轴承自驱式独立退化轨迹构建与剩余寿命灰色预测

针对轴承退化轨迹的个体差异性及退化阶段划分的人为主观性问题,提出了自监测数据驱动的轴承独立退化轨迹的提取与退化阶段的自主分割方法。该方法采用多尺度残差深度卷积自编码器对轴承自身历史监测数据进行无监督学习,实现了轴承性能退化特征的自主提取,并结合支持向量数据描述模型构建单个轴承的独立退化轨迹。引入基于去趋势化超阈波峰法的退化起始点自动检测方法与基于逻辑回归失效概率的失效阈值自主设定方法,对轴承独立退化轨迹进行了自适应分割。以轨迹分割得到的退化阶段数据为驱动,结合全阶时间幂灰色预测模型实现了轴承寿命的准确预测。试验结果表明,提出的多尺度残差深度卷积自编码器能够根据轴承各自工况环境构建反映轴承自身服役性能变化规律的退化轨迹,提出的退化轨迹自适应分割方法能够无参考地检测出轴承的起始退化点与失效阈值,从而提高轴承退化评估的科学客观性与寿命预测的工程可操作性。

基于改进灰色预测单神经元PI的全超导托卡马克核聚变发电装置快控电源电流控制

全超导托卡马克核聚变发电装置(EAST)快控电源负载电感的电流受多种不确定环境因素的影响而难以预测,灰色预测无需精确对象模型,只需少量已知信息即可实现输出电流短期预测,已在EAST快控电源中有了一定研究应用。为解决灰色预测在EAST快控电源中对突变信号边沿预测精度低和预测延时时间长的问题,提出一种改进灰色预测算法实现输出电流预测。在一个开关周期内对输出电流进行等时长间隔采样4次作为原始序列,将滚动式采样预测改为逐周期采样预测,在实现灰色预测的过程中不必依赖过去几个周期的历史采样信息,只需本周期的4个原始采样值即可实现输出电流的预测。根据预测电流与参考电流误差自适应调整单神经元比例-积分(PI)控制的输出增益,实现输出电流的快速准确控制。仿真和实验结果表明,在EAST快控电源电流预测过程中所提出的改进灰色预测,对比传统灰色预测具有更高的预测精度和更小的预测延时,改进灰色预测变增益单神经元PI控制能够在减小电流超调的同时加快输出电流响应速度。

基于弱化算子的黑龙江省人口老龄化灰色预测

近年来,黑龙江省人口老龄化率高于全国,老龄人口规模持续上升,对医疗保障体系、劳动力资源结构以及养老服务体系等产生影响,因此,研究黑龙江省人口老龄化的预测问题具有十分重要的现实意义。针对黑龙江省人口老龄化的灰色特性,提出一种结合一阶弱化算子优化的均值GM(1,1)预测模型,对黑龙江省老龄人口发展趋势进行预报。以2006—2021年间的黑龙江省老龄人口原始数据为样本,构建基于一阶弱化算子均值GM(1,1)的黑龙江省人口老龄化预测模型,并与基于均值GM(1,1)的黑龙江省人口老龄化预测模型精度进行对比分析。结果表明:黑龙江省老龄人口的一阶弱化算子均值GM(1,1)预测模型精度高于传统的均值GM(1,1)模型,说明一阶弱化算子的均值GM(1,1)模型能够提高黑龙江省老龄人口预报精度。

变形监测灰色预测模型对比及替代方法研究

将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。

基于灰色预测模型的后疫情时代民航经济发展研究

新冠疫情在2020年全球爆发,民航业作为全球化运输体系的重要组成部分,受到疫情的冲击巨大。航空公司面临着空前的困境,空中交通量大幅下降,多数航空公司上半年经济表现不佳甚至亏损。而随着全球疫情的好转,民航业进入了后疫情时代,民航业经济的发展面临新的机遇和挑战。本文根据中国民航局公布的相关数据,运用灰色预测模型对2023年4月、5月、6月的运输总周转量,旅客运输量、邮运输量进行预测。结果表明2023年的运输总周转量、旅客运输量、邮运输量都呈逐月上升趋势,对比2022年每月也有了巨大增长。最后依据预测的结果及“十四五”规划,对民航经济发展提出一些对策与建议。

基于改进灰色预测模型的港口物流需求预测研究——以上海港为例

随着疫情防控政策的调整,我国外贸行业呈现快速增长态势。文章基于改进的灰色预测NGMG 1,(N)模型,运用MATLAB软件,以上海港2013至2022年的集装箱吞吐量为原始数据,预测未来五年上海港的集装箱吞吐量,并对改进的灰色NGMG 1,(N)模型预测结果进行精度检验,结果显示该模型预测精度较高。最后基于预测结果,分析上海港未来五年物流需求趋势向好的主要原因并得出结论。

CESSNA172飞机垂尾倾斜角的测量系统及灰色预测

在使用激光跟踪仪进行数据测量的基础上,建立新的测量系统对CESSNA172飞机垂直尾翼倾斜角进行测量,以获得精确的测量数据。该文采用灰色预测模型预测CESSNA172飞机的垂直尾翼倾斜角与飞行时间的对应关系。经验证,灰色预测模型可以有效地预测CESSNA172飞机垂尾倾斜角随飞行时间的变化规律,且模型预测精度高。

基于灰色预测模型的大学生体质动态预测

当前,大学生的体质健康水平有下降的趋势,体育锻炼意识也不强。灰色预测模型适合研究某个样本量较小、已知信息较为贫乏的系统,并从中发现其发展规律,因此可以利用该模型对宁波幼儿师范高等专科学校学生体质健康测试成绩发展趋势进行预测。所建立的预测模型与预测结果具有良好的精准度、科学性和实用性,预测结果可作为进一步优化体育课程的依据,也可为学校体育工作发展提供参考,用于学生多维评价体系的构建。

基于灰色预测和脱钩模型的甘肃省农业碳排放预测分析

【目的】分析甘肃省2000—2020年农业碳排放总量及其发展演变特性和脱钩效应,为甘肃省绿色低碳农业发展提供参考。【方法】以农业物资投入碳源为数据样本,基于IPCC碳排放系数法测算了甘肃省2000—2020年的农业碳排放量,利用灰色预测模型GM(1,1),预测2025—2030年甘肃省农业碳排放量,并对预测结果进行对比分析;利用Tapio脱钩模型来分析农业碳排放与农业经济发展之间的关系。【结果】2000—2020年甘肃省农业碳排放量表现出先增加后减少的变化趋势,碳源主要是化肥和薄膜,化肥碳排放量占农业碳排放量的比重为31.27%~43.22%,在20年间始终处于最高;2015年农业碳排放量达到最大,为282.5138万t,2015年后开始逐渐下降,2020年农业碳排放量为228.8601万t;2000—2020年农业碳排放的脱钩关系多表现为强脱钩或弱脱钩;以近10年数据和近5年数据为样本预测出的农业碳排放量整体均呈现明显的下降趋势,且以近5年的数据为样本进行预测时,模型的预测精度最高;甘肃省农业碳排放量在2025年之前已达到峰值,近5年数据样本预测出的农业碳排放量中,2025年与2020年相比,农业碳排放量将减少17.08%,到2030年该降幅将会达到30.36%,年均减少幅度为13.90万t。【结论】甘肃省的农业碳排放量持续下降、农业经济整体呈现稳定增长的态势,农业碳排放量在2025年前达到峰值,说明甘肃省近年来的绿色低碳农业已经取得了一定进展,应根据当地的实际情况采取相应的措施,以达到持续推动绿色农业发展、减少高碳排放活动、增加农业碳汇、实现甘肃省农业碳减排的目标。

基于灰色预测模型的大连市快递物流业发展研究

快递物流业是我国服务行业的中坚力量,不仅能够促进千万人就业,也昭示了国民经济的发展走向。笔者结合大连市快递物流业发展的实际情况,以2016—2020年邮政业务量相关数据为预测对象,在消费型快递需求的基础上,通过分析函件、包裹、报纸、杂志等快递业务,构建灰色预测模型,并对大连市未来5年的快递业务量进行预测,结果表明:所建立的模型是可行、有效的,在此基础上,进一步发展则应使物流业多样模式化,建立稳定的人才队伍,并运用新的科技手段提高效率。

基于世界田径锦标赛成绩分析巴黎奥运会田径项目成绩发展态势及灰色预测

本文运用文献资料法、数理统计法、比较分析法、灰色预测法等研究方法,对第15至第19届世界田径锦标赛各项目的发展态势进行分析,运用灰色预测模型GM(1,1)理论对2024年巴黎奥运会田径各项目冠军运动员成绩进行预测。结果显示,(1)世锦赛速度性项群的发展除女子100 m跨栏跑和400 m跨栏跑有显著提升外,其余项目发展相对较慢,且女子发展要好于男子;(2)世锦赛耐力性项群发展稳定性较差,距离越长的项目其冠军成绩的起伏越大;(3)世锦赛快速力量性项群上男子投掷类项目整体水平保持较高,男子撑杆跳高近几年有刷新世界纪录外,其余男子和女子项目发展相对滞后且缓慢,仍有很大发展空间;(4)世锦赛综合类项群整体呈上升趋势,男子十项全能和女子七项全能都保持着较高的水平;(5)目前中国田径队拥有巴黎奥运会参赛资格的运动员共有26人,人数较少,达标项目单一且集中,形势较为严峻;(6)竞走类项目和女子投掷类项目仍是我国在巴黎奥运会田径比赛中的主力军,获奖牌可能性最大;(7)通过分析预测数据,2024年巴黎奥运会田径各项目冠军成绩整体有上升趋势,个别项目有望刷新世界纪录。

基于灰色预测模型的舟山港集装箱吞吐量预测

随着经济全球化的快速发展,港口运输在经济的发展中发挥着越来越重要的作用。本文选取浙江舟山,港作为研究对象,立足于其2006—2022年的集装箱吞吐量的相关数据,采用灰色GM(11)数学模型对舟山港未来三年的集装箱吞吐量进行预测,随后用指数平滑法进行二次预测来验证预测结果,从而使预测结果可靠性更高,最后根据预测结果为宁波舟山港的发展提出相应的发展建议,以期对舟山港的可持续性发展有所贡献。

灰色预测模型在碳排放预测中的应用

当前,随着环境保护日益成为许多国家的战略重点,碳中和领域正迎来巨大的发展机遇。为了实现节能减排和实现双碳目标,我们需要有相关数据的支持,以为政策制定提供理论依据,并准确预测和分析碳排放量的情况。为此,我们的团队对数学模型在碳中和领域的应用方法及一些注意事项进行了研究,致力于降低计算门槛。我们主要采用邓氏灰色预测模型和其他数学模型来计算和预测碳排放量。研究结果表明,我们的灰色预测模型具有很高的预测精度,精度为0.03,达到了二级精度水平。

基于灰色预测模型的河南省多式联运货运量预测研究

河南省作为中国重要的交通枢纽和经济中心,多式联运货运量的预测研究对于制定有效的交通运输方案和物流战略至关重要。文章采用灰色预测模型,结合河南省多式联运货运量的历史数据,对未来一段时间内的货运量进行了预测。该模型能够有效处理数据中的不确定性和不完整性,提供较为可靠的预测结果。通过对预测结果的分析,模型平均相对误差为0.967%,模型拟合效果良好。可以为河南省未来的交通运输规划和物流战略制定提供重要参考。也有助于合理配置资源,优化运输布局,提高运输效率,从而推动河南省多式联运的可持续发展。

基于灰色预测算法的中央空调温湿度自适应控制方法

为了提升中央空调的控制性能、降低能耗,提出一种基于灰色预测算法的温湿度自适应控制方法。通过灰色预测算法预测中央空调的温湿度数据;采用双模糊PID控制器设计,将温度和湿度的预测结果与设定结果之间的误差及误差变化率作为输入参数,得到实际的中央空调温湿度控制量,实现温湿度的自适应控制。测试结果表明,该方法的温湿度数据预测平均误差小于0.25,控制性能良好,并且温湿度的控制结果与设定结果较为吻合,同时也能降低能耗。

基于灰色预测和线性规划的珠三角地区土地利用优化研究

为实现珠三角地区土地利用结构优化。利用多年统计年鉴及土地利用变更统计数据,采用动态度、灰色预测模型及线性规划模型,分析土地利用变化动态特征,并以经济效益为目标,将生态效益和社会效益作为约束条件进行优化研究。结果表明:(1)珠三角地区土地利用结构亟待优化。2013—2022年土地利用变化强烈,其中城镇村及工矿用地面积年均增长率为2.66%,耕地萎缩明显,年均面积下降3.42%,其他农业生产及生态性用地均表现出不同程度的面积下降趋势,整体呈现出生产生活用地面积扩张和生态性用地面积下降的显著特点;(2)灰色预测与线性规划模型结合能较好地实现土地利用结构优化。优化结果显示,相较于2022年,2030年珠三角地区城镇村及工矿用地面积将年均增长4.01%,耕地、水域及水利设施用地面积缓慢下降,园地、林地、草地以及交通运输用地面积基本维持不变,总体经济效益提高3.41%。因此,未来应继续加强耕地保护、推进生态用地建设及合理引导城市化进程,推动珠三角地区土地利用的长足发展。

基于灰色预测系统的社区养老服务设施现状分析及未来发展趋势预测——以佛山市顺德区为例

本文以佛山市顺德区社区养老服务设施为研究对象,先分析了顺德区社区养老服务设施的现状,再通过应用灰色预测GM(1,1)模型对顺德区未来几年60岁及以上的老年人口数据进行预测,同时结合顺德区政策文件、老年人的养老需求等因素分析了顺德区社区养老服务设施未来几年的发展趋势,并提出了针对性的策略建议,旨在助力推动顺德区社区养老服务体系的发展。

基于灰色预测理论的永磁容错电机驱动系统缺相故障诊断策略

由于电机所处环境恶劣,容易发生缺相(通常指绕组开路)故障,且传统的电流检测法计算复杂、诊断速度慢,可能出现误诊断的情况,在传统电流检测法的基础上,提出了基于灰色预测理论的永磁容错电机驱动系统缺相故障诊断策略。通过理论分析和仿真软件验证,证明了所提出的诊断策略与传统电流检测法相比,开路故障的诊断速度更快、诊断精度更高,且在电机转速、转矩发生突变时,也可以有效避免误诊断的发生。

基于灰色预测与线性回归模型的新能源汽车与双碳相关性研究——以长三角地区为例

基于往年的新能源汽车产量数据,文章通过优劣解距离法、线性回归、灰色预测及Lasso回归建立了模型,预测了长三角地区的新能源汽车的发展及双碳目标的达成情况。首先,建立了灰色预测模型以预测2023—2025年长三角地区新能源汽车的市场保有量,同时用优劣解距离法研究了长三角地区新能源汽车在全国新能源汽车中的作用与地位。其次,用线性回归研究了我国新能源汽车与传统燃油车的市场竞争关系,通过灰色预测模型找到了我国新能源汽车和燃油汽车保有量随时间变化的规律。最后,用Lasso回归描述了新能源汽车的发展与双碳的关系,并预测了长三角地区碳达峰和碳中和的达成时间。

基于SWOT—灰色预测的ESI学科潜力与入围模型研究

文章以东莞理工学院为例,运用基本科学指标数据库和InCites数据库的数据,采用学科准入率法和SWOT分析法识别出优势学科和机会学科,分别为工程学、材料科学、化学、环境生态学、计算机科学和农业科学。利用灰色预测模型对这些学科的被引频次和ESI阈值进行拟合和预测,得到了这些学科入围ESI全球前1%的时间节点。通过对比实际入围时间和预测时间,验证了该模型的可靠性和有效性。文章为高校学科建设和发展提供了一种新的方法和思路,也为高校制定或调整学科发展规划提供了有价值的参考依据。