基于改进Knothe时间函数的地表动态移动变形预测模型研究

目的为进一步探究地表动态移动变形特征,加深认识矿山开采沉陷基本规律,更好地服务于矿山安全绿色生产,方法针对原Knothe时间函数模型表达地表下沉及其速度变化规律的缺陷,基于矿山开采过程中地表下沉盆地动态形成机理,分析时间函数参数c对地表下沉量、下沉速度和下沉加速度影响规律;以地表下沉速度达到最大值时刻,将地表动态移动变形分为两个阶段,进一步改进Knothe时间函数模型,在此基础上,建立地表动态下沉、倾斜、曲率移动变形预测模型,并以某矿2201开采工作面为例,进行地表动态移动变形预测和精度分析。结果结果表明:改进后的Knothe时间函数形态与矿山开采沉陷地表动态移动变形一致,可以较好地描述采动地表“稳定→变化→稳定”全过程动态演化特征;参数c是该函数模型的重要参数,与覆岩力学性质、开采条件和开采速度等地质采矿条件有关,对描述地表动态移动变形量较敏感,随着参数c增大,地表下沉量和下沉速度显著增大;运用改进的Knothe地表动态移动变形预测模型计算,得到的地表下沉量误差为厘米级精度,倾斜值误差在5 mm/m以内,曲率误差在0.7 mm/m2以内,其相对误差均在6.0%以内,预测结果与实测结果较吻合。结论提出的预测模型具有一定可靠性与实用性,可较准确分析地表动态移动变形全过程的规律,从而为“三下”采煤及保护煤柱留设提供参考。

永磁同步电机动态模型预测控制设计

为了提升传统模型预测控制(MPC)电压矢量的利用率、减少计算量、降低时间消耗,提出了动态MPC策略。动态MCP由简化MPC和传统MPC分时使用组成。简化MPC备选电压矢量少、计算量小。但当系统处于动态变化状态时,较少的备选电压矢量使得转速超调量高、跟踪速度慢。在此基础上,采用I_(d)=0的控制方法,并以d轴电流偏差为参考,提出了简化电流变化的动态切换控制策略。当电流偏差在电流变化系数范围内时,使用简化MPC,并只提供3个备选电压矢量;在范围外时,使用传统MPC,并使用全部7个电压矢量。试验结果表明,动态MPC策略保留了两者的优点,既有较好的动态响应,又缩短了计算周期。该设计可有效应用于低成本、算力不强的电机应用场景。

13~17周龄京粉6号蛋鸡微量元素需要量和动态预测模型研究

本试验旨在基于析因法原理,通过饲养试验和比较屠宰试验确定13~17周龄京粉6号蛋鸡微量元素需要量,并建立动态预测模型。试验选用健康且初始体重为(845.47±28.65)g的13周龄京粉6号蛋鸡198只,随机选取102只,分为6个重复,每个重复17只,用于生长需要的测定;另外96只蛋鸡用于维持需要的测定。维持需要试验根据不同采食量分为100%自由采食组、70%自由采食组和40%自由采食组,其中100%自由采食组数据与生长需要试验数据共用,70%自由采食组和40%自由采食组每组6个重复,每个重复8只鸡。试验期5周。结果表明:1)蛋鸡生长曲线为y=1925.600exp-4.347exp(-0.02 t);体增重与日龄的动态关系为y′=1180.25exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02]。式中:y表示体增重(g);t表示日龄。2)每只蛋鸡每天铜、铁、锌、锰的生长需要量分别为0.01~0.02 mg/d、0.28~0.47 mg/d、0.21~0.32 mg/d、0.01~0.03 mg/d,维持需求量分别为0.01、0.20、0.08、0.02 mg/d。3)蛋鸡铜、铁、锌、锰需要量与日龄的动态预测模型为:N_(铜)={0.011[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)-2.242exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+4.545exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]-0.118exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+0.455exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/A;N_(铁)={0.211[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)-42.371exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+136.361exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]-22.661exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+40.908exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/B;N锌={0.084[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)+12.747exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+4.545exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]-24.785exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+45.454exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/C;N_(锰)={0.021[1925.600exp-4.347exp(-0.02 t)]^(0.75)-0.236exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+2.273exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]+0.590exp[-4.347exp(-0.02 t)-0.02 t]+0.045exp[-8.694exp(-0.02 t)-0.02 t]}/ADFI/D。式中:N表示每只蛋鸡每天饲粮中微量元素需要量(mg/kg);t表示日龄;ADFI表示平均日采食量(kg);A、B、C、D分别表示铜、铁、锌、锰的消化率(%)。4)蛋鸡铜、铁、锌、锰需要量与体重的动态预测模型为:N_(铜)=(3.05×10^(-7) LBW^(2)-0.000703 LBW+0.3642+0.011 BW^(0.75))/ADFI/A;N_(铁)=(3.4×10^(-6))LBW^(2)-0.0072 LBW+4.3268+0.211 BW^(0.75))/ADFI/B;N锌=(0.0012 LBW-0.2953+0.084 BW^(0.75))/ADFI/C;N_(锰)=(-1.8×10^(-6) LBW^(2)+0.0039 LBW-1.897+0.021 BW^(0.75))/ADFI/D。式中:N表示每只蛋鸡每天饲粮中微量元素需要量(mg/kg);LBW表示活体重(g);BW^(0.75)表示代谢体重(kg);ADFI表示平均日采食量(kg);A、B、C、D分别表示铜、铁、锌、锰的消化率(%)。综上所述,本试验得出13~17周龄京粉6号蛋鸡铜、铁、锌、锰需求量分别为0.02~0.03 mg/d、0.48~0.67 mg/d、0.29~0.40 mg/d、0.03~0.05 mg/d,并建立了动态预测模型。

基于改进灰色动态预测模型的太子河流域降水量预测研究

引入改进的灰色动态预测模型,对太子河流域降水量进行预测,并结合实际观测降水量对比分析其预测精度。结果表明:改进模型可设定变量权重系数,提高传统模型收敛精度,相比于改进前,模型改进后太子河流域的业主沟和南甸水文站年降水量预测相对误差均值分别降低14.0%和16.3%,改进模型对于夏季降水量预测精度明显好于其他季节,这主要和太子河流域降水量主要集中在夏季有关。

基于VMD-Kalman-GM组合模型的滑坡位移预测

滑坡位移的预测与分析能为滑坡灾害的预警提供重要数据支持作用,针对受降雨影响存在波动发展的滑坡位移序列,为了提高降雨对滑坡位移影响的预测效果,文章建立了一种变分模态分解(VMD)算法和卡尔曼滤波(Kalman)、改进灰色模型(GM)组合预测的方法,文章基于变分模态分解算法将滑坡地表监测位移序列分解不同频率分量,经过时序组合得到波动值和趋势值,在确定波动值与降雨数值时滞相关性的条件下,提出了一种考虑降雨数值的变化趋势的卡尔曼滤波预测模型,建立降雨时间滞后影响下的卡尔曼滤波预测模型,利用该模型进行滑坡位移波动值的动态预测,同时建立动态灰色预测模型预测趋势值,最后波动值和趋势值合成得到滑坡预测数值,建立了VMD-Kalman-GM组合预测模型。以中国三峡库区八字门滑坡监测数据为例,将预测结果与实测值进行比较,验证了该方法的可行性和准确性,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。

双馈异步风电系统的动态级联模型预测控制

双馈异步风机(DFIG)是目前风电市场的主流机型。由于风机需优化不同时间尺度的多个控制目标,传统线性控制难以满足其需求。模型预测控制(MPC)因其优秀的动态性能和多目标优化能力,成为控制风机的有效方法。然而模型预测控制通过单一代价函数实现多目标优化,这导致控制目标相互耦合,使控制优先级混乱、权系数设计复杂。为此,提出一种动态级联模型预测控制策略。所提方法采用多个代价函数级联的结构,通过计算每个控制目标所有代价函数的平均值来对控制目标排序,动态调整优先级。此外,所提方法使用控制阈值调整控制前级进入后级的候选开关矢量数量。所提方法无需使用权系数即可实现对多个目标的总体最优控制。硬件在环结果证明了所提方法的有效性。

地下水动态预测模型的回顾与展望

回顾了国内外地下水动态预测研究的各种模型,将这些模型划分为确定性模型和随机模型两大类,指出各种模型的适用条件及存在问题。最后提出了提高地下水动态预测的可靠性与精度的两条途径:(1)建立既能描述地下水系统内部特征也能反映其外部特征的确定性-随机耦合模型;(2)建立地下水系统的随机微分方程模型,并将系统内部参数作为随机变量,将其外部环境因素也作为随机时间序列引入地下水流定解问题,并给出解的概率分布。

鄱阳湖水位动态预测模型

鄱阳湖集江西省内五河(赣江、抚河、信江、饶河和修水)之来水,全省各地降水的多寡对鄱阳湖水位的影响很大.1998年汛期全省出现了两次连续大暴雨过程.第二次大暴雨过程致使鄱阳湖区洪水泛滥,洪涝成灾,造成了国家和人们的重大损失.为了提前做好预防,我们根据历史数值,采用逐步回归[1,2,3]的方法建立鄱阳湖区域及上游降水与鄱阳湖水位关系模型.通过对相应假设进行F检验以及使用模型进行鄱阳湖短期水位的预测检验表明,模型选择的因子较为合理,模型的预测精度较高,效果较好.因此我们认为模型是合理可行的.

上隅角瓦斯浓度动态预测模型的研究及应用

通过对采煤工作面上隅角瓦斯浓度影响因素的研究,认为上隅角瓦斯浓度的变化受诸多因素的影响和制约,因素与因素之间的作用关系很难确定,无法用解析函数来描述其变化规律.因此,应用灰色系统控制理论建立了相应的动态预测分析模型,该模型在实际应用过程中能较好地反映采煤工作面上隅角瓦斯的变化规律.

小麦赤霉病流行程度的农业气象动态预测模型

[目的]建立泰州地区小麦赤霉病发生程度的动态预测模型。[方法]以1987~2006年泰州地区小麦赤霉病发生程度为研究对象,以旬为时间跨度,选取相关系数较高且稳定性好的预测因子,然后在逐步回归分析方法的基础上,集成建立泰州地区小麦赤霉病发生程度的动态预测模式。[结果]泰州地区影响小麦赤霉病发生程度的主要是4月下旬平均相对湿度、5月中旬平均相对湿度。从整体气象条件来看,降水日数和平均相对湿度对小麦赤霉病的发生在气象条件上为一定的诱因。预测模式的回报检验显示该模型的预测效果比较理想。[结论]该研究为小麦赤霉病的有效防治提供了依据。

基于核偏最小二乘法的动态预测模型在铜转炉吹炼中的应用

为实现铜转炉吹炼过程中的关键操作参数的准确预测,构造一种基于核偏最小二乘法的动态预测模型,并提出一种适用于动态建模的在线式异常样本剔除方法。该动态预测模型使用滑动窗方法不断更新建模数据,再利用核偏最小二乘法对动态模型的参数进行辨识,最后根据反馈的前次计算误差对本次预测值进行修正。仿真研究结果表明:该动态预估模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性,并具有较好预测精度(风量预测的相对均方根误差小于10%,氧量预测的相对均方根误差小于19%)。目前,该预测模型被用于某转炉的吹炼辅助决策系统中。

小麦赤霉病发生程度的气象动态预测模型

以1973-1998年上海地区小麦赤霉病发生程度为研究对象,用地面气象因子、500hPa高空环流因子和北太平洋海温场因子,选取相关系数较高且稳定性好的预测因子,然后在逐步回归和逐步判别分析方法基础上,集成建立了小麦赤霉病发生程度的动态预测模式。模式的起报时间分别为上年的11月下旬、当年的2月下旬和4月中旬。预测模式对1973-1998年的历史拟合和1999至2004年预测取得了较好的效果。

基于概率论和BP网络的水质评价与灰色动态预测模型

讨论了BP网络模型存在的不足,提出了建立合理的BP网络模型的基本原则和步骤。针对水质评价与预测问题,通过在各类水质污染指标浓度区间内生成随机分布样本的方法,组成足够多用于BP网络训练、检验和泛化能力评定用的样本,建立了南京市秦淮外河水体水质评价的BP网络模型;给出了区分不同类别水质的模型分界值样本和模型输出分界值。用概率分布理论分析处于相邻类别水质过渡状态水体的水质属性。建立的水质评价模型应用于实例表明,南京市秦淮外河水体1991～1996年水质为Ⅴ类向Ⅳ类转变,1992年水质最差,1996年水质最好。灰色动态预测模型计算表明,从1997到2001年,南京市秦淮外河水体水质逐年变好。

基于可变参数的道路交通事故动态灰色预测模型

以中国1990～2006年万车死亡率为研究对象，在固定参数动态灰色预测模型基础上，根据人口数量、机动车数量和公路里程优化参数P值，建立了可变参数动态灰色预测模型；分别运用固定参数动态灰色预测模型、可变参数动态灰色预测模型和基于三点平均技术的可变参数动态灰色预测模型进行预测，得到的平均相对误差分别为6．97％、5．67％和4．61％。研究结果表明：可变参数动态灰色预测模型优于固定参数动态灰色预测模型；基于三点平均技术的可变参数动态灰色预测模型可以进一步平滑预测结果，增加预测结果的可靠性。

动态信任预测的认知模型

开放系统中的信任关系本质上是最复杂的社会关系之一,涉及到假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.结合人类社会的认知行为,提出了一种符合人类心理认知习惯的动态信任预测模型:(1)构建了自适应的基于历史证据窗口的总体可信性决策方法,不但克服了已有模型常用的确定权重的主观判断方法,而且可以解决直接证据不足时的可信性预测问题;(2)使用已有的DTT(direct trust tree)机制进行全局反馈信任信息的搜索与聚合,以降低网络带宽消耗,增强系统在大规模分布式系统中的可扩展性;(3)引入诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,简称IOWA)算子的概念,建立了基于IOWA算子的直接信任预测模型,可以用来解决传统预测模型动态适应能力不足的问题.实验结果表明,与已有模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的预测准确性方面也有显著的改善.

人力资源动态需求预测模型的构建

文章选取某中型企业为案例,采用定性、定量相结合的方法,阐明在中小型企业中如何建立人力资源的动态需求预测模型。此模型具有完全动态性,可结合企业发展战略,预测出与企业发展相匹配的人力资源需求,预测结果仅与企业发展规模相关,不受企业现有人力资源存量与结构的影响。

温室动态温度预测模型及试验研究

应用能量平衡的方法,建立了与室外温度、地理位置、温室结构等有关的条件下室温的动态预测模型,最后基于华东型连栋塑料温室对模型进行了实验验证;实测数据与模型输出的基本吻合,为进行温室节能和优化控制提供了良好、简便的途径。

等维灰数递补动态模型在废水排放量预测中的应用研究

为了克服GM(1,1)预测模型的不足,提出了污染物排放量预测的等维灰数递补动态预测模型。考虑到用QB、C等语言编写程序比较繁杂,本文利用MATLAB软件编写了对应的计算程序,该程序简化了参数的求解过程并减少了程序量。通过对"十一五"期间安徽省工业和生活废水排放量预测的实际应用,验证了等维灰数递补动态预测模型在污染物排放量预测中应用的可行性。

川东石炭系新区天然气开发早期动态预测模型

川东石炭系新区大多数气藏尚未进入或结束评价阶段，资料不足而不具备进行数值模拟编制早期开发方案的条件。为了高速高效开发气藏及编制矿区上产规划，就必须选择适当的方法进行新区早期动态预测。本文正是基于此，特提出递推滚动ＢＰ神经网络预测模型。利用老区不同类型气藏的已建模型，对新区不同采气速度下，稳产期和递减期地层压力的变化规律、最终采出程度的大小进行了预测。预测精度与传统的数值模拟方法相当，更具有简便快速的优点。

基于自相关性分析的等维灰数递补动态预测模型及其应用

为探求时序数据间的相关性与灰色模型的模拟预测效果之间的关系,提出了先对时序数据进行自相关分析,在判断自相关程度高低的基础上,建立等维灰数递补动态模拟预测模型.并分别对渭河流域的林家村站和华县站1983—2000年的年径流数据以及安徽省1989—2006年的工业和生活废水排放量数据进行了实例分析,发现自相关程度越高,精度越高.最后根据时序的自相关程度和精度检验的高低,给出了确定进行短期预测或者中短期预测的建议.