基于Kriging模型的工业机器人定位精度补偿方法

定位精度是影响工业机器人性能的重要指标之一。为提高工业机器人的绝对定位精度,本文提出一种基于Kriging模型的定位精度补偿方法。根据工业机器人末端的名义位置和实际位置,计算不同点处的定位误差,并建立名义位置与定位误差之间的Kriging模型。然后,采用建立的Kriging模型,预测工业机器人在不同位置的定位误差,从而对工业机器人进行定位精度补偿。最后,利用KUKA KR150-2型机器人,结合该机器人位姿误差模型对提出的定位精度补偿方法进行验证。结果表明,补偿后工业机器人的绝对定位精度得到有效改善,其最大定位误差从1.989 4 mm降为0.008 4 mm,证明了本方法的可行性和有效性。     

人工神经网络中隐含层节点与训练次数的优化

目前构建定量构效关系人工神经网络模型中隐含层节点数和网络训练次数大多是依靠试验方法来确定，针对该方法运算工作量较大、模型质量和预测精度没有保证等问题，通过编写程序获得有关网络的预测精度和百分误差与网络隐含层节点数和训练次数之间关系的大量数据，采用Matlab语言分别绘制预测精度和百分误差与网络隐含层节点数和训练次数之间的三维关系图，从图中可以很容易判断出达到最佳预测精度和最小百分误差的隐含层节点数和训练次数。该方法和技术从根本上提高了选择人工神经网络隐含层节点数和训练次数方法的效率。     

倾斜井筒气液段塞流识别与压降模型研究

建立了斜井中的段塞流模型,绘制了流型图,提出一种计算管流段塞流压降的新方法.根据实验修正了环空半环泡漂流速度和真实含气率,给出了修正的环空段塞流孔隙率计算公式.对某油田8口油井40井次的新模型压力梯度计算值与测量结果比较显示,管流和环空段塞流的平均绝对百分误差分别为5.5%和6.5%,与计算斜井压降的Beggs-Brill和Ansari模型相比,误差更低,不仅能够满足工程计算的需要,且不存在收敛性和区域性的问题,具有良好的应用价值.     

GM（1,1）模型参数估计的新方法

针对ＧＭ（１，１）模型预测估计值稳定性差等问题，从灰色建模基本要求出发，给出了一种新的ＧＭ（１，１）模型参数估计方法。与原方法相比，新方法参数估计值稳定性强，误差小，达到了理想的预测效果。     

云计算环境下MapReduce的资源建模与性能预测

为了预测云计算环境下的作业资源与时间消耗,根据MapReduce的资源消耗模式,量化了MapReduce作业的资源使用,提出了一种预估Hadoop的MapReduce作业的中央处理器（CPU）利用率和运行时间的模型. 使用多项式回归的方法,可以在云计算环境下,对不同配置的MapReduce作业的CPU利用率和运行时间作出预判. 使用不同配置条件下CPU密集型的Hadoop基准测试验证了该模型的有效性,最后使用误差平方和、平均绝对百分误差、标准差和确定系数4种评估方法计算了模型预测的精准度.     

巷道火灾密闭过程烟气温度预测的GA-SVM模型

为了实现矿井巷道发生火灾时对灾变区域的快速封堵隔离和有效控制,避免火灾应急处置过程中有毒害烟气和高温蔓延对作业人员造成威胁,本文采用实验测试和数值分析相结合的方法分析火灾密闭过程烟气温度.通过建立相似比为1∶10的缩尺寸巷道火灾灾变特性测试实验台,对12.65,18.97,24.30 kW三种火源功率下,模拟巷道进风侧封堵比率分别为0,25%,50%,75%,100%的五种实验条件下的顶棚烟气蔓延及温度变化特性进行测试;基于实验测试过程中O₂,CO,CO₂与烟气温度之间的核密度关系,建立了遗传算法优化支持向量机的(GA-SVM)温度预测模型,对巷道火灾烟气温度进行了预测.结果表明:火灾烟气与气体产物之间存在明显非线性映射关系,不能通过简单的线性模型表征,根据遗传算法对SVM模型寻优的预测误差分析指标(平均绝对误差E_MAE<6.237 2℃,平均绝对百分误差E_MAPE<6.723 4%,均方根误差E_RMSE<9.117 3,确定系数R²=0...     

加权组合模型在路基沉降预测中的应用

基于双曲线模型和灰色模型,采用误差绝对值加权和最小的准则,借助MATLAB软件计算加权平均数,创建了新的加权组合模型,并对某高速公路路基的沉降变形进行了预测分析.理论分析和实测结果表明,加权组合模型较前两种模型预测误差降低,得到了满意结果.新模型的提出为路基沉降变形预测提供了新的思路和方法.     

改进支持向量机的管网状态模型

为了解决供水系统优化调度的管网模拟问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM）的宏观关系模型.利用支持向量机推求管网节点水头和供水泵站供水量、供水压力的非线性关系.考虑了样本数量的不平衡性，引入权重因子.在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值和谷值样本误差的权重.还考虑了模型参数选择问题，建立了能应用于实际预测的参数选择方法.经杭州市实例计算表明：改进的支持向量机算法提高了测点在峰值压力和谷值压力时的拟合精度，模型95%以上测压点数据的相对误差都在±5%以内，4个测点的平均绝对百分比误差分别达到0.96%, 0.99%, 1.86%和2.06%.     

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。     

GDP的时间序列模型的建立及应用——以兰州市为例

GDP是人们了解和把握一个国家或地区宏观经济运行状况的有效途径。文章在介绍时间序列的基础上,利用Eviews统计软件及非参数统计方法,对兰州市1978--2010年的GDP数据进行实证分析,建立了ARIMA（1,1,4）模型。检验表明,该模型具有较好的预测效果,利用该模型对兰州市未来5年的GDP进行了预测。     

Developing energy forecasting model using hybrid artificial intelligence method

An important problem in demand planning for energy consumption is developing an accurate energy forecasting model. In fact, it is not possible to allocate the energy resources in an optimal manner without having accurate demand value. A new energy forecasting model was proposed based on the back-propagation(BP) type neural network and imperialist competitive algorithm. The proposed method offers the advantage of local search ability of BP technique and global search ability of imperialist competitive algorithm. Two types of empirical data regarding the energy demand(gross domestic product(GDP), population, import, export and energy demand) in Turkey from 1979 to 2005 and electricity demand(population, GDP, total revenue from exporting industrial products and electricity consumption) in Thailand from 1986 to 2010 were investigated to demonstrate the applicability and merits of the present method. The performance of the proposed model is found to be better than that of conventional back-propagation neural network with low mean absolute error.     

基于Box-Jenkins方法的甘肃省GDP时间序列分析建模与预测

基于Box-Jenkins方法的时间序列分析,以甘肃省1978—2012年的年度GDP数据为基础,利用SPSS软件,并综合各种条件确定了最佳ARMA模型.最后利用所建模型对甘肃省未来4年的GDP进行了预测.实证分析表明:Box-Jenkins方法及其模型在GDP时间序列分析建模与预测方面,具有较高的精确度和可行性.     

基于多元回归分析的光伏电站太阳辐射曝辐量模型

利用美国国家可再生能源实验室克罗拉多州测量点2001～2009共9年的数据,研究了太阳辐射曝辐量与日照时长、温度、相对湿度之间的相关关系;并采用逐步回归的方法,逐个引入相关因素进行显著性检验,得到太阳辐射曝辐量的多元回归模型。将该模型的计算结果与实际数据进行对比验证,相关系数r在0.952 5～0.980 6之间,判定系数R2在0.972 4～0.992 5之间,平均百分比误差MPE在1.25%～7.36%之间,模型计算值和实际值的偏差很小,且在极值点吻合较好,基本不受天气类型影响,可用于太阳辐射曝辐量的估计,为光伏电站的规划设计、建模仿真和功率预测等研究提供参考。     

基于模糊规划的水资源承载力评价模型及应用

基于联合国教科文组织提出的资源承载能力概念,给出了水资源承载能力定义,把区域水资源可利用量、纳污能力以及万人均GDP最低标准视为"区间"值,建立了模糊约束线性规划模型,并给出了求解的基本过程.应用于日照市水资源承载力的评价中,并与文献[5]的模型计算结果进行比较,结果表明,所提出的模型实用性强,计算结果合理.     

水资源效率模型及以辽宁省为例的实证研究

以IPAT方程为理论基础,建立了水资源效率模型,并以辽宁省为实证,利用GDP增长数据、水资源供给和消耗的数据,分4种情况讨论并计算出辽宁省到2020年期间水资源合理用量和单位GDP水资源消耗需要降低的倍数。在2010、2015和2020年水资源效率分别提高1．2、1．5和2倍,比较符合辽宁省地区发展的实际状况。提出了建设节水型社会的观点和实现水资源效率革命的对策。     

水资源效率模型及以辽宁省为例的实证研究

以IPAT方程为理论基础,建立了水资源效率模型,并以辽宁省为实证,利用GDP增长数据、水资源供给和消耗的数据,分4种情况讨论并计算出辽宁省到2020年期间水资源合理用量和单位GDP水资源消耗需要降低的倍数。在2010、2015和2020年水资源效率分别提高1.2、1.5和2倍,比较符合辽宁省地区发展的实际状况。提出了建设节水型社会的观点和实现水资源效率革命的对策。     

Morphology Similarity Distance for Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-Scale Permutation Entropy

基于多尺度排列熵和形态相似距离的滚动轴承故障诊断

张金豹,赵永强*,孔令贤,刘明

（哈尔滨工业大学 机电工程学院,哈尔滨 150001）

摘要:

轴承作为回转机械中的关键部件,直接影响到工业中的生产效率和人身安全。为准确便捷的识别轴承运行状态,本文提出一种基于多尺度排列熵和形态相似距离的新方法。首先,计算原始信号的多尺度排列熵,来表征信号在多个尺度上的复杂程度,然后组成特征向量,并进行标准化。接着,采用形态相似距离计算不同故障类型的样本和参考样本之间的距离,根据最近邻原则实现分类。最后,分别采用人工故障试验和全寿命试验两组实验数据对该方法进行验证。利用两组实验数据设计的不同组别中,分类精度都很高。实验结果表明该方法是一种行之有效的滚动轴承故障诊断方法。

关键词: 轴承故障诊断;多尺度排列熵;形态相似距离

     

基于灰色关联模型的南京市碳排放驱动因素研究

全球气候变暖已经成为不争的事实,人们逐渐认识到依靠大量能源消费的生产方式、不惜牺牲环境的经济增长模式、无节制大量消费的生活方式应该从根本上得到改变.城市作为工业、建筑、交通的载体,也是高能耗、高碳排放的主要源头,需要改变传统城市发展的模式来应对全球变暖的挑战,发展低碳城市被认为是未来最有希望的经济发展动力.首先采用IPCC能源转换模型对南京市碳排量进行测算,选取南京的人口数量、GDP、人均GDP、人口城市化率、产业结构多元化系数(ESD)、能源消费结构多元化系数(ESCD)和能源强度作为对比数列,以南京CO2排放总量作为参考数列,运用灰色系统关联模型进行关联度计算并排序.结果显示,南京市碳排放量关联度从大到小依次为ESD、人口数量、城市化率、ECSD、能源强度、人均GDP、GDP,这与南京工业生产因化石能源的大量使用对城市碳排放量贡献占总排量一半以上的分析结果相吻合.最后详细分析各指标对南京建设低碳城市的影响,并提出对策建议.     

上市公司财务困境的动态预测模型

针对上市公司 ST政策,基于公司连续2年净利润为负的特征,提出了预测上市公司财务困境的远期模型。采用2007-2012年的数据进行实证检验,计算了公司 ST的远期概率。研究结果表明,一年期定期存款利率、上证指数一年期回报率、资产收益率、负债比率、GDP是影响上市公司陷入财务困境的主要因素,提出的远期模型为投资者判断上市公司财务状况提供了一种有效方法。