角度化灰色T型关联度模型及应用研究

通过对现有灰色关联度模型及算法的分析,首次提出了角度化灰色T型关联度模型。在分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出了相关灰色关联系数和灰色关联度的计算方法。角度化灰色T型关联度模型不仅能够反映序列的正负相关关系,并且满足对称性、唯一性、可比性和规范性等性质。最后,通过实证分析证明了该模型的实用性和有效性。

基于灰色T型关联度的山西省排污权交易与PM10关系研究

目前雾霾作为一种灾害性天气持续常态化,而排污权交易作为一种新型经济手段,可以通过其市场作用引导经济可持续发展和环境保护并重,减缓大气环境的压力达到减霾的目标。结合山西省从2012年至2017年间实施排污权交易发展趋势与PM10浓度变化趋势的情况,通过改进的灰色T型关联度算法探究山西省排污权市场交易总金额对各交易标的物交易金额的依存度,以及排污权交易标的物的交易与PM10之间的关联度,各相关变量之间的关联度计算借助Python软件程序化实现,最后基于计算结果探究排污权交易与雾霾治理之间的联系。通过分析可得2012-2017年间山西省排污权交易市场中,二氧化硫、氮氧化物、烟尘的交易为6项交易标的物中的优势因子,而这些优势因子交易标的物来源不同的行业,对于雾霾的元凶之一PM10颗粒物的控制可以通过提高排污权交易市场的优势因子的定价而加大相关行业排污严重企业的排污成本压力,从而促进山西省雾霾治理效率。基于研究结果提出了可以从提高关于二氧化硫、氮氧化物、烟尘的排污权的交易定价方面进一步提高山西省的治霾效率,并区别不同行业排污定价的成本,加大通用设备制造业、医药制造业、燃气生产和供应业,以及石油加工、炼焦等行业的环保成本。

基于灰色T型关联度的甘肃省房地产投资影响因素分析

近年来房地产库存问题成为了当前社会的热点问题,库存的攀高离不开房地产投资的推动。本文基于灰色T型关联度分析方法,对甘肃省房地产投资的影响因素进行实证分析。结果表明,对甘肃省房地产投资影响最大的因素是地区经济发展水平,其次为城镇化发展,对房地产投资影响程度最小的因素为居民收入水平。因而,当地政府在制定适合于甘肃省经济社会与房地产投资协调发展的调控政策时,应着重提高当地城镇化发展与居民收入水平,从而有效解决地区库存问题,促进房地产投资与国民经济之间的综合协调发展。

基于改进灰色T型关联度的火灾损失因素分析

为了研究火灾损失与引发火灾的电气、放火、生活用火不慎、违章操作、玩火、吸烟等因素之间的内部相关性,应用改进的灰色T型关联度方法,定量分析计算各起火原因与火灾受伤人数、死亡人数以及直接经济损失的关联度。实证结果表明,改进的灰色T型关联度分析方法克服了传统灰色理论结果容易失真的弊端,得到了更优的结果。电气、放火、违章操作与火灾人员伤亡及经济损失关系最为密切,生活用火不慎的关联度相对稳定,但其危害性也不容小觑。

基于T型灰色关联度的高压断路器操作机构状态评估

高压断路器绝大多数故障与机械机构有关,高压断路器操作机构的状态评估对于设备的状态维护有重要意义。针对高压断路器线圈电流典型波形及故障,以分合闸线圈电流和时间作为分析模型特征量,提出建立一种基于T型灰色关联度分析法的高压断路器操作机构状态评估方法。该方法与特征值分析法融合,按照不同区间计算标准参考序列与待评估序列之间的关联度值,用于高压断路器机械故障的诊断,解决特征值分析方法需要设置多维阈值的局限性。同时通过试验平台研究了断路器线圈电流在不同典型故障下的特征值变化规律,并验证了状态评估方法的有效性。

采用电流增量关联度的柔直配电线路双端量保护

针对有效提升多端柔性直流配电线路双端量保护动作速度以及抗干扰能力的问题,提出一种基于故障电流增量关联度比较的直流线路双端量快速保护方法。该方法利用直流线路两侧故障电流增量的变化特性,利用灰色T型关联度算法对故障电流增量的变化态势实测数据求解关联度,分别对正负极线路首末端电流增量序列的灰色T型关联度进行比较,实现线路故障的快速切除。通过在PSCAD/EMTDC平台搭建±10 kV多端柔性直流配电系统进行算例仿真分析,结果表明该保护方法可以准确判别区内外故障,保护实现流程原理简单,动作快速可靠,具有良好的适用性。

基于T型灰色关联度和KNN算法的低压配电网台区拓扑识别方法

针对目前低压配电网台区拓扑存在记录不准确,人工排查成本高,准确率低的问题。提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法。首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作。然后计算新户变关系下用户之间电压的T型灰色关联度,结合拓扑结构图识别馈线中的可疑用户。最后找出与可疑用户最相关的用户,依据电压沿着馈线逐渐降低定位可疑用户在馈线中的位置。算例分析结果表明,该方法能自动识别用户所属台区和馈线,准确率高,实用性好。

基于改进的T型关联度在音乐分类中的应用

在音乐分类问题中,绝大多数的算法需要提取多个特征值进行分析,工作量和复杂程度也随之增加,并且分类太绝对化.为了降低工作量和复杂程度,采用新的方式对音乐进行分类,即引进灰色关联度分析方法.现有的灰色T型关联度模型均存在不足,对序列采用绝对初值化处理,并且对关联系数计算公式进行改进,增强了结果的准确性和可信度.将提取出的短时能量、短时平均过零率和短时平均幅度作为音乐分类的三大特征值,对大部分音乐进行了较为准确的分类,排除率达到90.1%.而且此方法能够体现出各音乐之间的关联程度,使得分类更加人性化,这点具有现实意义.并且避免了复杂的计算过程和巨大的工作量,简化了解决问题的方式,也减少了对特征值的依赖,仅采用三种特征就达到了很好的效果.这充分反映了思路的正确性、实用性和可行性.

基于即时学习差异化建模的用电量预测方法

针对日用电量呈现多样化发展趋势,提出一种即时学习LL(lazy learning)差异化预测模型。LL基于相似输入产生相似输出,采用K向量近邻K-VNN(K-vector nearest neighbors)挑选与预测日期相似的用电场景,并以此“即时”构建回归预测模型。为缩小K-VNN的搜寻规模,通过模糊C均值FCM(fuzzy C-means)依据预测特征值进行数据聚类。灰色T型关联度用来选择特征值,进一步提高模型的运行效率。武汉某高校大楼的用电量预测结果表明:FCM-LL差异化建模方法在日用电量的预测效率和预测精度中具有显著的优越性。