基于神经网络辨识的灰色预测在精馏塔中的应用

石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象。这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其进行有效控制就必须高精度预测它的输出,因为对象的不确定滞后特性,对其进行精确的输出预测始终是一个难题。针对精馏塔输出预测上的困难,提出利用神经网络首先辨识系统的滞后时间,之后在此基础上采用AR(p)(自回归)模型拟合残差的改进型灰色预测方法预测输出,基本灰色预测模型采用变步长单步灰色预测。将上述方法应用在精馏塔模型输出预测中,仿真结果表明改进后的预测方法对具有滞后、时变的系统有良好的预测效果,而且对系统参数突变、漂移等非失效型故障有一定的鲁棒性、容错性,比其他灰色预测方法更具优越性。     

黄茨滑坡时间预报反分析

滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义,合适的预报模型是预报成功的关键.针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点,采用了灰色系统预报滑坡时间.结合甘肃省黄茨滑坡的监测得到的位移时间资料,采用基于位移信息的Verhulst灰色模型,用Matlab编制计算程序,对黄茨滑坡的时间预报作反分析,得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线,并将该结果与实际监测结果进行对比分析,以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性.结果表明,灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的;时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合,预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致.合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度.     

基于标识指数法的水质灰色动态模型群预测分析

目的为了解决由数据序列随机波动性大而引起的GM（1，1）动态模型群预测精度不高的问题．方法利用水质标识指数序列作为灰色动态模型群的原始数据序列进行水质预测，并通过误差修正得出预测结果．以浑河沈阳城区段某断面的监测水质为例，采用标识指数法的水质灰色动态模型群计算，通过实际监测数据检验预测精度．结果预测结果表明：河流水质标识指数经过误差修正后与实际监测资料的水质标识指数计算结果基本一致．结论由此证明利用基于标识指数法的灰色动态模型群进行预测不仅精度较高，而且计算结果能直观反映水质状况，可以作为水质预测的一种有效方法．     

GM(1,1)灰色模型在软基沉降预测中的应用

依托武穴长江大桥北岸接线段工程,根据沉降监测实测数据,采用三次样条插值方法将非等时距实测数据转换成等时距序列,建立等时距灰色GM(1,1)模型。利用matlab编程对模型进行计算,对处理后的软基沉降进行预测。利用经典的双曲线法和三点法分别进行沉降预测,并将预测曲线与基于等时距的灰色模型预测曲线进行对比,结果表明:灰色GM(1,1)模型预测精度更高,预测结果更可靠。基于等时距的灰色模型为软基处理后的沉降预测提供一种重要方法,对软基处理的施工具有一定的指导意义。     

青藏块体河西地区断层变形预测研究——以金塔南场地为例

采用青藏块体河西地区中具有季节性时间序列特征的金塔南场地的变形监测数据,依据单个预测模型各自的特点,选用灰色模型和灰色时序组合模型对该组数据建立预测模型。研究结果表明:灰色模型能很好地描述季节性时序的宏观发展趋势,时间序列模型能很好地描述季节性时序的周期性微观趋势。灰色时序组合模型结合了两者的优点,适用于季节性时间序列的变形分析与预测,预测结果可靠性较高。     

抚宁县电力负荷的中期预测

根据秦皇岛市抚宁县 1992～ 2 0 0 1年 10a的实际用电量数据 ,采用灰色GM(1,1)模型对未来 10a的用电量进行预测 .因未通过关联度校验和后验差检验 ,故提出了灰色指数平滑预测方法 ,先对原始数据序列进行一次指数平滑 ,然后再建立灰色模型 .经检验模型合格 ,同时提高了预测精度     

灰色模型在城市中长期用水量预测中的应用

为进行科学合理的供水系统规划,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法.该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程;求解灰色模型的时间响应函数,生成累减矩阵,进行累减运算即得用水量序列的预测值.MAPE精度分析结果表明GM(1,1)用水量预测方法精度较高.该预测方法应用于D市的中长期用水量预测,为D市供水规划提供有效依据.     

粗粒度网络流量的灰色模型预测

在实际网络流量上研究了新陈代谢灰色模型(MGM)预测流量. 预测结果表明,灰色模型建模长度远小于流量序列主周期长度时,预测精度较高. 灰色模型预测流量宜采用小量数据建模,此时残差修正对提高预测精度影响很小,预测不需采用残差灰色模型(RGM). 对比了灰色模型与自回归综合滑动平均模型（ARIMA）和Elman神经网络（ENN）模型的预测结果,灰色模型远优于ARIMA,与ENN相当. 灰色模型的优点是能自适应网络流量的变化.     

苏州地面沉降灰色系统预测模型

应用灰色系统理论,针对苏州市发生地面沉降的一组时间序列观测数据,建立了灰色预报GM(1,1)模型,预测了苏州市近期地面沉降量.计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好.     

基于灰色马尔科夫模型预测金融波动

引入灰色模型和符号时间序列分析方法,与马尔科夫模型方法相结合,提出了一种新的预测金融波动的方法。首先将波动序列符号化,然后建立灰色马尔科夫模型,不仅能减小影响预测精度的误差,而且能利用马尔科夫模型来调整误差,使结果更加精准。采用上海证券交易所综合指数2007--2010年间隔为5分钟的高频数据为样本,对已实现波动序列进行实证分析,成功预测了下一时点波动值所处的区间,并验证了该方法的可行性和有效性。     

面向对象的系统分析方法及其应用

本文介绍一种面向对象的分析方法,该方法将三种模型——信息模型、状态模型和过程模型综合起来,对应用问题领域进行分层递阶的建模和分析.通过一个实例,本文详细说明了该OOA方法的应用过程.为了使此方法更加实用有效,本文还提出了几点进一步研究的意见.     

Improved analytic methods for coal surface area and pore size distribution determination using 77 K nitrogen adsorption experiment

77 K nitrogen adsorption was the most widely used technique for determining surface area and pore size distribution of coal. Brunauer–Emmett–Teller (BET) and Barrett–Joyner–Halenda (BJH) model are commonly used analytic methods for adsorption/desorption isotherm. A Chinese anthracite coal is tested in this study using an improved experimental method and adsorption isotherm analyzed by three adsorption mechanisms at different relative pressure stages. The result shows that the micropore filling adsorption predominates at the relative pressure stage from 6.8E−7 to 9E−3. Theoretically, BET and BJH model are not appropriate for analyzing coal samples which contain micropores. Two new analytic procedures for coal surface area and pore size distribution calculation are developed in this work. The results show that BET model underestimates surface area, and micropores smaller than 1.751 nm account for 35.5% of the total pore volume and 74.2% of the total surface area. The investigation of surface area and pore size distribution by incorporating the influence of micropore is significant for understanding adsorption mechanism of methane and carbon dioxide in coal.     

智能教学系统中学生模型的构建

介绍了常见的学生模型: 覆盖模型、偏差模型和认知型模型。这三种模型主要是反映学习者的学习基础, 认知能力, 但对于影响学习者的心理因素没涉及到。因此, 本文把影响学习者的心理因素进行了归纳, 根据影响学习者的心理因素提出了一个全面的学生模型, 一个全面的学生模型应该是覆盖模型, 偏差模型, 认知能力、心理模型的综合, 并且用多维向量来表示。     

一种修正的莫尔-库仑本构模型及其应用

莫尔-库仑本构模型是理想弹塑性的，只考虑了强度随围压的变化，但没有考虑弹性模量随围压和应力水平的变化情况，这不符合地质材料的实际特性，借助于邓肯-张非线性弹性模型对切线模量的处理方法，对M-C模型中的弹性模量进行了修正。修正以后，弹性阶段的应力-应变曲线将表现为双曲线。为了将该修正模型写进FLAC^3D程序，特编制了前处理程序，并用来对刚性桩的横向承载力进行了数值分析。因为该模型没有对卸载模量重新定义，所以该模型较适合于持续加载的情况。     

系统辨识(2):系统描述的基本模型

控制是一切科学问题的核心.数学模型是一切控制问题的基础.事物的运动规律用方程描述就是数学模型.不同学科的发展就是建立其数学模型的过程.本文首次把线性动态系统数学模型分为三类:时间序列模型,方程误差类模型,输出误差类模型;详细介绍了线性系统的一些基本数学模型,包括连续系统离散化和模型等价变换,单输入单输出随机系统模型,多变量系统模型,类多变量系统模型,多输入和多输出系统模型(传递函数阵主模型、子模型、子子模型,多输入单输出系统模型,单输入多输出系统模型等).     

系统辨识(3)：辨识精度与辨识基本问题

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.讨论系统辨识涉及的一些基本问题,包括辨识精度、辨识方法的提出,辨识输入信号的设计,参数可辨识性与系统可辨识性,开环可辨识性与闭环可辨识性,可辨识性与能控性和能观测性的关系,可辨识性与输入信号的关系,以及与辨识方法收敛性相关的激励信号与激励条件,辨识算法收敛分析的基本工具,典型...     

Fusion系统分析

介绍了被称之为第二代面向对象方法Ｆｕｓｉｏｎ方法中的系统分析，及其中的对象模型系统对象模型，操作模型，操作序列模型．     

一种修正的莫尔-库仑本构模型及其应用

莫尔-库仑本构模型是理想弹塑性的，只考虑了强度随围压的变化，但没有考虑弹性模量随围压和应力水平的变化情况，这不符合地质材料的实际特性.借助于邓肯-张非线性弹性模型对切线模量的处理方法，对M C模型中的弹性模量进行了修正.修正以后，弹性阶段的应力-应变曲线将表现为双曲线.为了将该修正模型写进FLAC3D程序,特编制了前处理程序，并用来对刚性桩的横向承载力进行了数值分析.因为该模型没有对卸载模量重新定义，所以该模型较适合于持续加载的情况.     

刚柔复合路面动载响应模型的建立

根据国内外关于复合结构和动力学现有研究基础上,在充分考虑车辆、荷载、地基、路面结构模型的前提下,建立了新型的复合路面结构的模型.给出了相应的层间接触条件、边界条件、荷载条件以及传荷能力,讨论了其应用前景.     

我国股市波动的ARCH类模型分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以成功地预测金融资产收益率的方差。通过对我国股价指数的统计描述，表明我国金融资产收益率存在自回归条件异方差特征，并表现出非正态性。利用ARCH类模型对深圳成份指数的波动进行拟合，结果表明，EGARCH模型对我国股市波动具有较好的拟合效果。