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灰色关联分析在旋风除尘器优选中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
应用灰色关联分析模型将技术可行的所有旋风除尘器主要技术经济指标构成比较数据系统,并从中选择每项指标中最优的构成参考系列,求其关联系数。通过专家对各指标赋权值,确定关联度排序,从而选出最优的旋风除尘器。 相似文献
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组合模型在江苏能源消费预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,先利用江苏省能源消费量的历史数据,分别采用灰色预测模型和非线性模型预测了江苏省2004-2015年的能源消耗量,并对单项模型的优缺点进行了比较分析。然后,采用最小化方差的办法进行权重分配,建立了江苏省未来能源消费量的组合预测模型,并应用该模型对江苏省2004-2015年的能源消费量又进行了预测。结果表明,与单项预测模型相比,组合模型的预测精度高,预测结果更加可靠。 相似文献
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鉴于目前以CO、C_2H_4和C_2H_2为标志性气体已不能满足煤层自然发火的早期预测预报,以神华新疆能源公司碱沟煤矿B_2煤层自然发火标志气体产物测试数据为例,选取100~300℃煤样氧化产物浓度,运用灰色关联法计算分析煤体升温时所产生的气体浓度与燃烧温度的关联度,根据计算结果对关联度进行排序,确定合理的煤层自然发火指标气体。计算结果表明:关联度γ_3>γ_5>γ_4,即φ(C_3H_8)/φ(CH_4)、φ(CO)/φ(CO_2)、φ(C_3H_8)/φ(C_2H_6)与煤燃烧温度关系最为密切,3种标志气体关联度大于0.6,并与φ(C_2H_4)/φ(C_2H_6)进行对比,验证了3种标志气体选取的合理性。因此,φ(C_3H_8)/φ(CH_4)、φ(CO)/φ(CO_2)、φ(C_3H_8)/φ(C_2H_6)可作为碱沟煤矿B_2煤层自然发火早期预测预报标志气体。 相似文献
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针对电力负荷历史数据中异常数据点影响电力负荷预测精度的缺陷,研究基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法。选取K means聚类算法挖掘电力负荷历史数据的属性特征量,检测其中所包含的异常数据点,选取灰色系统理论中的GM(1,1)模型修正电力负荷历史数据中的异常数据,利用完成修正的电力负荷历史数据建立训练集以及预测集,将训练集样本输入支持向量机中,利用支持向量机所具有的非线性映射能力映射样本至高维空间内,获取支持向量机最优阈值,将预测集输入具有最优阈值的支持向量机中,获取精准的电力负荷预测结果。所研究算法可实现长期、短期、超短期电力负荷的预测,且预测的精准性及速度较为优越。 相似文献
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