相结合的刀具磨损监测方法

针对铣削过程中刀具磨损量监测问题，提出一种基于极端随机树和高斯分布，与K近邻相结合的刀具磨损监测方法。该方法选用截断法和hampel滤波法剔除力、振动和声发射信号中的异常值和奇异点。其次通过极端随机树和高斯分布的偏离情况对特征集进行优选，降低数据矩阵的复杂性。分别对比分析了两次优选前后三种K近邻模型的拟合度和评估度量。利用优选后的特征对逻辑回归、极端随机树、支持向量回归和K近邻算法模型进行训练，并利用十折交叉验证法和测试集进行验证。最终得出，基于极端随机树和高斯分布与K近邻的刀具磨损监测模型的拟合度达到99.17%,均方误差和平均绝对误差分别为13.0688、1.8241。结果表明该方法能够实现对铣刀磨损的有效监测，从而提高工件加工质量。     

三视场星敏感器的多级星图识别算法

为解决现有三视场星图识别算法效率慢、识别正确率低的问题,提出了一种面向三视场星敏感器的多级星图识别算法:第一阶段利用单一可调参数的广义回归神经网络分别识别三幅单视场星图;第二阶段利用星库中存储的星间角距信息检验导航星识别结果,再以正确识别的导航星信息计算星敏感器的3个视轴指向;第三阶段利用视轴指向辅助未识别与识别错误的导航星完成识别与校正;最终,以三视场内正确识别的导航星精确估计飞行器姿态信息。仿真结果表明,当星点质心定位误差的标准差达到0.07像素时,该星图识别算法对实验样本的识别正确率仍高达98.9%,而识别时间仅为8.464 5 ms。同时,由于提供求解姿态的星点信息较多且分布更广泛,飞行器的三轴姿态估计精度也随之提高。三视场星敏感器估计的飞行器偏航、俯仰、和滚转轴姿态精度分别为1.205 8″,1.086 7″以及1.201 8″。     

基于萤火虫算法改进BP神经网络的电力用能行为预测方法

针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题，提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序列特征，并采用K-means聚类算法对用电行为类似的用户进行聚合及分析，从而建立电力负荷预测模型对每类用户的负荷加以预测.实验结果表明，基于萤火虫算法改进BP神经网络预测模型的均方根误差以及平均绝对误差百分比均低于BP神经网络模型，能够合理地对电力用能行为进行预测.     

流化床垃圾焚烧炉烟气停留时间计算及预测

保证焚烧烟气在大于850 ℃区域内停留2 s以上是保证垃圾稳定燃烧和避免二次污染的重要途径,但目前只采用炉膛出口热电偶测温对其定性评估,难以定量计算和预测烟气在高温区域停留时间. 本研究基于热力学计算方法、运行参数关联性分析和多种机器学习算法（反向传播神经网络、循环神经网络、随机森林算法）,对我国某典型生活垃圾循环流化床焚烧锅炉开展了烟气高温段（>850 ℃）停留时间计算、关键运行参数关联计算和停留时间预测模型构建等研究. 结果表明,炉膛温度、一二次风温度和压力等10个关键运行参数与高温烟气停留时间具有强关联性和预测性. 循环神经网络预测模型相对最优,其拟合度及准确性较反向神经网络、随机森林算法更高,均方根误差(MSE)为0.11626,预测值与真实值的平均绝对误差为1.174%. 本研究可以用于预测炉内高温区域烟气温度变化,为炉内焚烧工况优化和污染物减排超前调控提供支撑.     

基于不同神经网络模型的冷凝器两相换热量的研究

在混合工质下利用4种神经网络模型(反馈神经网络模型(BP)、遗传神经网络模型(GA - BP)、极限学习机网络模型(ELM)和递归神经网络模型(RNN))预测了板式换热器的换热量(含相变换热).结果显示:热源温度为30、40、50 ℃时,GA - BP神经网络模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均小于其他3种神经网络模型,且与实际值接近.该结果表明,GA - BP神经网络模型比其他3种神经网络模型更适用于预测板式冷凝器的换热量(含相变换热).     

基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究

利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测,采用多元散射校正对谱图进行预处理,利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析,分析结果为R2=0.997 3,RMSEC=0.436 7,RMSEP=1.708 8.结果表明,BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点,可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测.     

PSO-SVM与BP神经网络组合预测供水系统余氯的方法

针对余氯量在供水系统内非线性变化的特性,建立了PSO-SVM与BP神经网络组合模型对管网末端余氯进行预测分析。该模型通过粒子群优化算法（PSO）,对SVM的特性参数进行优化;采用BP神经网络对模型进行残差修正。通过对单一的BP模型和SVM模型、组合模型的预测精度进行分析。结果表明：组合模型预测比BP和SVM单一预测均方误差分别降低了62.30%、75.29%,平均相对误差降低了55.03%、54.27%。综上所述,该模型具有强大的非线性拟合能力,预测精度高,运行稳定性强,对供水企业控制余氯的投加量和设置二次加氯点有一定的指导作用。     

基于场景的焦平面阵列非均匀性校正算法研究

为了克服基于传统神经网络法的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点，提出了一种新的基于场景的IRFPA非均匀性校正算法.该算法利用校正误差的均方值和增益因子的均值包含的信息，提出了一种新的误差函数，并将误差函数作为目标函数，利用最陡下降法，得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式.在迭代运算中，设计了一个自适应步长因子来代替传统迭代公式中常量步长因子，最终得到了有较高运算效率的IRFPA非均匀性校正算法.对模拟的红外非均匀性图像序列进行了校正，并分析了算法性能曲线和校正结果，发现本文算法与传统神经网络法相比具有更好的校正效果和更快的收敛速度.     

基于SVM-GA模型的城市天然气长期负荷预测

天然气长期负荷预测能够解决城市燃气供需不平衡的问题,为城市燃气公司的管理运行提供帮助。为了提高天然气长期负荷的预测精度,提出了基于SVM-GA(SupportVectorMachines-GeneticAlgorithm)的天然气长期负荷预测模型。分析确定影响天然气用气量的相关因素,应用遗传算法和交叉验证方法分别对支持向量机模型的惩罚因子c 及核函数参数g 进行优化,以期提高支持向量机模型的预测精度,将优化后的参数输入支持向量机模型中,进行天然气长期负荷预测。以某省实际的样本数据为例,将SVM-GA模型的预测结果与SVM 和交叉验证法结合模型及BP(BackPropagation)神经网络模型的预测结果进行比较分析。结果表明,SVM-GA 预测模型分别比SVM 和交叉验证法结合预测模型和BP神经网络模型在衡量预测精度的相对均方误差、归一化均方误差、归一化绝对平方误差、归一化均方根误差、最大绝对误差五个指标分别高0.58%、3.98%、2.99%、4.58%、8.64%和6.13%、26.28%、19.71%、21.09%、31.48%。因此支持向量机与遗传算法相结合的模型能够较准确地预测天然气长期负荷。     

基于多量子滤波器的QCNN算法预测厌氧消化性能

厌氧消化是可再生能源生产中一种具有前景的技术,沼气是由有机废物通过厌氧消化产生的生物能源,预测厌氧消化产生的沼气产量并进行管控是必要的。设计了一种具有短期记忆的多量子滤波器量子卷积神经网络,利用参数化变分量子电路接受数据“时间窗”以模拟短期记忆,并在多量子滤波结构中舍弃过多的线路迭代和参数数量使其具有更高的表达性。在量子线路框架中,设计了最优的卷积、池化层线路,能够更好地提取特征因子中的隐藏状态;同时对废物管理数据进行严格的预处理,通过指数平滑去除特征中趋势和季节性。该算法的精度达到了83.30%,比CNN模型精度提升了8%,RMSE和MAE值也均优于ANN、KNN、CNN等经典模型。     

Adaptive control of machining process based on extended entropy square error and wavelet neural network

Combining information entropy and wavelet analysis with neural network,an adaptive control system and an adaptive control algorithm are presented for machining process based on extended entropy square error(EESE)and wavelet neural network(WNN).Extended entropy square error function is defined and its availability is proved theoretically.Replacing the mean square error criterion of BP algorithm with the EESE criterion,the proposed system is then applied to the on-line control of the cutting force with variable cutting parameters by searching adaptively wavelet base function and self adjusting scaling parameter,translating parameter of the wavelet and neural network weights.Simulation results show that the designed system is of fast response,non-overshoot and it is more effective than the conventional adaptive control of machining process based on the neural network.The suggested algorithm can adaptively adjust the feed rate on-line till achieving a constant cutting force approaching the reference force in varied cutting conditions,thus improving the machining efficiency and protecting the tool.     

基于分布估计算法的对角递归神经网络短期负荷预测模型研究

针对传统的BP算法易陷入局部极小点,收敛速度慢,编程复杂等缺点,本文提出基于分布估计算法的对角递归神经网络的短期负荷预测模型。该模型采用分布估计算法对对角递归神经网络进行优化,仿真结果表明,该预测模型平均绝对误差降低1.097%,最大相对误差降低2.55%,该模型获得较满意的预测精度,具有较高的预测稳定性和较好的适应能力。