基于梯形隶属度模糊算法对电能质量的判定

为提高和改善电能质量,以判断某一大中型水务公司电能质量为背景,利用智能电表(FKGA44-ZY200),在对该水厂电能质量数据的采集基础上,针对判断电能质量各项指标间的不确定关系,提出了一种基于梯形隶属度函数模糊算法对电能质量进行综合等级判定的方法。该方法首先将判定电能质量的各项指标做模糊化处理,并建立梯形隶属度函数模型,然后将隶属度划分为五个等级,最后根据待测点的隶属度级,利用贴近度思想判定待测点的等级,进而实现电能质量的综合判定。

基于梯形隶属度模糊数学的压力管道泄露风险研究

为了有效预防压力管道泄漏事故的发生,实现更高效的压力管道泄漏风险管理工作,选取设计缺陷率、焊接缺陷率、管道腐蚀率和自然灾害率作为评价指标,建立梯形隶属度函数并利用模糊数学理论构建出模糊综合评价模型,然后采用r值法标准化后得到各影响因素的权重,进行综合评判后通过最大隶属度原则确定最终评价结果,从而实现对压力管道泄露风险的评估与分析。基于对一起具体事故案例分析,所得评价结果与实际风险等级相符,验证了方法的有效性和合理性。

基于模糊评判的无线传感器网络簇间数据转发算法

由于无线传感器网络在簇间数据转发过程中消耗能量较大、转发效率低,导致数据在转发过程中容易失效。为此,提出基于模糊评判的无线传感器网络簇间数据转发算法。建立无线传感器网络模型和通信模型,明确节点的运行方式和转发数据所消耗的能量,构建模糊综合评判模型,选取梯形隶属度函数计算传感器节点的相似度和活跃度,找出最佳转发节点,完成数据转发任务。仿真结果表明,所提算法的第一个节点死亡轮数和网络失效轮数最高为167和178,在仿真轮数达到1000轮时,该算法剩余的网络能量和节点平均能量分别为4 J和0.01 J,证明所提算法在数据转发过程中可消耗最少的能量,高效率地完成数据转发任务。

基于Matlab的福州市2016—2023年大气环境质量模糊综合分析

采用模糊综合评价法评价福州市2016—2023年大气环境质量现状及变化趋势,根据评价因子分段函数的特点,选用梯形隶属度函数计算6个评价因子隶属度值;根据待评价环境质量数据年际变化不大的特点,采用较为客观的熵权法确定各个评价因子的权重;在计算过程中,采用具有强大的数值运算与处理能力Matlab软件编制相应的程序进行分析计算。计算结果表明,福州市2016—2023年大气环境质量总体稳定在《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中的二级标准,而且稳中有进,总体上呈现向好的发展趋势,这与福州市环境质量的实际变化趋势是相符合。表明选用梯形隶属度函数与熵权法确定各个评价因子的权重的模糊综合评价方法可以比较客观、准确并科学的评价环境质量现状;而Matlab软件可大大简化评价过程,提高评价工作的效率。该文为模糊综合评价法及Matlab软件在环境质量现状评价中的应用提供了1种可行有效的范例。

梯形高斯隶属度量化算法及在汽车图像库的仿真

为了提高汽车图像检索的准确率,选择了一个合适的颜色空间和量化算法。首先本文自建了1000张汽车图像库,其次在HSV颜色空间提出了梯形高斯隶属度量化算法进行特征提取,最后通过欧式距离和加权距离进行相似度匹配。实验结果表明,该算法对汽车图像进行检索时的平均查准率要比梯形隶属度量化算法在欧氏距离进行相似度量时平均高出11.2个百分点;在加权距离进行相似度量时平均高出10.9个百分点。

机械手臂的多模型预测控制

针对机械手臂的非线性特点,提出了基于隶属度函数的多模型预测控制方法。该方法首先根据机械手臂的特点,选择合适的调度变量,将机械手臂的工作空间划分为若干个工作子空间,在每个子空间内的平衡点处对机械手臂进行线性化处理,得到相应的线性子模型,从而得到机械手臂的多模型表示;其次针对每个线性子模型设计局部预测控制器,使其在相应的子空间内达到控制要求;最后选择梯形隶属度函数与局部预测控制器进行加权求和,获得全局多模型预测控制器,以对机械手臂进行控制。仿真结果表明,当机械手臂的工作条件在大范围内变化时,全局多模型预测控制器的控制性能远优于常规PD控制器,达到了预期的控制目的。

基于多指标模糊综合评价的交通拥堵预测与评估

针对各交通时段对交通拥堵的不同影响、单因素无法准确表征交通拥堵状态的问题,提出了一种采用多指标模糊综合评价的交通拥堵评价预测方法。该方法利用粒子群算法优化支持向量回归机对道路平均速度和交通流量进行预测,得到三个因素指标平均速度v、交通流密度D、道路饱和度S的预测值。将三个因素指标输入到多指标模糊综合评价模型中,即首先建立交通拥堵状态的因素集和评价集,通过熵值法确定早高峰、晚高峰、其他时段下三个因素指标的权重系数,再通过梯形隶属度函数确定各指标在各时段的隶属度,最终将交通拥堵状态划分为六个级别。通过对美国Pe MS数据库中I405高速路交通数据的预测评价实验,证明采用该方法预测的交通拥堵状态基本与实际状态吻合,具有较高的预测精度,正确率可达94. 79%。

基于阈值优化的社会用电峰谷时段划分模型

为了使峰谷分时电价能够更好地削峰填谷,科学地进行峰谷时段的划分必不可少。首先,鉴于峰谷时段的划分缺乏理论依据,通过引入半梯形隶属函数来确定某日各时点的隶属度,结合阈值优化函数对阈值进行寻优,得到单日峰谷时段划分模型;其次,基于单日峰谷时段划分模型,构建全年峰谷时段划分模型;最后,结合某区实例分析,求出了全年峰谷时段的划分结果,同时验证了全年峰谷时段划分模型的合理性。

基于模糊物元模型的高维多目标FJSP研究

为解决高维多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于模糊物元模型与粒子群算法的模糊粒子群算法(fuzzy particle swarm optimization,FPSO)。该算法以模糊物元分析理论为依据,采用复合模糊物元与基准模糊物元之间的欧氏贴近度作为适应度值引导粒子群算法的进化,并引入具有容量限制的外部存储器保留较优的Pareto非支配解以供决策者选择。此外,构建了优化目标为最大完工时间、设备总负荷、加工成本、最大设备负荷与加工质量的高维多目标优化模型,并以Kacem基准问题与实际生产数据为例进行仿真模拟与对比分析。结果表明,该算法具有良好的收敛性,且搜索到的非支配解分布性较好,能够有效地应用于求解高维多目标柔性作业车间调度问题。

基于AHP-BP神经网络法的石油化工企业安全性预警研究

结合石油化工企业加氢裂化装置运行过程中的危险因素,建立了安全性预警指标体系,初选出4个一级指标和33个二级指标,应用层次分析法计算各级指标权重,通过区间估计筛选二级指标,得到31个二级指标,对其使用隶属度函数进行标准化处理,建立了基于层次分析和区间估计的危险度评价方法。在此基础上依据BP神经网络建立石油化工企业安全性预警模型,通过多目标加权函数计算预警警度,并划分了预警警度与警度界限。以某石油化工企业为例,应用MATLAB软件对预警过程进行计算,得到了无警的预警结果,与实际结果相对比,模型的预测性能较优异且预测精度较高,并依据其指标危险性提出了针对危险指标的安全对策。

基于模糊综合评价法的水驱开发效果评价

本文通过低渗透砂岩油藏分级标准建立适用于A8区块的水驱开发效果评价体系,并采用模糊综合评价法对该区块进行开发效果评价。在模糊综合评判过程中,使用层次分析法和改进的梯形隶属度分布函数确定各个评价指标的权重和评判矩阵,经过模糊线性变换求得最终评价等级,结果表明,A8区块的水驱开发效果为"中"级。

基于监测数据和改进AHP-熵权法的空间结构健康状态评估

为了评价空间结构的健康状态,考虑到空间结构的自身特点,以系统工程为理论基础,提出了一种基于健康监测数据和改进AHP-熵权法的模糊综合评价方法,并将此方法应用于兰州市某网球馆.首先利用层次分析法和熵权法分别确定评价指标的主客观权重,为合理融合直观经验与客观数据,将计算出的主客观权重中间过程相结合,标准化得到综合权重指标.应用梯形隶属度函数确定指标各状态等级的隶属度,最后采用从下往上、逐层递进的方法对空间结构展开健康状态评价.结果表明,此方法能准确反应空间结构建筑的健康状态.