模糊预测

摘要： 能源是国民经济和社会发展的重要物质基础,是建设工业强省、文化大省和生态文明强省的重要支撑,是促进经济发展方式转变和经济结构调整的重要起点。然而新能源从目前发展情况来看存在的问题也较为显著,相关技术处于瓶颈期,例如甘肃河西地区的风力发电强弱变化不定、无法控制,又如运营成本高、储存困难、随机性、间歇性等诸多问题。文章针对目前新能源技术中的储能问题,采取一种MPC的预测模型,将风力发电中的约束条件和波动因素综合考虑,并在线优化控制。

摘要： 阐述基于WSNs的计算机远程监控系统的设计,系统硬件包括集中器、主控芯片、通信模块、电源模块、和存储模块,软件选择了MAC协议管理节点,并采用模糊预测控制算法和遗传算法。

摘要： 现代模拟仿真训练过程中,对于虚拟战场气象环境的仿真,大多采用重现训练场地某一段历史战场气象环境数据的方法.而战场气象环境预测大多为通过数据挖掘技术预测未来短期的气象数据,缺乏长远的预测方法.针对上述缺点,对战场气象环境历史数据进行处理,给出了一种基于历史数据挖掘的未来战场气象环境数据模糊预测的算法.

摘要： 为解决矿业安全生产事故预测过程中的不确定性和随机性问题,提出了一种矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测模型.采用小波变换将矿业安全生产事故时间序列分解为一组高频信号序列和一组低频信号序列,采用样本熵重组子序列,并将其映射为包含Low、R、Up共3个参数的窗口化的时间序列;运用模糊C均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)算法对窗口化的时间序列进行预测,得到矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测结果,并用6组测试样本验证模型的预测精度.结果显示:R值和Up值测试样本序列的平均相对误差分别为17.7371％、8.7712％,表明矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测模型精确度较高且区间范围较为合理,可以为矿业安全决策提供理论依据.

摘要： 为了提高移动机器人移动精度和动作效率,提出了一种模糊迭代算法,并进行了仿真.首先对AGV小车的工作原理进行分析,在分析迭代控制的基础上对AGV小车路径纠偏进行研究,并设计了模糊预测迭代算法的控制器.为了验证方案的可行性,进行了仿真调试,结果表明:采用模糊预测迭代算法的PI控制器比传统的PI控制器具有小的超调,高鲁棒性,误差小,更接近于期望的方波信号.该控制系统具有较高的控制精度,将该控制器引入到移动AGV控制系统中是可行的.

摘要： 采用了飞思卡尔公司的MPC5644A单片机作为燃料电池控制器的控制核心,通过设计燃料电池控制器的专用外围模块组成一个完整的控制系统,此控制系统的主控制板包括电源、采集、通讯、调节等模块.在此控制系统的基础上,通过一种模糊预测算法进行电堆控制,该设计具有一定创新型,对燃料电池控制器的设计具有很好的指导意义.

摘要： 改善城市交通网络中拥挤区域的交通状况是智能交通系统的热点。该文提出了"路口群落"的概念,从系统的角度来分析拥挤区域在城市交通网络中的系统行为和控制方式,并应用二型模糊逻辑对路口群落的流量进行预测,得到了以防止"路口群落"堵塞为前提的车辆平均延误最小的优化模型及其多级模糊控制算法(T2F-MACFC)。计算机仿真表明,T2F-MACFC 算法相对于目前实际应用的"绿波"(Green Wave)自适应控制方法,可以减少交通拥挤地区50％的堵塞情况发生,而二型模糊预测的引入使得车辆平均速度提高15％。

摘要： 在分析各种产品销售量预测模型的基础上,提出采用模糊预测方法的建议,给出了模糊时间序列预测模型的基本算法,并应用实例验证了模型的有效性.通过某品牌彩电销售量实际值和预测结果的比较分析发现:这种模糊时序模型能表示时间序列的趋势和季节性变化的可能范围，可以成功地给出预测的不确定程度。经营者可以通过选择不同的水平，并在相应的范围内进行生产计划、库存最优化设计等工作。拟合度标准h0和系统模糊度s是彼此不相容的，h0给得愈严格(h0值越大)，则模型愈模糊(S值越大)。

摘要： 混凝土碳化影响结构耐久性，对混凝土碳化深度的预测也是一项难题.本研究通过对现役混凝土结构进行碳化深度调查，与试验室试验数据进行关联，建立了服役时间和试验时间之间的模型，并利用该模型可以计算混凝土碳化到一定深度所需的时间.

摘要： 为解决多级分销链中预测订货忽略当前库存状况和决策者参与的问题，运用多agent和模糊理论构建了不确定环境下协同预测模型，采用模糊数对分销链中的不确定性需求和单位成本参数进行表述并建立模糊规则库用于协商谈判中。应用遗传算法和解模糊运算求解多级分销链中整体或局部优化条件下的模糊数学模型，并给出化解企业间存在冲突的模糊协商算法。仿真实验表明，不确定环境下分销链预测订货量没有出现信息放大；模糊协商谈判获取了符合双方利益的预测订货成本。与确定性条件下的agent计算相比，运用模糊数学解决分销链中agent预测订货是合理可行的。

摘要： 本文提出一种用于室内热舒适预测的模糊因果聚类分析方法.在论域内随机产生若干样本点,对合理样本点运用模糊因果聚类方法求出其最佳聚类,提取各类样本的特征构造模糊预测模型.通过对室内热舒适指标的实例分析,说明该方法可用于不同地区的热舒适预测,能解决PMV等指标预测出现的较大偏差等问题.

摘要： 通过对安徽省商品混凝土行业背景资料的分析和实地采访调研,结合笔者的长期观察,利用我省GDP增长点、城镇人口、人均居住面积、城市发展规划等与商品混凝土用量的相关性,采用回归分析法模糊预测对未来5-10年我省商品混凝土行业发展趋势.

摘要： 本文介绍并比较两种对低能耗建筑能源系统的多部预测控制。首先介绍了一个示范性的低能耗建筑的能源系统的组成，并在Matlab/Simulink环境中进行了模拟。本文提出一种基于两层多步动态优化的快速优化算法，用于优化运行策略的寻找。在此基础上，基于模型的预测控制和层次化模糊控制两种方法分别被用于进行该能源系统的在线控制。其中，层次化模糊控制使用一种基于再励学习的方法进行在线学习，用以解决模拟中存在的不确定问题。最后，对两种优化算法的运算量，控制效果和被控建筑的运行成本进行了比较。

摘要： 本文介绍并比较两种对低能耗建筑能源系统的多部预测控制。首先介绍了一个示范性的低能耗建筑的能源系统的组成，并在Matlab/Simulink环境中进行了模拟。本文提出一种基于两层多步动态优化的快速优化算法，用于优化运行策略的寻找。在此基础上，基于模型的预测控制和层次化模糊控制两种方法分别被用于进行该能源系统的在线控制。其中，层次化模糊控制使用一种基于再励学习的方法进行在线学习，用以解决模拟中存在的不确定问题。最后，对两种优化算法的运算量，控制效果和被控建筑的运行成本进行了比较。

摘要： 本文介绍并比较两种对低能耗建筑能源系统的多部预测控制。首先介绍了一个示范性的低能耗建筑的能源系统的组成，并在Matlab/Simulink环境中进行了模拟。本文提出一种基于两层多步动态优化的快速优化算法，用于优化运行策略的寻找。在此基础上，基于模型的预测控制和层次化模糊控制两种方法分别被用于进行该能源系统的在线控制。其中，层次化模糊控制使用一种基于再励学习的方法进行在线学习，用以解决模拟中存在的不确定问题。最后，对两种优化算法的运算量，控制效果和被控建筑的运行成本进行了比较。

摘要： 本文介绍并比较两种对低能耗建筑能源系统的多部预测控制。首先介绍了一个示范性的低能耗建筑的能源系统的组成，并在Matlab/Simulink环境中进行了模拟。本文提出一种基于两层多步动态优化的快速优化算法，用于优化运行策略的寻找。在此基础上，基于模型的预测控制和层次化模糊控制两种方法分别被用于进行该能源系统的在线控制。其中，层次化模糊控制使用一种基于再励学习的方法进行在线学习，用以解决模拟中存在的不确定问题。最后，对两种优化算法的运算量，控制效果和被控建筑的运行成本进行了比较。

摘要： 一种用于多变量系统应用领域的基于模糊目标与模糊约束条件的模型预测控制方法，根据生产工艺条件的柔性情况，给出被控过程的模糊约束边界，根据操作条件定义模糊约束隶属度函数，并获得在模糊约束条件下性能指标函数的上界和下界，定义优化目标的模糊隶属度函数，最后将模糊约束和模糊目标进行集结，通过模糊决策算法得出控制律，具体包括初始化、柔性生产工艺条件的模糊约束和模糊目标转化、基于模糊决策的模型预测控制方法三个步骤。本发明能实现动态系统在可变约束条件下的模型预测控制，从而提高了模型预测控制方法在动态不确定环境下处理问题的能力。该系统辨识方法适用于工业过程控制、机器人、航空航天等多变量系统的控制。

摘要： 一种用于多变量系统应用领域的基于模糊目标与模糊约束条件的模型预测控制方法，根据生产工艺条件的柔性情况，给出被控过程的模糊约束边界，根据操作条件定义模糊约束隶属度函数，并获得在模糊约束条件下性能指标函数的上界和下界，定义优化目标的模糊隶属度函数，最后将模糊约束和模糊目标进行集结，通过模糊决策算法得出控制律，具体包括初始化、柔性生产工艺条件的模糊约束和模糊目标转化、基于模糊决策的模型预测控制方法三个步骤。本发明能实现动态系统在可变约束条件下的模型预测控制，从而提高了模型预测控制方法在动态不确定环境下处理问题的能力。该系统辨识方法适用于工业过程控制、机器人、航空航天等多变量系统的控制。

摘要： 本发明属于通信技术领域，提供了一种基于模糊控制与多特征融合的承载网流量预测方法及系统，包括：获取历史承载网网络流量序列数据；采用滑动窗口技术，将数据划分为多个子窗口，对每个子窗口的序列数据进行转换，得到多种类型的网络流量时间序列；采用格拉米差分角场序列成像技术，将多种类型的网络流量时间序列转换为二维图片，将多种类型的二维图片融合得到格拉米差分角场图片集；根据格拉米差分角场图片集和训练后的预测模型得到下一时刻的网络的承载量，通过叠加节假日的因素与考虑网络流量序列之间的相关性提高预测精度。

摘要： 基于模糊修正的冲击地压危险等级预测方法、存储介质及设备，属于煤矿冲击地压预测及防治技术领域。本发明是为了目前冲击地压预测或判别方法存在预测准确率有待于进一步提高的问题。本发明针对至少M个表征量进行数据采集，对采集数据进行归一化处理；分别针对每个属性归一化数据进行聚类，针对不同的属性，对每个属性对应的相同风险等级的聚类区间取交集，并将交集对应作为所对应风险等级的基本区间；将基本区间没有覆盖到的区间范围作为模糊影响区间；分别针对不同属性，利用模糊影响区间对与其相邻的两个基本区间进行区间调整；最后基于抗压强度、能量和峰值频率调整后的区间，对待检测信号进行检测。本发明主要用于冲击地压的预测。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测方法，属于智能农业技术领域，该方法将遗传算法优化的初始参数作为模糊神经网络迭代的起始参数，而将模糊神经网络训练完成后进行预测得到的误差作为目标值返还给遗传算法进行下一代遗传，两种算法交替合作进行网络训练的最优参数寻找，在有限的迭代次数和遗传中能够找出建立最优预测模型的起始输入参数，在基于遗传算法优化的模糊神经网络模型中输入区域内气象站温度、相对湿度以及累计辐射数据，获得预测后的温室温度。该方法具有较好的预测准确度，可以有效预测温室温度，这为温室环境实现温度控制提供了一种新思路。

摘要： 本发明公开了基于层次分析和模糊综合评判的煤矿冲击地压预测方法，涉及矿山安全生产技术领域，通过分析、筛选、考虑地质动力环境类、地质类和开采类多个因素对冲击矿压危险的影响，与其它仅考虑单个或几个因素的做法相比,分析更加全面、合理其次,将每个因素按照其不同影响程度赋予各自对应权重,结合各因素隶属度共同构成模糊关系矩阵，采用模糊综合评判方法对冲击地压危险性进行预测，实现了冲击地压危险程度的可算性和可定量化，同时将冲击地压危险划分为不同等级,比以往采用有冲击和无冲击的二级制的做法更加详细和合理,可使冲击地压防治工作更加具有针对性和有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应模糊推理的全流程零件加工质量预测方法，构建零件各工序特征尺寸与最终加工质量的数据集，用于训练基于自适应模糊推理的最终加工质量预测模型，从而实现对零件最终加工质量的事先感知和事先干预。对于工艺设计人员，可在获取任意工序加工结束所对应的特征尺寸数据后，经过模型预测，得到零件的最终质量，再从零件设计要求出发调整过程工序的公差等级；对于现场加工人员，在完成过程工序后，对所加工的特征尺寸进行测量，之后经过模型预测即可得到零件最终的加工质量，从而实现对最终加工质量的预先感知，并且可以在预先感知的基础上，在后续的加工过程中做出提前干预，以更好的保证零件的最终加工质量满足要求。

摘要： 本发明公开了基于Bi‑LSTM预测与模糊分析的中断航迹关联方法，包括：1）采集训练航迹数据，将航迹数据进行航迹连续性判断分类；2）将连续的航迹数据分为中断前航迹数据、中断后航迹数据；3）建立Bi‑LSTM预测模型，分别使用中断前航迹数据、中断后航迹数据训练Bi‑LSTM正向预测模型、Bi‑LSTM反向预测模型；4）Bi‑LSTM正向预测模型、Bi‑LSTM反向预测模型输出正向预测的航迹数据、反向预测的航迹数据；5）将正向预测的航迹数据与反向预测的航迹数据使用中断航迹关联算法进行关联性分析，输出关联结果。本发明在中断前后标签发生变化的情况下，能够实现实时航迹关联工作，具有较好的关联性和鲁棒性。

摘要： 呼吸同步跟踪系统在治疗射线投放时，可以监测病人的呼吸，并对肿瘤目标运动作出补偿。在治疗射线投放系统的指令和响应之间存在时间延迟，这种延迟可能会导致意外的、甚至危险的振动。为了提高同步跟踪性能，可以用信号预测技术来弥补时间延迟。本发明提供了一种新的同步跟踪系统的位置信号的模糊预测方法以及预测器，该预测器能够处理随时间变化的幅度和频率问题，比较好的解决了放射治疗中同步跟踪的问题。

摘要： 本发明具体涉及基于模糊观测器的直流微电网动态稳定预测控制方法，包括：建立直流微电网的直流微电网动态模型；基于直流微电网动态模型，结合扇形非线性方法建立直流微电网的T‑S模糊模型；基于直流微电网的T‑S模糊模型构建对应的模糊观测器和模糊预测控制器；将直流微电网当前时刻的电网信号输入模糊观测器，输出对应的系统状态；然后将系统状态输入模糊预测控制器，输出对应的未来控制输入；最后基于未来控制输入求解未来的电网控制量，进而基于未来的电网控制量实现直流微电网的控制。本发明通过模糊观测器和双网络延迟补偿结构适应直流微电网的不确定性和复杂性，并能够增强对网络延迟的鲁棒性并大幅减小计算负担。