基于动态隶属度的模糊时间序列模型的水质预测研究

科学有效的水质预测对于水资源的管理与水污染预警尤为重要。由于水质指标序列存在非线性、非平稳性、模糊性和季节性等特点,传统预测模型的精度受到一定的限制。结合差分整合自回归移动平均ARIMA模型和经典模糊时间序列模型的特性,提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列水质预测新模型。首先,利用模糊C均值聚类从原始数据中构建隶属度序列;其次,利用经典的时间序列模型对不同的子隶属度序列进行预测,得到动态隶属度;最后,去模糊化得到水质指标的预测值。应用提出的新模型对岷江某断面的水质指标进行了短期预测,并与经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型进行对比。实验结果表明,新模型在RMSE、MAPE和MAE上均优于经典模糊时间序列模型和ARIMA乘积季节模型,极大地提高了预测精度,可为水污染防治提供有价值的参考。

基于多维动态隶属度的模糊时间序列的天然气月负荷预测

准确的天然气负荷预测对于完善城市燃气供需系统与提高能源利用效率都大有裨益。由于燃气负荷序列受到多种不确定因素的影响,为了捕捉月度负荷的模糊性和非线性等复杂特征,本文结合模糊理论和长短时记忆神经网络(LSTM)的特性,提出了一种基于多维动态隶属度的模糊时间序列的预测新方法。首先,利用模糊C均值聚类(FCM)从原始数据中构建多维隶属度序列;其次,利用LSTM对多维隶属度序列同时进行预测,得到其动态隶属度;最后,去模糊化得到燃气负荷的预测值。应用该模型对四川成都某地区的天然气月度负荷进行了未来三个月的预测,并与经典模糊时间序列(FTS)、ARIMA模型、BP神经网络(BPNN)、LSTM等模型进行对比。实验结果表明,新模型的MAE、RMSE以及MAPE均优于其他模型。因此,本文提出的模型可对城市燃气供给和调度提供有价值的参考。

基于动态隶属度的模糊时间序列在我国居民消费水平预测上的应用

准确预测我国居民消费水平对促进经济持续协调发展具有重大的理论和现实意义。根据1952～2013年我国居民消费水平数据,本文提出了一种基于动态隶属度的模糊时间序列预测方法。首先对数据聚类并模糊化处理得到隶属度序列;然后再对隶属度序列进行时间序列分析建模得到预测值;紧接着对其去模糊化实现我国未来三年居民消费水平的预测;最后,将预测结果与传统时间序列方法预测结果相比较,新方法的预测平均绝对误差(MAE)、均方误根差(RMSE)较传统时间序列方法分别减少了23和28。结果表明,本文的预测方法相对于传统时间序列预测方法具有较高的预报精度,可用于居民消费水平的预测。

电子商务网站动态模糊综合评价模型及实例

电子商务网站评价是衡量网站价值、分析网站优劣、指导网站建设的重要依据和方法。现有评价模型忽视了评价过程中的动态性、模糊性因素,存在很多缺点。动态模糊综合评价法基于动态模糊理论,模拟评价指标的动态性和模糊性,采用多级动态模糊递归方式,减少人为因素的影响。评价结果可以反映评价目标的动态发展趋势,且可以指导网站质量改进。本文最后通过对某商务网站的综合评价验证了该方法的有效性和实用性。

混合推理机制在火炮故障预测中的应用

指出了传统预测方法用于火炮故障预测的不足,提出了基于动态模糊综合评判和“框架+规则”的正反向混合推理故障预测模型。针对火炮故障发生和发展过程的动态变化特性,提出了动态隶属度的概念,并结合变权理论,详细阐述了动态模糊综合评判方法,用于生成候选故障集。基于“框架+规则”的反向推理确认实际发生的故障,输出故障预测报告,为火炮在执行训练和作战任务前实现预知维修提供决策依据。

一种改进的电子商务网站综合评价方法

电子商务网站评价是衡量网站价值,分析网站优劣,指导网站建设的重要依据和方法。现有评价模式忽视了评价过程中的动态性、模糊性因素,存在很多缺点。本文提出的动态模糊综合评价法基于动态模糊理论,模拟评价指标的动态性和模糊性,采用多级动态模糊递归方式,减少人为因素的影响。评价结果可以反映评价目标的动态发展趋势,且可以指导网站质量改进。最后通过对某商务网站的综合评价验证了该方法的有效性和实用性。

改进模糊综合评价的ESM与雷达航迹关联算法

针对机动目标贴近和交叉运动影响下的ESM与雷达的航迹关联问题,提出了基于改进的模糊综合评价的航迹关联算法。该算法综合考虑了ESM传感器和雷达在双机协同无源定位中获得的距离、角度、速度、相位差和时间差信息,丰富了模糊因素集;给出了模糊综合评价中的隶属度和权重的动态计算方法,并对评价集和评价准则进行了相应的改进。仿真结果表明,在目标距离200 m时,传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法的关联正确率为55.2%,航迹关联算法的关联正确率为74.0%。在增大目标距离和雷达探测误差的情况下,算法的关联正确率始终高于传统的多因素模糊综合决策航迹关联算法。

火炮典型故障测试与预测技术研究

从任务成功性的角度设计和实现了火炮故障测试与预测系统。提出了火炮性能测试评估指标体系,以可测性较好的参数作为底层指标。以某型大口径火炮的发射过程为研究对象,对复进机漏液与复进不足的影响规律进行了仿真。针对传统模糊综合评判方法存在的不足,提出了动态隶属度的概念,阐述了基于动态模糊逻辑的预测推理机制,并基于仿真结果确定隶属函数,有效地提高了故障预测结果的准确性。

模糊推理技术在黄瓜温室环境决策中的应用

为探讨温室环境对黄瓜栽培的影响,提出一种基于模糊推理技术的黄瓜温室环境决策方法,通过对温室中主要的环境因子如温度、湿度、光照强度和CO2浓度的采集,系统根据专家知识对其进行隶属度的量化,并计算其相对知识库中各条知识结论的结论值,与用户进行交流后得出最后的判断,辅助用户对黄瓜温室环境进行管理。

自行火炮预防性维修决策系统设计与实现

为解决传统故障诊断方法在新型自行火炮维修保障方面的不足,将故障预测引入到装备维修保障领域,提出了基于动态模糊理论的故障预测模型。本文基于动态隶属度对服役期间故障的发生、发展和系统性能下降的动态变化过程进行描述,给出了动态权重矩阵、动态隶属度的确定方法和常见的隶属函数,并以一个预测实例说明了该方法的有效性和实用性。

基于DF理论的巷道支护综合评价

巷道支护评价是指导巷道安全生产的重要依据,评价过程具有很多动态性、模糊性的因素。在分析影响巷道支护因素的基础上,运用动态模糊理论建立巷道支护动态模糊综合评价模型,模拟评价指标的模糊性和动态性,为巷道支护效果做出定性评价并反映评价结果的未来动态变化趋势。