用灰色多变量模型预测变压器油中溶解的气体浓度

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用GM(1,1)模型及其改进形式,针对其在建模时只单独考虑某种气体发展变化的不足,介绍了灰色多变量预测模型MGM(1,n),它可以综合考虑从同一信号中提取的多个诊断指标,因而预测更科学、有效。对变压器油中溶解的7种特征气体即氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳进行了灰色关联分析,建立了相应的MGM(1,7) 模型,预测实例分析证明,与传统GM(1,1)模型及其改进形式相比,用灰色多变量模型预测的效果更好。

用灰色多变量模型预测变压器油中气体的方法

变压器的油中溶解气体分析(DGA)是变压器绝缘寿命估计和绝缘故障诊断的重要依据,变压器油中气体体积分数的预测是周期性测试的重要补充。为此,在研究现有气体预测方法的基础上,提出使用灰色多变量模型来预测变压器的油中气体体积分数,以克服常用预测方法在预测时一般只考虑某一个特征参数或单独考虑几个特征参数发展变化的不足。灰色多变量模型可使用从同一信号中提取的多个诊断指标同时进行预测,从系统的角度统一描述各特征参数,因而能获得较准确的预测结果。另外还用绝对关联度进行了气体的相关性分析,这是使用灰色多变量模型进行预测的前提。预测实例表明了该方法的有效性和优越性。

灰色多变量模型在运动员竞技能力发展预测中的应用研究

从探讨运动员竞技能力系统发展的一般特征出发,结合实例介绍灰色多变量预测模型在运动员竞技能力系统发展中的建模、预测方法,并通过与单因素模型的实际对比,阐述灰色多变量预测模型的实用价值和应用前提,为运动训练及其他体育领域的灰色预测提供了一种方法与思路。

基于核方法的非线性灰色多变量模型在交通污染预测中的应用

交通排放引起的全球环境问题引起了广泛关注。传统的交通污染预测模型比较复杂,需要使用车辆排放量、交通流量、气象、地形几何等详细数据,这些数据有时是不可获取的。为了克服这一问题,在核方法的基础上,采用非线性多变量灰色模型。同时,为了提高预测交通污染程度的精度,融合滚动代谢模式。实证分析结果显示,此方法预测精度较高,具有较强的应用价值。

基于非等间距灰色多变量模型预测变压器故障

电力变压器是电力系统中最重要的设备之一,变压器一般在发生故障前其内部的油中会析出多种气体,即氢气、甲烷、乙烷、乙烯和乙炔,并且析出的5种气体之间存在着某种耦合关系。通过建立5种气体的非等间距多变量灰色模型对故障特征气体分析,预测出变压器故障,克服了只考虑一种气体的发展变化或仅在等间距的基础上进行预测的不足。

基于灰色多变量理论与改进三比值法相结合的变压器套管故障预测

对变压器套管进行故障预测是确保变压器安全运行的前提,文章结合灰色多变量理论与改进的三比值法,提出了一种用于变压器套管预测的新方法。首先运用一种新的灰色关联度算法对改进的三比值法运用的气体三组比值进行关联度分析,得到彼此之间有很强的关联性,然后再用灰色多变量预测模型对这气体比值含量进行预测,最后结合改进三比值法找出对应的故障类型。灰色多变量模型可对同一信号中提取的多个指标同时进行预测,从系统的角度统一描述各特征参数,因而能获得较准确的预测结果。文章最后通过实例证明该方法的有效性和准确性。

三参数区间灰数序列的矩阵型自回归时滞灰色多变量模型

已有的灰色预测模型只能间接地预测三参数区间灰数序列,为进一步提高灰色模型对三参数区间灰数的预测精度,在传统灰色模型的基础上考虑时滞效应对系统特征的影响,把系统特征的自回归时滞项引进传统灰色模型,构建了自回归时滞灰色多变量模型。然后进一步把模型变量看作列向量,把参数设置为矩阵的形式,提出了矩阵型自回归时滞灰色多变量模型。该模型保持了三参数区间灰数的完整性,接连了灰数各界点之间的内在关系,能直接对三参数区间灰数序列进行建模和预测。对第二产业总值和第三产业总值的三参数区间灰数序列进行拟合和预测,结果表明,新模型具有比竞争模型更高的精度,具有一定的有效性和实用性。

基于多变量灰色系统的乏信息堤防变形短期预测模型

依据信息模糊和不确定状态下乏信息数据处理理论,提出了一种改进多变量灰色系统的乏信息堤防短期预测模型;引入多变量灰色模型对多测点的沉降变形序列进行拟合,结合混沌粒子群优化算法和分数阶微积分理论,实现了在乏信息条件下对堤防多测点变形的短期预测;由对比结果可知,研究提出的模型可行且有效,填补了堤防乏信息处理模型的空白。

基于多变量灰色模型的航空安全预测方法

由于航空事故具有致因机理复杂且致因因素较强的灰色特性,传统的灰色预测模型只适用于单变量预测且具有预测精度低的缺陷。基于此,提出一种以遗传算法优化的多变量灰色模型开展航空安全预测的方法。首先,以航空事故致因理论为基础,从SHEL模型的角度运用鱼骨图确定航空安全影响因素,并以相关系数矩阵可视化图形进一步筛选关键致因因素;其次,构建以人为因素、环境因素、设备设施因素、外来影响因素等为强输入指标的多变量灰色模型,并利用遗传算法对模型的待定参数r全局搜索最优解;最后,以2007-2016年中国民用航空器事故征候万次率和航空不安全事件统计为对象进行仿真实验,并利用GM(1,1)和MGM(1,n)两种灰色预测模型进行预测对比。结果表明:提出的方法与传统的灰色模型相比,在短时间的航空安全预测中平均预测误差约为1.6%,验证了该方法的有效性和较高的预测精度。

基于多变量灰色遗传模型的配电网柔性中长期负荷曲线化预测方法

传统配电网柔性中长期负荷曲线化预测方法,缺乏对配电网负荷预测权重的合理有效分配,导致预测准确性不高。因此,提出基于多变量灰色遗传模型的配电网柔性中长期负荷曲线化预测方法。使用随时间反向传播(BPTT)算法训练处理后的配电网负荷数据,得到配电网负荷特征。在考虑负荷数据特征基础上,使用多变量灰色遗传模型分配负荷曲线预测权重。根据预测权重,聚类处理负荷增长等参数,输出配电网柔性中长期负荷预测曲线,从而曲线化预测配电网柔性中长期负荷。实验结果表明,设计的方法对电网柔性中长期负荷的预测误差较小、准确性较高,满足配电网柔性中长期负荷曲线化预测的需求。

基于矩阵型时滞灰色多变量模型的区间数序列预测

许多数据表示为区间数时更有利于管理和决策.为有效预测区间数序列,考虑系统中普遍存在的时滞效应,基于传统灰色模型同时引入系统特征和相关因素的滞后项,然后进一步把模型的适用范围从精确数序列拓广到区间数序列,提出了矩阵型时滞灰色多变量模型.在此基础上,提出了一种确定区间数序列最优滞后阶的方法.最后对我国财政收入和社会消费品零售总额进行预测,结果表明新模型是有效的,在拟合和预测方面均优于其他五个灰色竞争模型,具有一定的应用价值.

多变量灰色模型在滚珠丝杠剩余寿命预测中的应用

为研究滚珠丝杠的性能退化趋势,准确预测丝杠寿命,提出了基于多变量灰色模型的丝杠寿命预测系统。在滚珠丝杠副的不同位置安装3个加速度传感器,实时监测丝杠性能在不同加工条件下的变化趋势。通过模态分解方法分解选择对丝杠性能退化最敏感的特征参数,利用多变量灰色模型建立丝杠寿命与切削三要素、信号特征值的非线性映射关系,最终构建了基于多变量灰色模型的丝杠寿命预测模型,实现了对丝杠剩余寿命的有效评估。试验结果表明,所建立的丝杠性能退化模型能够有效预测丝杠的剩余寿命。

背景值优化的多变量灰色模型在路基沉降预测中的应用

路基沉降是一个复杂的系统过程,常用的单点预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型MGM(1,n)是单点GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。针对传统多变量灰色模型背景值取值存在的误差,利用非齐次指数函数拟合模型中各变量的一次累加生成序列重构了背景值计算公式,提出了背景值优化的多变量灰色模型。对路基横断面上3个监测点进行了灰色关联分析,建立了相应的背景值优化的MGM(1,3)模型,采用新陈代谢方法预测路基沉降值。实例计算表明,与传统MGM(1,n)模型以及GM(1,1)模型相比,背景值优化的多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基沉降预测的有效性。

多变量灰色系统预测模型在深基坑围护结构变形预测中的应用

深基坑围护桩体上各监测点之间的变形是相互影响的,在现代信息化施工过程中,对围护桩体变形的预测应该考虑到监测点之间的相关信息,应该从变形观测系统的高度统一来描述变形体的整体变形趋势和变形规律,从整体上对变形观测的数据进行正确的处理,建立合理的模型,对变形值作出准确的预报。基于这一思想,通过对传统的单点GM(1,1)模型的扩展,考虑n个点之间相互关联和影响,以MATLAB语言编程,实现对变形体上相互关联的多点变形预测模型的建模和预测,并运用该模型对北京市地铁奥运支线深基坑的围护桩变形进行预测。研究结果表明,预测值与实测值吻合较好,能够更为准确地预测出后续施工进程中围护桩体的水平位移,在指导该工程信息化施工和规避工程风险等方面起到积极的作用。同时通过与传统GM(1,1)模型预测结果的比较,证明了多变量灰色系统预测模型具有更高的准确性,显示了该方法进行深基坑变形预测的有效性。

智能电网环境下采用关联分析和多变量灰色模型的用电量预测

智能电网的发展将给传统用电方式带来重大变化,在此背景下,基于灰色理论提出一种用电量预测新方法。首先通过灰色关联分析法确定影响用电量的主因素变量,然后采用多变量灰色模型(multi-variable grey model,MGM)(1,n)进行用电量预测,该方法能够反映各因素间的相互制约、相互促进的关系,避免了传统灰色模型GM(1,1)未考虑其他随机因素对用电量影响的局限性。对一个实际电力系统的用电量进行预测,结果表明所提方法能有效提高预测精度且适用于中长期电量预测。

改进多变量灰色模型在城市用水量预测中的应用

针对传统多变量灰色模型预测城市用水量存在信息利用不充分的缺陷,依据灰色系统理论中的新信息优先原理,提出一种改进的多变量灰色模型IMGM(1,n),并在灰色关联分析法确定影响城市用水量的主要因素基础上,将IMGM(1,n)应用于深圳市用水量预测,获得了较好的效果,具有可行性和实用性。

动态多变量灰色模型在危岩变形预测中的应用

基于对传统的单点灰色模型的扩展,考虑多个点之间相互影响和关联,采用自适应MGM(1,n)模型,以Matlab语言编程,实现对变形体上相互关联的多点变形预测模型的建模,并运用该模型对望霞危岩体变形进行预测。结果表明:自适应MGM(1,n)模型预测值与实测值吻合较好,比传统GM(1,1)模型预测的危岩变形趋势效果较好、精度较高,评价结果具有更高的准确性。

基于多变量灰色模型的磨削参数预测研究

磨削参数影响混凝土的金刚石磨削应用效果。利用实验数据样本,基于多变量灰色预测理论建立了混凝土的金刚石磨削参数灰色预测模型。结合实验数据分析和验证了以磨削混凝土的金刚石磨削参数为输入、以磨削加工量和金刚石磨粒磨损为输出的预测模型,实例结果表明,该模型可以较好地预测金刚石刀具的机械加工量和磨粒磨损值。

多变量灰色模型在农作物单产预测中的应用

从单点灰色模型入手,通过扩展,导出多变量灰色模型,根据已知过去几年数据建立灰色模型进行拟合和预测,为科学种田提供了依据.