优化灰色模型在负荷预测中的应用研究

针对传统的灰色模型在负荷增长速度较快时预测精度低的问题,提出了采用交叉遗传粒子群优化算法代替最小二乘法来优化GM(1,1)模型中参数a、b的方法;介绍了灰色预测原理及其数学模型、CGPSO算法及基于CGPSO算法的优化灰色模型,并根据实际负荷数据进行了仿真实验。结果表明,在负荷增长速度较快时,优化灰色模型的预测精度明显高于GM(1,1)模型,能够应用于电力系统的中长期负荷预测,拓展了灰色模型的适用范围。     

基于灰色预测的可拓控制方法

由于控制系统所固有的滞后性,可拓控制也和其他"事后"控制方法一样,无法实现精准的控制效果.为了克服一般可拓控制的缺点,提出了一种基于灰色预测的可拓控制方法.该方法先对系统输出量进行灰色预测,然后将预测结果与给定值比较,二者差值作为可拓控制器的输入量,再经特征量提取、关联度计算、测度模式识别和控制决策等环节,得到控制量作...     

灰色理论在古陶瓷断代中的应用

利用模式识别方法可以推测古陶瓷出产年代。将古陶瓷中各化学成分的含量组成一个向量,并与该向量的灰色模型GM(1, 1)参数构成新向量,用于描述古陶瓷样品。以灰色关联度为距离定义,使用近邻法对古陶瓷样品年代进行预测,其留一法预测精度达79.55%。实验结果验证了灰色理论可以用于古陶瓷断代。     

转炉煤气柜位的多输出最小二乘支持向量机预测

针对钢铁企业转炉煤气系统中煤气柜位的预测问题,提出一种一致T型灰色关联分析确定柜位的主要影响用户,避免了冗余输入因素,降低了预测模型的复杂度.根据多个不同煤气柜同时并网运行的情况,提出多输出最小二乘支持向量机回归算法来建立柜位预测模型.该算法采用等式约束,通过最小化所有输出的单一和整体拟合误差,将其转换为求解一系列线性方程组,得到模型回归函数的权系数和偏置公式表示.现场数据仿真实验结果表明所建预测模型的有效性和实用性,为制定煤气调配方案提供了合理指导.     

基于灰色模型的高炉炉温预测

以高炉炉温预测应用性为基本出发点,以灰色理论为基础,当实际系统的历史数据序列呈现增长过快或下降过快时,就不能盲目使用GM（1,1）模型,否则,预测效果会不令人满意。只有当满足建模的一定条件时,误差才能够被接受。对数据进行开方处理后能使平均相对误差在10%左右,效果不错。     

飞行器姿态控制系统中的一种计算机仿真研究

针对飞行器姿态控制系统的参数时变性和不确定性干扰等特点,本文给出了一种基于Ackermann规则的滑模变结构控制器,并在设计滑模面时,引入积分项来消除干扰等因素给系统带来的稳态误差;为消除抖动,在控制器中引入模糊系统来实现去抖;同时设计灰色补偿控制项来抵消不确定项对系统造成的不利影响。最后进行了计算机数字仿真,结果表明本文所设计的控制器具有很好的效果。     

基于改进灰色关联决策的CGF目标选择

通过对CGF实体目标选择过程的分析,以及对几种典型方法的研究,提出了改进的灰色关联决策方法。利用层次分析法与改进的灰色关联决策建立CGF实体的目标选择模型,同时进行了仿真研究,并将目标选择模型进行了模块化,封装成插件。仿真实体功能得到了扩展,提升了仿真效果,满足作战仿真的需求。     

基于熵权与灰色关联度的隐写分析算法评估

针对现有隐写分析评估方法计算复杂、权重分配不合理的缺点,结合熵权与灰色关联度对隐写分析算法进行评估。确定算法的主要性能指标,采用熵权法计算各指标的权值,运用灰色关联度综合评价方法计算待评价指标向量与最优指标向量间的加权灰色关联度,并根据关联度的大小对隐写分析算法的优劣进行排序。实例仿真结果表明,该方法能合理评估各类隐写分析算法的优劣,具有可行性。     

基于灰色聚类的谈判对手选择模型

介绍基于多Agent的谈判对手选择方法,利用灰色理论对信息不确定情况下的谈判对手属性进行模糊区间处理,从知识库中获取灰色区间值信息,在此基础上构造关系-利益双因素模型。通过计算理想对手评估向量,设置白化权函数,对多属性的谈判对手进行综合灰色聚类分析,给出具体算例进行验证。该方法能够完善不确知信息条件下的谈判对手选择,提高谈判对环境信息的适应性。     

移动自组网中非完全信息节点风险评估

移动自组网是一种无中心、自组织以及多跳的无线网络,能否有效可靠地对通信节点进行风险评估是保障节点高质量通信的重要因素.当前基于可信度或是信誉的评估方法对评估样本都有特殊的要求,对评估对象提出种种假设,无法辨别间接样本的恶意推荐问题,在实际移动自组网中各个节点尤其是恶意节点对外暴漏的信息往往偏少,样本数量有限,无法明确判断其状态,大部分是非完全信息,从而导致评估结果缺乏客观性与可靠性.文中提出采用灰色系统理论描述通信节点非完全信息状态,根据灰类白化以及灰色聚类思想进行节点风险评估.方案针对自组网络通信需求对节点行为进行多关键属性划分,采用味集群方法收集原始样本,避免恶意推荐;将难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰聚类的概念和计算方法,将实体的通信风险水平定义为实体关键属性值序列针对各评估灰类的聚类评估值,从而得到该实体通信风险水平的相对参考值.分析与实际计算表明该方法是一种适合移动自组网中非完全信息节点风险评估的有效方法.