基于灰色马尔可夫过程的化学铣切厚度预测

化学铣切是现代民用飞机薄壁结构加工制造的主要方式之一,化学铣切加工区域的厚度则是主要控制的工艺参数,并需要在加工过程中进行测量,以监控化学铣切过程。通常测量获得化学铣切加工区域的厚度信息为一组有限的离散数据,传统的数据预测方法通常需要基于大量数据,当样本数量少、信息不足时,预测精度将难以保证。应用灰色马尔可夫过程方法,基于灰色系统小样本数据理论,建立了化学铣切厚度预测模型,用来预测化学铣切厚度信息,并以一组化学铣切加工的实测厚度值为实例,进行了实际预测。结果表明,当测量数据样本较少时,使用灰色马尔可夫过程预测的化学铣切加工厚度具有良好的精度,可以用来表征化学铣切加工厚度趋势。

基于灰色马尔可夫理论的建筑业碳排放量预测

灰色系统理论适用于数据样本小的预测,而马尔可夫原理对于变化波动大的系统有很好的处理过程,将灰色系统理论与马尔可夫原理结合使用并运用GM(1,1)模型,建立基于灰色马尔可夫理论的建筑业碳排放量预测研究模型。用这种模型对2000年-2014年建筑业的碳排放量进行研究,在此基础上对2013年和2014年建筑业的碳排放量进行预测,并且检验其精度。结果表明,运用灰色马尔可夫理论预测的建筑业碳排放量精度可以达到95%以上,研究结论为今后的建筑业碳排放量预测提供了理论基础。

基于灰色-马尔科夫链理论的建筑施工事故预测研究

我国建筑事故预测中具有统计数据少、数据波动性大等特点,缺乏具有高精度、可操作性强的预测模型。将灰色系统理论和马尔可夫原理相结合,充分发挥了灰色系统理论适用于小样本数据拟合和马尔可夫适合处理数据波动大的系统过程的优势,通过GM(1,1)模型的建立,提出一种适合建筑事故统计数据特点的灰色马尔可夫预测方法。将该方法应用于1994—2007年建筑施工事故次数分析,以此为基础对2008—2009年的建筑施工事故次数进行预测。研究结果表明:基于灰色马尔可夫理论建筑事故预测结果精度可达90%以上。

基于运行大数据的重型卡车行驶工况研究

采用企业车辆运行大数据为数据来源,进行典型重卡工况构建方法的研究。通过K均值聚类分析方法进行实测数据的处理,优化初始聚类中心选取保证聚类的可靠性和收敛性,提出以速度区间进行划分运动学片段,更加客观的表征工况特征。并通过马尔可夫原理实现特征工况的构建,最后通过试验验证了该工况构建方法的可行性和精准性。