灰色预测控制的无偏GM(1,1)模型

灰色预测控制已在过程控制中得到了广泛应用,控制器的核心模型是GM(1,1)模型,该模型是有偏差的指数模型.作者导出了GM(1,1)模型的偏差公式,并在此基础上提出了无偏GM(1,1)模型.本文介绍无偏GM(1,1)模型,并用实例显示了无偏GM(1,1)模型的优越性.     

基于灰色预测的大时滞过程的控制研究

针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的情况,采用基于GM(1,1)灰色模型对被控对象系统行为进行预测,并用等维新息、提高原始数据列的光滑度和改变初始条件三者结合的方法对该模型进行改进,得到一个改进的GM(1,1)模型.同时以GM(1,1)模型的发展系数a作为决定预测步长的依据,将其与传统PID结合,组成灰色预测控制系统对大时滞过程进行控制.仿真结果表明,与传统PID控制相比,该方法具有较强的适应性和鲁棒性,控制性能也得到了较明显的改善.     

一种自调节灰色预测PID控制器

为提高传统PID控制的性能及扩大其适用范围,提出一种结合传统PID控制、灰色预测和全程快速非线性跟踪．微分器的自调节灰色预测PID控制器。利用灰色预测对系统的输出偏差和预测偏差进行合成形成一个综合偏差,用来代替传统PID控制中的实际偏差项。这样控制器既有预测系统未来行为的功能,又能根据预测模型精度自动调节控制器参数,能有效减小预测误差对系统的不利影响。同时用非线性跟踪．微分器代替差分法来提取微分信号,提高了微分信号的品质。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可获得更为优良的动态性能。     

基于灰色线性回归模型的预测控制

针对大滞后线性时不变控制系统,将Smith预估控制方法和灰色线性回归预测方法相结合,提出一种改进型预测控制方法.该方法设计一种灰色线性回归预测器,将其置于反馈回路,预测下一时刻的输出值,达到超前控制的效果.同时根据预测精度来选择控制方案,达到精度要求时,在Smith预估控制中加入灰色线性回归预测控制器,否则就只采用Smith预估控制.仿真结果表明该方法有效地克服了大滞后对控制系统性能的影响,提高了控制精度.     

基于灰色预测模型的个人建房分析

灰色模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.本文通过建立GM(1,1)模型对某区的农村个人建房进行预测,为相关职能部门提供科学的决策依据.结果表明灰色预测模型精度较高、预测误差较小、简捷实用.     

基于灰色GM(1,1)模型的故障预测方法

首先介绍灰色GM(1,1)模型,但该模型的预测精度往往受原始序列光滑度的影响,对于不能够满足光滑度的序列,预测精度并不高。提出一种通过变换原始序列来改善光滑度的方法,并将此方法应用于故障预测中,取得了良好的效果。通过用MAT-LAB对实例仿真并进行精度检验说明,提出的方案在故障预测精度上有明显的提高。     

扩展灰色拓扑预测方法的研究

将基函数的概念与灰色拓扑预测方法相结合，对某算例进行了预测。预测结果表明，由于该方法能够充分挖掘并扩展了原始数据列的信息，因此与常规灰色拓扑预测方法比较，其预测曲线的趋势与精度均有所提高，有效克服了原始数据数值变化剧烈所带来的非线性的影响。     

基于灰色神经网络的烧结碱度预测与仿真

建立了应用灰色神经网络对烧机矿化学成分进行预测的有关理论，并在此基础上构造了灰色神经网络模型。该模型中。灰色理论弱化数据序列波动性和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合，本模型能在小样本贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测。该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点，取得了比较满意的结果。和BP神经网络算法相比，灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。     

基于灰色Verhulst模型的短期风速预测研究

风速预测在保持风力发电系统稳定、风力发电功率预报、风电并网接入等方面都具有重要的应用.为了提高风速预测的精确性,提出了一种基于新陈代谢思想的灰色Verhulst模型的风速预测方法.该方法首先对灰色GM (1,1)模型和灰色Verhulst模型进行改进,其次引入了“新陈代谢”的概念,即在每一次风速预测的迭代过程中用风速真实序列的最新数据替代原有序列的最老数据,在不增加迭代维数的条件下,不断更新灰色Verhulst模型,将更新后的Verhulst模型进行优化,实现精确的风速预测.通过对实际风场风速数据的采集,运用该灰色Verhulst模型预测风速.实践仿真结果表明,与传统预测方法相比,此方法能有效的降低短期风速预测的误差,应用前景十分广阔.     

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型，根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性，由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型，并利用模型预测此像素灰度值，比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值，由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明，该算法能取得比较好的效果。     

GM（1，1）和新陈代谢模型的比较

灰色模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点。本文通过建立GM（1,1）模型和新陈代谢模型实例预测某省火灾事故发生量,并将两种方法相比较,为相关部门提供科学的决策依据。结果表明灰色模型简单实用,预测精度高。而在此实例中,GM（1,1）模型比新陈代谢的预测精度更高、预测误差更小。     

基于改进灰色模型的仿真数据预测

为解决仿真中的实时性问题,提出利用灰色预测模型进行仿真数据预测的方式加快仿真速度,并针对灰色模型在仿真数据预测方面实际应用时的问题做出了相应的改进;首先利用三次样条插值对非等时距序列进行插值处理得到等时距的序列;然后改进了灰色模型建模过程中的背景值计算过程;最后在持续的预测过程中结合新陈代谢的思想,弱化旧数据、强化新数据对模型的影响;最后将灰色模型接入到飞机分布式虚拟仿真平台中进行验证,验证结果表明改进后的灰色预测模型性能更好,接入到仿真平台中能加速8.9%,效果明显。     

基于灰色模型和自适应过滤的网络流量预测

提出一种新的网络流量预测方法。该方法根据网络流量历史值用灰色模型GM（1,1）进行预测,并用自适应过滤法对GM（1,1）预测时产生的残差进行修正,从而达到较高的预测精度。该方法综合了GM（1,1）预测所需原始数据少、方法简单等特点,具有较高的应用价值。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

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...     

灰色神经网络在股票价格预测中的应用

研究股票价格预测问题,股票价格具非线性和不确定性变化规律。传统单一模型只能反映股票价格部分信息,预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,在分析股票价格变化特征基础上,提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。首先采用GM(1,1)模型对股票价格进行预测,捕捉其线性、灰色变化规律,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行建模预测,捕捉其非线性和不确定性变化规律,最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。将灰色神经网络用于浦发银行(60000)股票收盘价为例预测,结果表明,相于传统预测模型,灰色神经网络提高了股票价格预测精度,更能全面挖掘股票价格变化规律,在股票价格预测中具有广泛的应用前景。     

基于复合正交神经网络的灰色PID控制

结合传统反馈控制方法和灰色预测控制的预测控制器已在控制系统中获得了成功的应用。由于复合正交神经网络具有学习算法简单、收敛速度快,有逼近线性或非线性函数的优良特性。与灰色预测方法相比,神经网络预测精度高,且误差可控,如果把神经网络作为灰色预测器,建立一种灰色预测控制,那么就会在控制系统中获得良好的控制性能。为此,提出一种结合传统的PID控制和神经网络灰色预测补偿的灰色PID控制器,可对系统进行在线灰色估计和控制,由复合正交神经网络对不确定部分建立的灰色预测模型,可根据系统的参数变化来自动调节预测补偿值,使系统响应具有适应性。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比,该控制器可获得更为优良的动态性能和鲁棒性。     

基于神经网络与IMC—PID的CPE聚合温度控制

氯化聚乙烯作为一种新型的高分子聚合体材料,被广泛地应用在塑料和橡胶的生产中。温度是该控制过程的主要被控参数,但是由于其存在大滞后、大惯性等特点,采用传统的串级调节方式难以获得理想的控制效果。为了实现系统平稳、准确的自动控制,提出将神经网络控制与内模PID控制相结合的复合控制方法。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。     

地区生产总值灰色关联预测模型群的研究

生产总值是受多种因素制约的处于动态变化的灰色系统。本文针对多种影响因素,运用灰色关联分析方法确定主因素变量,从而建立灰色关联预测模型GM（1,N）和GM（0,N）,并将预测结果与GM（1,1）模型进行协调综合,这样得到的数据更加合理,也大大提高了预测结果的可信度和应用价值。     

基于内膜控制PID算法的MTBE催化精馏塔塔板温度控制仿真研究

甲基叔丁基醚（MTBE）工业生产是典型的催化精馏过程。生产实践证明,影响MTBE催化精馏过程的因素有很多,如塔板温度、回流比、甲醇（MEOH）进料位置、反应区、惰性组分等。为了提高MTBE产品质量,保证反应物的转化率,必须对其进行控制。该文以塔板温度为研究对象,采用内模控制的方法对其进行控制。仿真结果表明,与常规的PID控制模式相比,IMC-PID可以使塔的温度得到更良好的控制,有利于催化精馏过程的进行,对获得较高的异丁烯转化率是十分重要的。