运动成绩灰色预测模型及程序

近几年来，灰色系统理论和预测方法在体育科学研究以及运动成绩的预测中得到了广泛地应用，并取得了许多有价值的研究成果。灰色预测方法在体育运动成绩的预测中，比较常用的是数到预测，它是基于微分拟合模型对系统行为特征值大小的发展变化进行预测的。当运动成绩数据序列较短时，利用灰色模型预测是较有效的方法。其基本思路是通过原始数据的逐步累加来减少随机波动的干扰，在累加值的基础上进行预测，然后还原出真实的预测值。建立预测模型所需要的原始数据不多，且容易采集，便于应甩。但计算过程难度较大而且又比较复杂，因此，本文在…     

基于时滞效应的多变量离散灰色预测模型

针对多变量灰色模型存在驱动项时滞效应作用机制不明确和模型精度不高的问题,分析传统多变量灰色模型的缺陷,通过引入滞后系数控制驱动项,提出考虑时滞累积效应的多变量离散灰色预测模型,讨论模型参数估计的求解方法;从白化信息充分和匮乏两个角度,利用经验分析法和粒子群算法探索时滞效应控制系数的识别方法,并给出模型建模预测步骤;最后,通过实例分析验证模型的有效性,结果表明该模型能够较好地解决有时滞特征的小样本多变量系统的预测问题.     

Matlab环境下多变量问题的神经网络求解

在科学工程领域,经常存在因变量与自变量关系不确定的情况。如果因变量与自变量的关系式的类型是已知的,则可以利用相应的回归方法求得相应的系数。如果因变量与自变量的关系类型不确定,则无法求解。神经网络方法可以很好的解决这个问题。本文给出了利用Matlab工具解决这一问题的方法,从理论和实践方面证明都是可行和高效的。     

多变量广义预测控制的快速算法

针对传统广义预测控制算法的计算量大这一缺陷，通过对未来的控制序列的离线近似计算，而只精确求解当前时刻要实施的控制量，提出了一种广义预测控制的快速算法。该算法简单．适用于任意维输入任意维输出(ADIADO)线性系统。由于不必求解Diophantine方程，并在求解逆矩阵时．降低了逆矩阵的维数，从而大大减小了在线计算量。仿真结果证实了该算法有效性和实用性。     

多变量系统的PID 控制器设计

针对多输入多输出系统,提出一种基于微粒群算法的灰色系统预测PID 控制算法．该方案将多 输入多输出系统转化成若干个多输入单输出子系统,使用多变量一阶灰色模型GM(1;N) 预测出每个子系统的 输出,实现了多输入多输出系统的对角解耦．然后用微粒群算法优化PID 控制器的参数,用优化后的PID 控 制器对每个子系统进行控制．对两个典型的多变量控制过程进行了仿真,结果表明,这种控制方法超调量较 小,鲁棒性强,响应速度快,抗干扰能力强.     

一种多变量系统分散优化DMC算法

提出一种多变量系统的分散优化动态矩阵控制（ＤＭＣ）算法,该处冯动 经的特点,将多变量系统ＤＭＣ算法分散为若干单变量系统的ＤＭＣ算法,使多变量ＤＭＣ算法参数设计和算法求解计算人为简化。     

基于改进变量预测模型的变压器故障诊断

针对变压器故障诊断中的小样本、非线性、参数寻优难等问题,提出改进的变量预测模型的变压器故障诊断方法.分析变量预测模型和布谷鸟搜索算法结合解决小样本和非线性问题,指出其后期收敛速度慢,稳定性差,收敛精度不高,易陷入局部极小值问题,在此基础上在谷鸟搜索算法位置更新中引入变异操作,提高解的多样性.引入动态步长和动态发现概率提...     

一种基于改进灰色关联分析的变量选择算法

针对灰色绝对关联度模型和灰色相似关联度模型存在的问题,提出一种基于相对变化面积的改进灰色关联度模型.以序列几何形状的相似程度为基础,构建反应折线相似程度的相对变化面积,并以此作为关联系数的计算依据,同时以局部关联度的平均值度量整体的相似性,定义灰色关联度模型.此外,根据关联度计算结果,提出一种基于集合思想的变量选择算法,有效去除变量间的无关和冗余变量.仿真结果验证了所提出算法的有效性和合理性.     

求解多目标优化问题的灰色粒子群算法

鉴于基本粒子群算法无法解决高维多目标优化问题,提出了一种适合求解高维多目标优化问题的灰色粒子群算法(GPSO),该算法根据灰色关联能够很好地分析目标矢量之间的接近程度,并能掌握解空间全貌的特点,利用灰色关联度的大小来选取粒子群算法中的全局极值和个体极值。实验结果证明,该算法可行而有效,同时也拓展了粒子群算法的应用领域。     

灰色-神经网络综合预测模型

该文提出一种灰色-神经网络综合预测模型。该模型由背景值构造、加权GM(1,1)模型和神经网络补偿器三部分组成。其建模机理为:首先对于原始数列进行背景值构造,然后构建加权GM(1,1)模型,同时利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为加权GM模型的输出值加上补偿值。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

电离层灰色预测系统中基于Matlab与Access的数据输出模块

本文主要研究的是大气电离层中各种参数数据，使用灰色预测模型对所提取的数据进行预测。这套电离层灰色预测系统，以Access为后台数据库，前台通过ASP实现了数据的快速查询和提取，以及运用Matlab实现了数据的图形分析和数据的灰色预测。在数据的图形分析和灰色预测中常常需要不同形式的数据输出。为了满足数据输出的需要，在以Access为数据后台，基于Matlab平台实现了不同形式的数据输出。具体工作如下：     

阶梯式模块多变量模型算法控制器研究

针对多变量过程控制问题,将模块多变量与预测控制中的模型算法控制相结合,提出了模块多变量模型算法控制器.它将控制目标按照优先级排序,从高到低依次实现各个控制目标.算法中引入阶梯式控制策略,使得解决动态MMC问题成为可能.并用Shell标准问题作为研究对象,对算法作出仿真验证.实验证明该算法结构简单,可以解决动态模块多变量的问题,计算量较小,设计和改造相对容易.这些特点使模块多变量模型算法控制器具有很高的应用价值.     

基于灰色系统理论的瓦斯含量多变量可视化预测方法实现

针对煤矿瓦斯含量预测采用单因素梯度法存在可靠性不高的问题,提出了一种基于灰色系统理论的瓦斯含量多变量可视化预测方法,建立了预测模型的总体框架,给出了动态链接库实现灰建模数值算法的流程;并结合某矿实际,详细介绍了该预测方法的具体实现过程:首先通过数字化瓦斯地质图获取瓦斯含量原始数据,设置建模所需的相关参数,建立瓦斯含量多变量预测模型,选择瓦斯含量点击预测或批量预测,对预测结果的误差进行分析并与图形信息结合起来显示。该预测方法提高了预测的效率及决策的科学性,为煤矿日常瓦斯含量预测、管理及决策提供了一个直观、方便、高效的可视化预测手段。     

基于灰色马尔科夫预测的移动多路传输调度算法

多路径传输控制协议通过聚合多路径带宽提高资源利用率及网络吞吐量.在无线异构网络环境中,由于网络性能不稳定、传输路径性能差异等因素容易导致数据包乱序及缓冲区阻塞,对网络多路传输性能造成负面影响.为在有限的接收缓冲区内对数据包实施合理调度,基于灰色预测模型GM(1,N)与马尔科夫优化的前向传输时间(FTT)预测模型,提出一...     

灰色Verhulst 预测模型的数乘特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律,降低其建模复杂性,研究了灰色Verhulst模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模精度的影响程度.研究结果表明,灰色Verhulst模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关.利用数乘变换能降低原始数据的量级,简化建模过程,而不会改变灰色Verhulst模型的建模精度.     

基于离散变量的多尺度网络流量短期预测仿真

为了解决传统多尺度网络流量预测方法预测精度较低的问题,提出一种基于离散变量的多尺度网络流量短期预测方法.首先,将离散变量引入到多尺度网络流量中,分析其在流量预测中的统计规律,得到逼近数值与近似数值两组函数.其次,结合逼近信号和细节信号获取多尺度网络的初始流量,采用ARMA模型对初始流量进行线性预测,构建短期流量预测模型...     

基于神经网络的预测模型中输入变量的选择

It is important to select input variables when the neural network forecasting model is proposed. In this pa-per, by using the autocorrelation function on input variables sets selection for neural network forecasting model, a systemic and scienti[ic method for input variables sets selection is put forward. FFT is adopted to accomplish the speediness calculation, which enhances the maneuverability of this approach. A forecasting example is given, whos eresult indicates that the method is effective.     

剖析C程序中的变量

本文主要通过编写简单程序，分析如何正确使用C程序中的变量。     

飞机发动机故障的多参数预测模型

飞机发动机故障往往表现出一种故障表征出多种特征信号,同一特征信号还可能反映了不同的故障的特点,而传统的基于灰色理论的飞机发动机故障预测由于只考虑表征发动机故障的一个特征参数或单独考虑几个特征参数,使得预测的准确性不能满足实际工程需要。针对某型发动机故障,借鉴灰色预测建模和信息融合的思想,提出了基于多故障特征参数的发动机故障预测模型,使得多个相关特征参数时间序列不仅可以为各自的预测提供相关信息,也可为其他序列预测提供必要的信息,增加了预测的准确性。仿真验证结果表明,该预测模型具有较高的预测准确性,是一个有效的预测模型。