高强混凝土强度预测的未确知聚类预测优化模型

高强混凝土的强度受多种因素的影响,其强度的预测是一个动态性的系统工程。建立了高强混凝土强度预测的未确知聚类的预测优化模型。并将未确知聚类预测优化模型计算的强度结果与实测混凝土28 d抗压强度进行比较。研究表明,预测结果与实测结果吻合一致,说明该预测模型具有较高的预测精度,为以后高强混凝土强度预测提出一种新方法和一条新途径。

基于未确知聚类法的巷道围岩稳定性预测

针对影响巷道围岩稳定性的因素多且具有不确定性和隐蔽性的特点,选取实测RQD值、单轴抗压强度、隙壁状态3个主要影响因素作为判别指标,利用未确知测度理论,建立巷道围岩稳定性预测模型。利用25组巷道围岩资料作为模型构建样本,以样本均值为聚类中心,采用信息熵理论确定各判别指标的权重,从而计算样本的多指标综合测度;根据最小未确知测度距离原理判断样本所属类别,进而对巷道围岩稳定性进行预测,且用逐一回代的方法检验预测模型的合理性。刊用所建立的巷道围岩稳定性预测模型对大冶铁矿5组待判别样本进行应用预测,预测结果符合工程勘察实际,表明基于未确知聚类法的巷道围岩稳定性预测方法具有较好的实用性和有效性。

地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法

对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75%。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100%。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。

隧道围岩分级判别的未确知均值聚类模型

基于未确知测度理论,建立隧道围岩分级的未确知均值聚类分析模型。针对隧道围岩分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,选用岩石等级、风化程度、岩体弹性纵波波速、岩体结构、地质构造影响程度、节理裂隙发育程度和地下水情况等7个指标作为隧道围岩分级的判别因子;以20组隧道围岩实测数据作为训练样本,建立各评价因子的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示其分类中心;根据信息熵理论计算各评价因子的权重,依照置信度识别准则进行等级判定;用建立的模型对20组实测数据逐一进行回检,正确率为100%。将建立的模型对待分类的10个样本进行测试,并与实际结果进行比较。研究结果表明:该模型判别预测结果与实际结果吻合,比较客观地反映了隧道围岩分级的复杂状况;且方法科学合理,意义明确,为隧道围岩分级判别提供了一种新思路。

基于模糊聚类的NOx排放多模型预测优化

火电机组广泛参与调峰导致运行工况频繁变动,使得锅炉出口NO_(x)排放的控制难度增大。基于对燃烧状态的影响将锅炉运行参数分为可调参数和不可调参数,并利用不可调参数分布将运行数据样本进行模糊均值聚类划分,以此实现锅炉出口NO_(x)排放特性的多模型预测。同时,利用粒子群算法对各工况所属子模型的可调参数进行寻优来实现NO_(x)排放的优化。对某1000 MW燃煤机组数据仿真表明,提出的NO_(x)排放多模型预测方法比单一模型具有更好的精度,且模型训练时间更短,经过粒子群算法参数优化后NO_(x)排放质量浓度降低了9.98%。

基于未确知聚类的软件可靠性模型研究

软件可靠性是软件质量的重要指标之一。传统的软件可靠性模型通过一些精确、无歧义的假设,对软件的可靠性增长行为进行抽象和简化。将未确知理论与聚类方法结合起来应用于软件可靠性的研究中,摆脱了对软件故障过程的各种分布假设,改善了模型应用中的不一致问题。最后通过实例对新算法和传统算法进行了比较与分析。

未确知聚类在专利质量评价中的应用

随着人们对知识产权的重视,作为其重要表征的专利的数量呈现爆发式增长,然而专利的质量却没有随之增长。大量的低质量专利不但作用有限,反而会造成社会资源浪费和遏制创新。对于专利质量的评价,目前还没有统一的标准。文中首先对国内外的专利质量指标进行分析,选取出对专利质量影响较大的指标,构建专利质量评价指标模型。同时,以钢铁行业相关专利为目标数据集,分别采用未确知聚类和模糊均值聚类算法对目标专利质量进行分析评价。最终,将目标专利数据聚类出不同的级别,得出高质量专利。在聚类过程中,发现未确知聚类算法在效率和准确率上都有良好的表现。

近红外光谱灰分预测模型中煤炭样本的优化方法

针对近红外光谱灰分预测模型中样本数据特有的问题,首先采用主成分分析方法剔除建模样本集中的异常样本,并提取出煤炭光谱的特征信息;然后提出一种集成自组织映射神经网络和模糊C均值聚类算法的双层聚类方法,将样本集分为5个子集,并滤除其中的争议点;最后搭建基于GA-BP神经网络的煤炭灰分预测子模型,单独分析各子集的测试集样本。实验结果表明,基于主成分分析和双层聚类方法的煤炭样本优化方法不仅能准确排除异常样本和可疑样本,还能有效地压缩样本数据,使得各子模型的学习精度和运算速度得到显著提高。该方法为近红外光谱煤质分析技术的发展应用提供了一种有效可行的新途径。

基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法

针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题,提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上,综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法,建立综合工况评判模型;并根据当前的操作参数和综合工况评判模型结果,采用基于模糊C均值聚类的匹配优化算法获得最优的操作参数,从而为现场操作人员提供科学的操作指导。结果表明:该方法可显著改善工况波动、提高烧结块的产量和质量,较好地解决铅锌烧结过程的优化控制问题。

基于K均值粒子群算法的组合预测模型

论文在传统预测方法的基础上,提出了一种组合预测模型,该模型通过K均值聚类算法与粒子群算法相结合的混合算法来选择组合预测模型中各单个预测模型的权值。实例分析表明,与基本的粒子群算法、遗传算法的组合预测模型进行比较,论文的基于K均值粒子群算法的组合预测模型具有预测精度高、通用性强等优点。

基于模糊聚类滚动筛选决策集的电压协调控制

基于模型预测控制,提出一种决策集滚动筛选(CDSRS)的电压协调控制方法。通过求取预测周期内优化目标节点电压对控制变量的响应特性,将电压协调控制模型的求解转化为混合整数规划问题。考虑电压控制的局部性特点,以模型预测过程中求取的电压预测幅值和响应信息作为聚类特征指标,采用模糊聚类方法确定故障后的优化目标节点,在此基础上根据电压响应显著度滚动筛选决策集。仿真结果表明,该方法在取得全局协调控制效果的前提下,大幅降低了备选决策集规模,显著减少了优化计算时间,有效避免电压协调控制的决策集爆炸问题。

基于未确知聚类法的底板采动破坏深度动态预测

根据微震监测结果,利用未确知聚类优化法,选取采深、煤层倾角、采厚、构造影响程度4个主要影响因素作为判别指标,建立煤矿底板采动破坏深度动态预测模型。利用微震实测的18组数据作为训练样本,以样本均值为聚类中心,采用信息熵理论确定各判别指标的权重,通过计算样本的多指标综合测度与所属类别样本均值乘积之和获得底板采动破坏深度的预测值,并对样本数据进行逐一检验。为进一步验证该方法的可靠性,另选5组样本进行预测,将预测值与微震实测结果做了比较。研究结果表明:底板采动破坏深度的预测值与实测值的平均相对误差不超过1%,底板采动破坏深度动态预测模型是可靠实用的,可以在同类矿山进行推广应用。

未确知聚类方法及其在松动圈厚度预测中的应用

对未确知聚类方法进行优化,并将其应用于巷道围岩松动圈厚度的预测之中。结合巷道矿压显现特点和松动圈支护理论,选取巷道埋深、巷道跨度、围岩强度、围岩节理裂隙发育程度和巷道掘进断面积5个主要影响因素作为松动圈厚度的判别指标。利用17组实测数据确定松动圈厚度的分类模式和各判别指标的单指标测度函数以及指标权重,给出了松动圈厚度预测值的计算公式。基于预测对象的多指标综合测度,通过未确知测度距离判断预测对象松动圈所属的分类等级,结合各分类模式下样本松动圈厚度的均值计算松动圈厚度的预测值。经计算检验,该方法预测样本集松动圈厚度的平均相对误差为5.13%,而用神经网络方法和支持向量机方法预测该样本集松动圈厚度的平均相对误差分别为13.61%和10.17%。为进一步检验该方法的可靠度,将其应用于马路坪矿某巷道松动圈的预测中并将预测值与实测值做了比较。结果表明,采用该方法得出的预测值和实测值基本吻合。可见该方法是可靠实用的,可以在实际工程中推广应用。

未确知聚类理论在顶板沉降量预测中的应用

从距离判别的思想出发,对未确知聚类理论中的置信度准则进行优化,并将该理论应用于顶板沉降量预测中。选取岩体抗拉强度、埋藏深度、暴露面积等9个影响因子,构建顶板沉降量预测的未确知聚类预测模型。根据收集的15组样本数据确定了未确知测度函数,并利用熵权法计算指标权重,预测得出顶板沉降的分类等级及顶板沉降量。经计算验证,该方法的平均预测误差为7.38%,较模糊数学、灰色关联及神经网络3种方法有更高的预测精度。为进一步验证其实用性,以辰州矿业沃溪矿区为例,采用该方法对4142采场进行顶板沉降量预测。结果表明,预测结果与实际监测结果相吻合,证明该方法用于采场顶板沉降量预测是客观合理的,可为矿山安全生产提供决策依据。

基于深度学习的4D航迹预测方法研究

近年来,随着航空业的蓬勃发展,机场数量大、国内外航线逐渐密集导致的空域拥堵、航班准点率低等问题也随之浮现,因此对航线进行智能分析并及时进行有效预测以改善空域拥堵等问题受到了广泛关注。对基于深度学习的4D航迹预测方法进行了综述。首先,对4D航迹预测问题进行概述,包括基本概念、基本类型、优缺点、评价方式。其次,提出将现有基于深度学习的4D航迹预测方法分为基于单一模型预测和基于聚合模型预测并详细阐述了各类模型的建模思想、基本原理及优缺点。最后,阐述了三种基于聚合模型的预测方法:模型聚合方法、聚类优化方法、自生成网络方法并总结全文。

炼焦生产过程质量产量能耗的集成优化控制

针对炼焦生产过程强非线性、大时滞等特点,基于过程参数的主元分析和灰色关联分析,建立了焦炭质量、产量及焦炉能耗的神经网络预测模型和以焦炭质量为约束条件,产量、能耗为目标函数的优化控制模型。提出一种融合模糊C均值聚类粗优化和差分进化细优化的集成优化控制方法,进行过程参数的优化并给出操作优化指导。系统仿真结果表明,该方法能有效地抑制工况的波动,达到高产、优质、低耗的生产目标,为复杂工业过程的建模和优化控制提供了一种新思路。

矿井充水水源识别的EW-UCA模型及应用

迅速准确地识别矿井充水水源是防治矿井水害事故的重要保证。对未确知聚类方法进行优化,综合考虑水化学指标对水源识别的重要性,选取Na++K+、Mg2+、Ca2+、HCO-3、Cl-、SO2-4、TH等7项水化学指标作为水源识别的判别指标,以新庄孜煤矿22组水样数据作为训练样本,建立了矿井充水水源识别的EW-UCA模型。随后利用该模型对5组测试样本水样进行识别检验并与实际情况作了对比分析。为进一步检验识别模型的可靠度,利用该模型对谢一矿充水水源进行了识别研究。结果表明,EW-UCA水源识别模型具有较高的精确度和较强的适用性,可以在工程实际中推广应用。

铅锌烧结过程质量产量的智能集成优化控制

针对铅锌烧结过程具有大滞后、多约束的特点,建立烧结块质量产量神经网络预测模型和优化控制模型,提出一种融合聚类搜索粗优化和混沌遗传细优化的智能集成优化控制方法.首先采用模糊聚类算法进行优化样本查询,所得结果作为问题的次优解;然后采用最优保存对简单遗传混沌算法进行二次优化,求取问题的最优解;最后对智能集成方法进行实际验证,系统运行结果表明,该方法较好地实现了高产、优质的生产目标,并且具有全局收敛性和工业有效性,为解决复杂工业过程的优化控制问题提供了一种有效、实用的新思路.

基于机器学习的源荷互动微电网优化调度

为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法。首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行预处理。其次运用SVM对聚类后的微电网源荷数据进行预测,在预测结果中选取典型场景,以典型场景为代表准确得出风电出力的概率分布。然后建立了微电网总运行成本优化模型,通过用户需求响应引导用户响应风电出力,增加模型源荷双方的协调互动性,提高风电与用电负荷的匹配程度。最后,通过仿真验证表明文章算法缩小预测值和实际值之间的误差,提高微电网系统实时预测精度,增加微电网经济收益。

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。