基于灰色马尔科夫模型的传染病预测

对于传染病有效的预防和控制,一直以来就是卫生管理的重点。针对于传染性疾病发病不确定的特点,本文有效的将灰色模型和马尔科夫链融合在一起,根据GM(1,1)预测结果,利用马尔科夫链构建偏差的状态转移矩阵,对原来的灰色模型进行修正,有效的克服了数据波动大对于预测精度的不良影响,具有较好的预测效果。     

基于残差改进的灰色模型网络流量预测

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要的作用的重要参数.在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能.灰色模型在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色理论的发展及其广泛应用,越来越多的改进方法已经被提出.在对原有的模型进行研究的基础上提出进一步改进模型来对网络流量进行预测.     

基于分段灰色模型的负荷预测方法

基于灰色GM(1,1)模型在负荷预测运用中的局限性,引入分段灰色较正GM(1,1)模型同时采用数理统计的-检验法对模型精度进行检验.通过实例应用表明,分段灰色校正模型具有较高的拟合精度和预测精度.     

基于分段灰色模型的负荷预测方法

基于灰色GM(1,1)模型在负荷预测运用中的局限性,引入分段灰色较正GM(1,1)模型;同时采用数理统计的-检验法对模型精度进行检验。通过实例应用表明,分段灰色校正模型具有较高的拟合精度和预测精度。     

基于修正灰色马尔科夫模型的煤自燃预测

煤自燃系统是一个复杂的巨系统,具有规律性、非线性和随机波动性特点,因此在煤自燃预警系统中利用单一的灰色预测方法很难对其动态发展趋势做出准确的预测.针对上述问题,提出一种将灰色模型和马尔科夫模型相结合对煤自燃进行预测的方法.首先建立煤自燃的GM(1,1)模型,其次以GM(1,1)模型预测值为基础进行马尔科夫预测,然后用平均残差修正预测值.仿真结果表明,灰色马尔科夫模型比灰色模型预测精度明显提高,平均误差减少2.24％,为煤层优化检测提供了依据.     

基于灰色Verhulst模型的因特网访问人数预测分析

本文预测因特网访问人数,为开展网络建设、应用及管理提供决策依据;分析了实测数据反映的特征,给出了基于灰色Verhulst模型的建模理据和预测分析的详细过程;对模型预测结果进行了分析验证,模型的拟合精度检验指标（C=0．09,P=1．00）达优。检验结果表明,所建立的Verhulst模型对同等实测数据的预测效果优于GMC（1,n）模型 。     

基于分布参数模型的高炉炉温预测

高炉炉温的高低直接影响了高炉的生产稳定性以及炼铁过程中的低能耗、高质量等性能指标.本文采用分布参数系统思想建立了偏微分方程预测控制模型.首先,使用普通最小二乘方法分两种不同方案对模型进行参数估计并对他们的仿真结果进行比较分析,然后,使用易适应的参数估计方法(flexibleleast squaremethod,FLS)对模型进行变系数估计处理.此方法能够体现系数的时变性,提高模型的准确度.最后,从仿真效果图中展示了本方法对硅含量预报的结果无论在命中率上还是精确度上的优势和有效性.     

基于改进自适应灰色模型的网络安全态势预测

对网络安全态势的研究是网络安全领域的热门话题。现在的研究更多关注的是评估当前态势,而对未来态势的预测讨论较少。为实现对未来网络安全态势的准确预测,改进了现有的自适应灰色分析模型。同时,为提高预测精度,针对传统分析模型的不足,提出了自适应灰色参数和等维灰色填充方法。实验结果表明,这个模型是有效的。     

基于灰色模型的电量预测方法在管理信息系统中的应用

提出了基于“灰色系统理论”的县级农电企业管理信息系统的电量预测的真实模型，通过用辽宁省台安县地区的原始用电量在管理信息系统中用“决策支持”进行预测，得出的结果与真实数据相比，误差相对较小。     

基于灰色预测的航材消耗定额模型

针对航材种类繁多、规格复杂,准确预测航材消耗比较困难的问题,提出利用灰色系统理论中的GM（1,1）模型,根据历年航材消耗数据,确定其预测模型。算例表明本模型具有较大的准确性和实用性。     

基于FFT算法的高炉鼓风运行状态检测

对于钢铁制造企业来说,高炉风机的状态检测十分重要.设计了一个基于FFT和特征值检测的实时应用程序,用于生产过程数据的分析.模拟试验表明,该程序能够有效及早地发现系统故障.     

基于T-S模糊模型的高炉喷煤规则挖掘

高炉炼铁是一个动态的、多变量和非线性的复杂过程控制系统。由于焦炭短缺,价格昂贵,喷吹煤粉代替部分焦炭就成了高炉冶炼继续生存并与其他炼铁方法竞争的重要技术。因为缺乏对高炉的认识,炉长只能根据长期生产实践进行决策和操作。有时忽略了过程工艺指标与各工艺参数之间的影响关系,使得能源和资源消耗处于一种"盲目"的状态。为此,需要通过寻求高炉冶炼喷煤规则实现降低焦比减少资源消耗。以高炉生产历史数据为样本,结合高炉工艺机理分析,运用数据驱动建模技术建立起高炉喷煤T-S模糊模型,从成功的历史记录中寻找出具有准确性和科学性的高炉冶炼喷煤操作模式,建立起操作模式与生产经济指标和能耗之间的关系,达到指导实际生产操作、实现节能降耗的目的。     

基于灰色关联的LS-SVM道路交通事故预测

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度,在分析道路交通事故影响因素基础上,提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型首先采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析,结合关联度值,筛选最小二乘向量机模型的输入变量,简化LS-SVM模型结构;然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取;最后应用模型预测1996-2000年的综合道路交通事故死亡率,并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明：该模型具有较快的收敛速度,并能明显提高道路交通事故预测的精度。     

基于蚁群算法的高炉系统的研究及仿真

介绍蚁群算法原理,结合高炉系统的工艺,对高炉的重要参数进行变异,实现对高炉炉况顺行的指导。     

基于PLC的高炉鼓风除湿监控系统

高炉鼓风所含水份在热风炉加热过程中消耗热量,而且在冶炼过程中与焦碳发生吸热反应,如果能够有效地将高炉鼓风中含水量降低,能减少热量的损耗,提高高炉生铁产量.详细介绍了基于西门子S7-300 PLC的高炉鼓风除湿监控系统设计.针对高炉除湿系统的控制要求,重点阐述了系统的硬件和软件设计过程.该系统的运行,降低了能耗成本,产生...     

高炉三电控制系统

从自动化、电气、仪表三方面入手，系统地介绍了高炉自动化生产系统的设计和通讯，井进一步讲解了各个子系统的控制工艺厦其程序的思路，最后从电气和仪表两个方面介绍了设备的选型厦其特点。通过实际应用，效果良好。     

灰色系统理论在专利预测分析上的研究及应用

专利预测是一个复杂的非线性过程,因此使用传统的预测方法很难对其进行有效的预测。本文利用灰色系统理论,克服了数据缺乏,影响因子非线性程度高的困难,建立了适用于专利趋势预测的预测模型,并利用MATLAB和VB实现了该模型,并以实例进行了检验,结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊神经网络的高炉热风炉智能监控系统

针对热风炉燃烧控制的特点,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出一种基于模糊神经网络的热风炉燃烧控制方法。     

基于灰色模型的预测模糊温度控制系统

针对氧化铝生产过程中赤泥洗涤水温控制问题和赤泥洗涤过程工艺的特点,为了增加洗涤效率、降低溶液粘度及减少铝酸钠溶液水解,采用灰色预测模糊控制方法,建立了一种基于灰色模型的预测模糊温度控制的赤泥洗涤水温控制系统。首先建立水温灰色预测模型,然后利用模糊推理求得电动调节阀输出的精确值。实际应用结果表明,该方法较常规的模糊控制具有较高的控制精度、良好的动态特性和鲁棒性,达到了良好的控制效果。     

高炉温度场的红外图像识别检测方法及应用

针对高炉炉内温度场的分布及高炉布料的情况,提出了一种基于红外图像处理的高炉温度场检测方法。它通过红外图像处理来建立温度场分布模型,结合十字测温进行温度定标,实现了高炉温度场分布在线监视,为指导高炉布料提供了一种有效的途径。基于图像处理的温度检测技术具有非接触、低成本、易维护、实时性的特点,使其在冶金、建材、热电厂等场合有着广泛的应用前景。