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无偏灰色-马尔科夫组合模型在变形预测中的应用
在传统无偏灰色预测模型和马尔科夫模型的基础上提出了一种新的组合模型来对变形监测中的沉降进行预测.首先针对传统灰色预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,以及随机波动大的动态过程,提出采用无偏灰色-马尔科夫组合模型进行沉降预测.实验结果表明,利用该组合方法预测结果的精度要明显优于无偏灰色预测.李治,左廷英,宋迎春,陈晓林 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于小波分析的灰色组合模型在变形监测数据处理中的应用
在数据分析处理中,小波分析与灰色模型有各自的特点和适用范围.结合两者的优点,构建小波灰色串联和并联组合模型,并应用于变形监测工程实例,验证了组合模型建模和预测的可行性和有效性.分析结果表明,在变形监测数据处理中,应用小波灰色组合模型有较高的预测精度,能有效地进行变形监测数据处理和预测预报.徐秀杰,黄张裕,凌晨阳,张晖 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
道路交通事故GM(1,N)预测模型
GM(1,N)模型适合于具有多个影响因素的系统特征变量的预测,文章研究了GM(1,N)模型用于道路交通事故的预测的方法.根据1990~2000年全国道路交通事故统计资料,建立了交通事故死亡人数的多因素灰色预测模型,预测的2000年死亡人数为90324人,相对误差为3.76%,可见GM(1,N)模型预测效果较好,可用于道路交通事故预测.蔡红兵,赵云安,董剑 - 公路交通科技(应用技术版)文章来源： 万方数据 -
多项式分布滞后模型在桥梁挠度预测中的应用
介绍了PDL(多项式分布滞后)模型,并将其应用于某桥梁挠度预测,重点考虑了温度以及车流量对挠度的影响.借助EVIEWS软件对桥梁不同时期的挠度变形值进行预测,并与灰色GM(1,1)模型的预测结果进行对比分析.结果表明,PDL模型具有比灰色模型更高的预测精度,其预测结果更为可靠,对类似工程有一定的借鉴作用.邱伟,黄腾,葛文,唐佑辉 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
风力机尾流效应影响下输出功率预测仿真研究
传统风速预测模型未考虑尾流效应对风电场输出功率的影响,使风电功率预测误差过大.在尾流效应风速模型的基础上提出尾流效应影响因子矩阵,对整个风电场机组输入风速进行修正.然后采用数值逼近算法对传统灰色GM(1,1)预测模型进行优化改进,以优化的灰色GM(1,1)预测模型对未来时段风速进行预测,突变风速预测误差降低了34.3%.再将优化风速预测模型和时间序列动态神经网络相结合,构建出风电功率预测模型.应用该模型对酒泉地区某风电场现场数据进行仿真测试,预测效果较好.张友鹏,叶爱贤,高峰阳,董唯光 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
实时动态多点变形预测灰色模型研究及应用
已有的灰色单点模型虽然在变形监测中得到了广泛应用,但由于缺少点与点的空间关联性,单点模型得到的预测结果往往与实际值相差较大,预测效果有待改进.考虑变形点之间的空间关联性和监测数据的实时更新,本文提出了一种实时动态多点模型,该模型选取同等维数的动态数据预测下一期数据,并应用残差修正方法.将本文提出的方法应用到重庆嘉华嘉陵江大桥桥面沉降点位移监测,结果表明该方法总体精度为1.85mm,优于静态多点模型的4.13mm;一步预测总体精度最大值为1.26mm,多步预测(2~4)最大偏差为-3.55mm,具有更好的预测精度.胡玉祥,郭际明,史俊波 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于灰色关联度与多元线性回归模型的客运需求预测
在分析客运需求影响因素的基础上,采用灰色关联分析相关理论,对影响中国旅客运输需求的各个因子进行分析,选出影响客运需求较大的因子,建立客运需求量与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型;通过实例运用,将回归模型预测数据与实际数据进行对比,预测精度在士8%以内,精度较高.谭明军 - 公路与汽运文章来源： 万方数据 -
混凝土碳化机理及预测模型研究进展
混凝土碳化是混凝土耐久性研究极其重要的一个内容,阐述了混凝土的碳化机理,总结了并详细的分析了现有的比较有影响的混凝土碳化深度预测模型.国内外学者从不同角度对混凝土的碳化机理进行研究,所得结论基本一致:混凝土碳化深度与碳化时间的平方根成正比,即:xc=k·√t.通过对混凝土碳化系数κ的研究形成了不同的碳化模型:基于气体扩散理论的理论模型和基于试验结果的经验模型以及基于扩散理论和试验结果的模型.曹明莉,丁言兵,郑进炫,王利兴,都少聪 - 混凝土文章来源： 万方数据 -
基于组合模型的转子振动在线预测
转子振动是一个典型的非线性时变系统.针对转子振动在线预测难以实现的主要原因:预测精度和预测速度之间的矛盾,提出了一种基于组合模型在线预测的新方法.该方法将整个预测模块分成两部分:模型生成部分和在线预测部分.模型生成部分根据不断更新的数据不断训练新模型供在线预测部分使用,从而使在线预测部分避开了耗时的模型训练过程,为预测模型的不断更新和在线预测提供了一种新思路,并通过预测精度和预测速度验证了该方法的有效性.付忠广,黎瑜春,栾东存 - 汽轮机技术文章来源： 万方数据 -
定容脉冲充放气过程压力预测
在定容脉冲充放气过程中,容器入口压力与内部压力有显著区别,因而不能以检测到的容器入口压力代替内部压力.针对定容脉冲充放气过程容器内瞬时压力难以直接测量的问题,分别建立了充气过程和放气过程容器内压力预测模型,并通过将模型解析压力与数值仿真压力进行对比,验证了模型预测的准确性.结果表明,对定容脉冲充气过程,容器内部压力近似等于入口压力,但放气过程内部压力明显大于入口压力.整个充放气过程中模型预测容器内部压力的平均误差9.6%远小于以容器入口压力代替内部压力时的平均误差24.1%.提出的预测模型可实现性好,可代替传感器用于在线检测.陈从平,张涛,刘芙蓉 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据
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