实时预测

摘要： 海上自升式钻井平台以其造价低廉、便于移动和安装的优势被广泛应用于海洋地质勘察、风电安装和油气开采等领域,其基础类型多为桩靴基础。为了保证平台能在恶劣的海洋环境中安全作业,桩靴基础需要贯入海床以下一定深度以获得足够的承载力。然而,当桩靴基础在上硬下软土层中贯入时可能发生穿刺破坏导致平台损坏甚至倾覆。已有的桩靴穿刺破坏分析方法基于预设的地层参数预测穿刺荷载,由于无法考虑海床中地层及土性的不确定性,其准确性有待提高。将桩靴基础贯入过程中的监测数据与穿刺破坏机理相结合,通过66组离心机模型试验结果表征土体不确定性的影响,发展贝叶斯预测模型,实现了峰值阻力和穿刺深度的实时预测。基于规范推荐的荷载扩展分析法和冲剪系数分析法,建立了适用于规范法的概率模型,采用该模型对上砂下黏土层中桩靴基础的穿刺行为进行了预测,结果表明所提方法的预测精度随着监测数据的增加而提高,预测得到的峰值阻力误差在10%以内。

摘要： 为提升东海水平井实施效果,针对储层埋深大、储层厚度薄、横向变化快、砂体内部结构复杂的特点,开展了水平井地质导向技术研究,总结了一套适合东海水平井实施的地质导向策略和方法,基于测井、录井等随钻资料,开展地层精细对比,实时预判目的层深度,保障合适井眼井斜角顺利着陆;建立地质导向模型指导水平段钻进,提高水平段有效储层钻遇率,提升水平井实施效果。采用地质导向技术,平均砂岩钻遇率80.3%,平均有效储层钻遇率74.9%,取得了显著的实施效果,对东海后续水平井实施具有较高的借鉴和应用价值。

摘要： 专利号:ZL201110108431.6专利权人:宝山钢铁股份有限公司设计人:王训富陶卫忠陈永明本发明涉及一种实时预测高炉发生管道概率的方法,其通过运用高炉当前的运行参数,如包括风压、顶压、煤气流、静压力检测、炉顶温度、高炉风氧量等多种检测数据来实时预测分析出高炉发生管道的概率指数。当操作人员发现该概率指数升高时就可以根据系统提示的信息及时调整相应的操作参数,从而避免发生管道,保证了炉况的稳定顺行。

摘要： 火灾态势的实时感知对提升消防救援指挥与决策水平有非常重要的意义。为实现火源热释放速率的实时预测,通过丙烷气体燃烧实验获取火焰体积和高度的实时数据,选取MATLAB中精细高斯SVM做分类训练,建立了基于图像处理的热释放速率预测模型。结果表明,训练完成后的模型可以根据3 s内的火焰体积/高度数据预测得到实时的燃料流量,获取相应的火源热释放速率。该预测模型在已知数据集和未知数据集上都表现出了较高的准确性,为火灾态势发展预测提供了理论和技术基础,有很好的应用前景。

摘要： 为保证关键结构疲劳寿命的实时监测,以动态随机载荷为监测条件,准确预测超前载荷谱对实际工程分析十分重要.针对服役设备难以实时监测并准确反应载荷真实规律等问题,提出一种基于数值分析的概率密度预测方法,结合机器学习BP神经网络智能算法建立预测模型.应变传感器采集随机载荷进行预处理得到随机载荷谱,利用蒙特卡洛法分析模型载荷波形走势及波动范围的预测精度.结果表明:超前预测载荷谱的核密度拟合曲线与真实数值相似性较大,为大型复杂服役结构件的超前载荷监测提供了理论支持与实际工程应用.

摘要： 利用上、下游监测断面同步采集的交通量信息,提出用于实时预测快速路上交通事件所致延迟的改进队列法。首先基于上游监测断面采集的交通量信息,利用K近邻法对到达曲线进行预测,并利用多元回归方法估计交通事件的持续时间;然后将下游监测断面采集的交通量信息和路段的最大通行能力相结合对离开曲线进行拟合,参照确定性队列法计算交通延迟。算例表明,该方法具有较好的预测精度,且计算方便、实用性强、能实时调节。

摘要： 碳排放量预测是碳中和目标达成工作中的重要组成部分。为了实时预测碳排放量,本文结合卷积神经网络在数据特征提取方面的优势和长短期记忆人工神经网络解决时间序列各个观测值依赖性问题的特点,提出了一种基于CNN-LSTM的碳排放量预测模型。通过选取Carbon Monitor网站中国地区2019—2020年碳排放量的数据,筛选并输入与碳排放量相关的影响因素特征数据,采用滑动窗口动态训练模型,对中国每日碳排放量进行了预测分析,并与其他几种浅层神经网络模型进行比较。结果表明:本文提出的模型平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差显著降低,有效提高了预测碳排放量的准确度。

摘要： 为快速、准确地实现转体桥梁位置的实时监测,提出基于局部坐标变换的桥梁空间位置高精度实时预测方法,该方法由局部坐标变化导出整体结构变化特征,通过监测转体桥梁上转盘控制点坐标预测整体结构的空间位置,从而实现转体桥梁空间位置的快速监测。分析仪器测量误差、控制点测量网面积等因素对该方法空间位置预测精度的影响,以312国道苏州东段改扩建工程大型V构(转体结构为2×66 m的变截面箱梁,转体70°)为背景,比较不同姿态下空间点位预测结果实测值,验证该预测方法的可行性与精确性。结果表明:基于局部坐标变换的转体桥梁空间位置预测方法可行,在预测精度、经济实用性等方面优势明显,可为桥梁转体施工监测及姿态调整提供理论指导。

摘要： 汽轮机超速保护系统可靠性预测是保障机组安全运行的重要方法之一.针对静态可靠性分析方法不适于系统有缓慢渐变故障的可靠性预测,提出一种GO法和NARX神经网络相结合的超速保护系统可靠性实时预测方法.该方法采用GO法计算系统可靠度,然后结合系统可靠度和状态参数,利用NARX神经网络的时间关联性,进行汽轮机超速保护系统可靠度实时预测.以某核电机组汽轮机超速保护系统的一些设备渐变故障引起油压状态变化为例,通过仿真验证了该方法能实时有效预测系统可靠性.

摘要： 了解疾病的传播规律,判断感染规模对公共卫生决策具有重要的意义.现有研究多采用SIR模型为基本框架,基于分支过程的研究较少.本文基于广东省2020年新冠肺炎确诊病例数据建立非齐次Hawkes点过程模型,分别采用前50％和前75％的数据对后续感染人数进行预测,并将预测结果与齐次Hawkes模型的结果进行比较.结果显示模型准确度较高,非齐次Hawkes模型的预测结果比齐次Hawkes模型更加理想.基于条件强度的随机过程模型还可以用于建立疾病监测与预警机制.

摘要： 在线极限学习机是一种基于单隐层前馈网络改进的高效在线神经网络,适用于复杂非线性回归和分类.船舶横摇运动因受多种因素的影响而难以进行预测.本文应用在线极限学习机对船舶横摇进行实时预测,通过赤池信息量准则以及相关性函数确定网络参数,提高神经网络的性能.通过"育鲲"轮的实船横摇数据的模拟实验,验证模型具有较好的预测效果.

摘要： 为了应对全球性能源危机和环境污染，各国争相开发利用可再生能源，风能是目前最具大规模商业化开发利用潜力的可再生能源。温度影响大气的物性和流动速度，而风速决定了发电量，所以需要开发温度和风速的实时预测系统。本文介绍了位于清华大学建筑设计院楼顶的单台聚风型风力机的实时预测系统，此预测系统使用时间序列法中的ARMA模型进行风速和温度的预测，实测数据通过系统中的超声波风速仪进行采集，把预测结果和实测数据进行比较和分析，验证了所开发的风速和温度实时预测系统的可靠性和精确度。

摘要： 本文阐述了陕西省电力公司售电市场实时预测分析系统的建设构想及目标，分析了系统体系结构、主要功能和应用效果。该系统为陕西省电力公司的电力市场分析预测工作提供了强有力的技术支持，使销售市场分析预测工作规范化、科学化、高效化，提高了营销部门整体工作效率，希望对其它网省公司的工作起到一定的借鉴作用。

摘要： 城市道路的交通量实时预测是交通流诱导系统技术的基础。本文提出了基于二步自适应的交通流实时预测模型。第一步,通过简化的自适应权重联合模型建立了预测交通量的系统模型,在线修正该系统模型参数；第二步,利用Kalman滤波的系统状态最优估计与预测能力,在滤掉交通量中的"噪声"后,实现对未来交通量的最优预测,进一步提高交通量预测精度。该模型有效克服我国城市道路交通流非线性、时变性、高随机性等特点,运算量较小,便于计算机实现。最后,通过Matlab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证,分析结果表明模型的有效性。

摘要： 时间序列分析和预测己在现代信号处理领域得到越来越多的关注.针对实际中广泛存在的非平稳时间序列的预测问题,提出一种在线支持向量极端学习机预测模型.该预测模型采用新型神经网络-极端学习机的隐含层映射代替支持向量机的核映射,综合了极端学习机结构简单、训练简便以及支持向量机泛化能力强的优势.同时为实现在线实时预测,设计了一种在线更新算法对预测模型的权值进行在线更新.基于非平稳Mackey-Glass混沌时间序列和现代金融时间序列的预测仿真实验证明所提方法的有效性.

摘要： 本文在总结国际大停电事故教训的基础上指出引发大面积停电的重要原因是连锁过载跳闸,缺乏针对输电断面的安全保护.本文首先阐明了输电断面的內涵,分析了输电断面安全性保护的任务是维持输电断面的完整性和输电能力、避免断面连锁过载跳闸.指出了实施输电断面安全性保护的实现条件和关键技术,包括输电断面的在线快速搜索,输电断面连锁过载的实时预测以及防止输电断面连锁跳闸的实时紧急控制．针对三项关键技术,本文提出了初步的解决方案,针对某省系统进行的算例表明了方案的可行性．

摘要： 在盒形件拉深成形智能化控制过程中,为了防止法兰起皱的产生,必须认识起皱发生的机理,进而对起皱的发生进行控制.本文基于一点应力状态的C-B准则建立了应用与判断法兰起皱的判断准则,完善了起皱的预测方法,给出了获得起皱的临界行程与压边力关系曲线的方法,这为进一步实现法兰起皱的实时预测提供了依据.

摘要： 本文在总结国际大停电事故教训的基础上指出引发大面积停电的重要原因是连锁过载跳闸,缺乏针对输电断面的安全保护.本文首先阐明了输电断面的内涵,分析了输电断面安全性保护的任务是维持输电断面的完整性和输电能力、避免断面连锁过载跳闸.指出了实施输电断面安全性保护的实现条件和关键技术,包括输电断面的在线快速搜索,输电断面连锁过载的实时预测以及防止输电断面连锁跳闸的实时紧急控制.针对三项关键技术,本文提出了初步的解决方案,针对CEPR136节点系统进行的算例表明了方案的可行性.

摘要： 由于桥梁的修建减少河道的行洪面积，造成河道水位雍高，对河道防洪产生巨大的影响;同时洪灾冲毁桥梁的事故时有发生，造成了巨大的人员伤亡和财产损失，所以建立桥梁防洪系统十分重要。该文首先介绍桥梁防洪实时预报计算机系统的组成，然后应用此系统对某铁路桥梁在泄洪时的水位进行了实时预警，该系统提高了桥梁防洪预警的及时性和准确性。

摘要： 由于桥梁的修建减少河道的行洪面积，造成河道水位雍高，对河道防洪产生巨大的影响;同时洪灾冲毁桥梁的事故时有发生，造成了巨大的人员伤亡和财产损失，所以建立桥梁防洪系统十分重要。该文首先介绍桥梁防洪实时预报计算机系统的组成，然后应用此系统对某铁路桥梁在泄洪时的水位进行了实时预警，该系统提高了桥梁防洪预警的及时性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种地铁乘客实时分布和地铁实时密度预测方法及系统，所述方法包括：S1、获取数据源，所述数据源包括历史数据和实时数据；S2、根据历史数据分别建立个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型；S3、根据个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型对实时数据进行分析，获取地铁乘客实时分布和所有运行地铁乘客的实时密度。本发明通过对乘客刷卡记录以及地铁到站时间记录能够实时分析计算乘客实时分布和预测地铁实时密度，预测精确度较高。

摘要： 本发明提供了一种实时流量预测方法及装置，以及实时流量监测报警方法及装置。实时流量预测方法包括以下步骤：步骤S102，从端口或链路获取在给定周期内的实时流量信息，并确定在给定周期内的流量的平均值和在给定周期内某一特定时刻流量的平均值；步骤S104，根据不同业务的流量特点为给定周期内流量的平均值设置第一权重，以及为给定周期内某一特定时刻流量的平均值设定第二权重；以及步骤S106，对给定周期内流量的平均值和给定周期内某一特定时刻流量的平均值进行加权平均，以得到在给定周期内某一时刻端口或链路的预测流量。

摘要： 本发明公开了一种地铁乘客实时分布和地铁实时密度预测方法及系统，所述方法包括：S1、获取数据源，所述数据源包括历史数据和实时数据；S2、根据历史数据分别建立个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型；S3、根据个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型对实时数据进行分析，获取地铁乘客实时分布和所有运行地铁乘客的实时密度。本发明通过对乘客刷卡记录以及地铁到站时间记录能够实时分析计算乘客实时分布和预测地铁实时密度，预测精确度较高。

摘要： 本发明提供了一种实时流量预测方法及装置，以及实时流量监测报警方法及装置。实时流量预测方法包括以下步骤：步骤S102，从端口或链路获取在给定周期内的实时流量信息，并确定在给定周期内的流量的平均值和在给定周期内某一特定时刻流量的平均值；步骤S104，根据不同业务的流量特点为给定周期内流量的平均值设置第一权重，以及为给定周期内某一特定时刻流量的平均值设定第二权重；以及步骤S106，对给定周期内流量的平均值和给定周期内某一特定时刻流量的平均值进行加权平均，以得到在给定周期内某一时刻端口或链路的预测流量。

摘要： 一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特点是：包括以下步骤：数据采集及预处理，采集所需预测风电场的整场连续6天的实际历史功率值，并剔除不良数据；数据分解及预测，利用coif5小波进行三层塔式分解，对各分量采用时间序列法分别进行单步预测并求和，将得到的新序列利用coif5小波实时分解并滚动预测，得到整场未来4个小时的风电功率预测值；仿真计算，输入仿真输入量，采用上述方法进行未来4个小时的风电功率预测；误差分析，误差评价标准执行中华人民共和国国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有科学、合理、实用，精度更高，能够满足在线使用要求等优点。

摘要： 本发明涉及齿轮领域，具体涉及一种数据驱动的齿轮啮合刚度实时预测装置，包括齿轮工作模块、控制模块、工作服务器和数据驱动模块；所述数据驱动模块的输入端连接所述齿轮工作模块，输出端连接所述控制模块的输入端；所述控制模块的输出端连接齿轮工作模块的输入端；所述齿轮工作模块包括主动轮、从动轮、主动轮传感器和从动轮传感器，所述主动轮传感器被配置用于测量主动轮的转速和功率，所述从动轮传感器被配置用于测量从动轮的转速和功率。

摘要： 本公开涉及预测模型构建方法和设备以及实时预测方法和设备。所述预测模型构建方法包括：识别待训练数据中的多种不同的关联模式，其中多种不同的关联模式描述待训练数据中的影响因素与目标数据之间的多种不同的关联关系；利用与多种不同的关联模式相对应的多组数据分别进行训练，以得到适用于多种不同的关联模式的多个子预测模型；以及根据待训练数据构建多种不同的关联模式之间的关联模式转移模型，其中关联模式转移模型用于在预测过程中确定多个不同的子预测模型与待预测数据之间的匹配度。根据本公开的实施方式，可以得到与多种数据特征对应的多个预测模型，因此在预测时可以基于数据自身特征动态调整各个预测模型的权重，从而提高预测精度。

摘要： 本发明涉及盾构姿态实时预测系统和预测模型的构建方法，其中系统包括：具有数据相互双向传输的交互子系统、数据库子系统、模型库子系统，其中，交互子系统：用于前端展示，以及操作和传递模型分析及数据查询的结果；数据库子系统：用于存储和管理盾构项目施工进程中的各种数据，包括有：源数据库、数据采集模块、决策支持数据库、数据目录模块和查询模块；模型库子系统：进行建模分析和提供分析结果，包括有：模型库、模型目录模块、以及训练与决策平台。本发明能够通过盾构掘进过程中的实时参数对掘进姿态进行实时预测，有效提高了施工现场的决策速度与工程质量。

摘要： 本发明提供一种稀土萃取过程实时预测模型的建立方法及预测方法和预测装置，所述建立方法包括：依据机理建模方法和支持向量机方法，建立稀土萃取分离过程的混合软测量模型；所述建立方法构建融合稀土萃取过程机理与运行信息的混合软测量模型，降低了模型建立的难度并更有利于对实际生产工艺的预测；所述混合软测量模型进行对稀土串级萃取分离过程进行实时预测时，能够进一步根据模型性能评估指标和校正策略进行模型校正。本发明实现了对稀土串级萃取分离过程的动态模拟和实时预测，为实现生产过程在线优化与控制提供了模型基础。

摘要： 一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特点是：包括以下步骤：数据采集及预处理，采集所需预测风电场的整场连续6天的实际历史功率值，并剔除不良数据；数据分解及预测，利用coif5小波进行三层塔式分解，对各分量采用时间序列法分别进行单步预测并求和，将得到的新序列利用coif5小波实时分解并滚动预测，得到整场未来4个小时的风电功率预测值；仿真计算，输入仿真输入量，采用上述方法进行未来4个小时的风电功率预测；误差分析，误差评价标准执行中华人民共和国国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有科学、合理、实用，精度更高，能够满足在线使用要求等优点。