混合建模

摘要： 机场场面离场交通流宏观基本图(MFD-D)能够以一种简洁的方式描述聚集网络行为和内在供求关系。本文采用“自下而上”框架,考虑了空地多重供给约束,融合滑行过程的三个微观参数(无扰滑行时间、跑道容量限制排队等待时间和冲突避让延误时间)预测以导出跑道起飞率,并提出了一个回归分析、非稳态排队论和机器学习交互集成的数据双驱动混合的模型,实现了场面离场交通流拥堵态势预测。以浦东国际机场场面运行为对象,实证构建了基于最佳采样时间的MFD-D构型。通过与现有典型方法对比,结果表明混合模型在MFD-D构型和离场滑行时间两方面预测精度和合理性方面明显优于其他模型,有效均衡提升了模型的可解释性和准确性。

摘要： 在石化企业数字工厂建设中,装置的数字智能化建设十分重要。本文针对某石化企业变换装置数字化建设的需要,结合装置特点,建立了基于最大信息系数方法(MIC)的装置实时数据筛选规则和基于BP神经网络的装置产品质量预测模型。结果表明,利用实时数据筛选规则对采集到的44天共1041组装置实际运行数据进行分析,将161个变量参数删减到23个变量参数,有效降低了数据的维度,数据简化率达到85.63%;进一步采用Levenberg-Marquardt方法,用3层隐含层的网络结构建立装置的产品质量预测模型,模拟得到的装置出口变换气CO摩尔含量值与实际生产偏差很小(平均偏差1.193%),说明本文所建模型可以很好地预测装置产品组成。以上建立的模型可为装置生产优化提供支撑,并可集成到工厂信息物理系统(CPS)中,支撑装置数字化和智能化建设需要。本文所提出的建模方法同样可用于其他类似装置的建模参考。

摘要： 了解汽车驱动桥性能需要对其进行对标,三维建模作为结构对标的一项重要内容,可以帮助设计人员“知己知彼”,为加快产品正向开发提供助力。该文首先介绍针对不同种类驱动桥零件的传统结构逆向建模方法,其次针对壳体类复杂零件独创性地提出一种快速精确的正逆向混合建模方法,大大缩短壳体类零件的逆向建模时间,综合使用这些方法可以快速准确地测绘出整个驱动桥总成的三维模型。

摘要： 太阳能集热器的集热量受光照度、环境温度、风速等多种因素的影响,其预测模型很难从预测精度和实时性上同时满足用户需求。本文提出一种实时预测太阳能集热系统集热量的混合建模方法。该方法首先从能量守恒出发,根据热管式太阳能集热系统传热机理推导出集热量的理论模型,并把理论模型中的散热系数、透射率、吸收率等经验参数以及采光面积、散热面积等几何参数集总为模型的未知参数,进而提出混合模型的结构。然后,利用TRNSYS仿真软件搭建太阳能集热器模拟仿真系统,对仿真系统不同的运行工况进行仿真实验,获取用于辨识混合模型未知参数的稳态数据。最后,选用粒子群优化算法(PSO)作为模型参数的辨识方法,利用所获得的稳态数据辨识模型的未知参数。模型预测值与仿真实验结果的比较表明,预测模型简单而精确,能够在各种工况下实时地、高精度地预测太阳能集热器的集热量,其平均相对误差可达到2.02%。该模型在太阳能热泵、太阳能热水器等系统的优化控制领域得以广泛应用。

摘要： 道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一,为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题,提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合,建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题,引入权值更新函数和距离扩充因子,调整果蝇的全局寻优效果,避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化,以冰雪天气下跑道温度实际数据为例,建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型,并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比,当预测时长为120 min时,MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%,在残差阈值为±0.5°C时,平均预测准确率为91.25%。可见,MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性,研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。

摘要： 随着系统复杂性的急剧增加,未来安全关键软件越来越多地采用异构构件组合架构,各种构件可能使用不同的计算模型或实现语言,使得整个软件系统呈现异构性.因此,设计此类系统需要使用复杂的建模方法.AADL(architecture analysis and design language)是一种安全关键系统体系结构多范式建模语言,丰富的可表达方式和可扩展性使其成为安全关键异构软件设计的重要选择.提出一种AADL和SDL(specification and description language)混合建模方法,支持以自底向上的方式对安全关键软件系统进行混合建模,并给出面向多核处理器平台的代码自动生成方法.首先,通过扩展AADL属性集,以支持使用SDL建模语言表达软件构件的功能行为.其次,以Ada作为目标语言,给出AADL-SDL混合模型的多任务代码生成方法.最后,实现了原型工具支持AADL和SDL混合建模及多任务Ada代码生成,并基于导航、制导与控制系统案例对所提方法的有效性进行分析.

摘要： 随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题,建模目的明确,过程灵活,形成的混合模型有着更好的整体性能,是近年来过程建模技术的重要发展趋势.本文围绕近年来针对化工过程的智能混合建模工作进行了总结,包括应用的机器学习算法、混合结构设计、结构选择等关键问题,重点论述了混合模型在不同任务场景下的应用.指出混合建模的关键在于问题和模型结构的匹配,而提高机理子模型性能,获取高质量宽范围的数据,深化对过程机理的理解,形成更有效率的混合建模范式,这些都是现阶段提高混合建模性能的研究方向.

摘要： 针对铜的溶剂萃取过程,提出了一种混合模型.该模型由参数未知(传质速率)的机理模型串联参数未知的数据预测模型组成,采用核偏最小二乘法建立数据预测模型.并通过仿真与BP神经网络模型进行对比,分析混合模型的性能.结果表明,基于核偏最小二乘方法的串联混合模型有较好性能,可用于优化铜的溶剂萃取工艺.

摘要： 为了找出支模脚手架高处坠落事故致灾因素间的内在联系与层次结构,在通过事故调查法构建了包含13个致灾因素体系的基础上,采用决策试验与评价实验法(DEMATEL)构建综合影响矩阵,对因素体系进行了原因集合与结果集合的分类,采用解释结构模型法(ISM)对各因素间复杂的逻辑关系进行级别分配,构建了8层递阶结构模型.混合建模结果表明,引起事故发生的致灾因素可归纳为基础性因素、间接因素与直接因素,其中安全教育及制度缺乏和安全文化氛围缺失为重要的基础性因素,应急救援行动失败、架体出现局部或整体坍塌为关键性直接因素.

摘要： 本文搭建了光伏太阳能热泵系统(PV-SAHP),该系统可以有效降低太阳能电池的工作温度,并以此提高光伏发电量。利用BP人工神经网络预测太阳辐照强度,作为数据驱动的模型;数学物理方程计算光伏发电功率和热泵吸热量,作为机理模型,两者串联形成混合模型。混合模型预测结果显示,在热泵COP为3.5的情况下,PV-SAHP系统对太阳能的总利用率达78%。混合模型的建立,为PV-SAHP系统在实际应用中性能预测、系统优化等提供新的建模思路。

摘要： 土压平衡(earth pressure balance,EPB)盾构机已经广泛应用于软土、沙砾土、卵石土和风化岩层的隧道施工中.盾构机土仓压力的精确控制对于保证盾构机掘进的安全施工和控制地表的沉降与隆起具有重要的意义.盾构机土仓压力平衡系统的控制依赖于高性能的系统动态模型,而机理模型与基于神经网络的统计模型两种经典建模方法已经无法满足预测精度高、在线更新能力强的高性能模型要求,如何将机理模型与统计模型融合起来,充分发挥各自的优点,已经成为混合建模的热点问题.对目前盾构机土仓压力平衡系统混合建模方法进行综述,分别阐述了以机理模型为主、神经网络作为辅助以及在线混合建模方法的发展,并在最后进行了总结.

摘要： 土压平衡(Earth Pressure Balance,EPB)盾构机已经广泛应用于软土、沙砾土、卵石土和风化岩层的隧道施工中.盾构机土仓压力的精确控制对于保证盾构机掘进的安全施工和控制地表的沉降与隆起具有重要的意义.而盾构机土仓压力平衡系统的控制依赖于高性能的系统动态模型.而机理模型与基于神经网络的统计模型两种经典建模方法已经无法满足预测精度高、在线更新能力强的高性能模型要求,如何将机理模型与统计模型融合起来,充分发挥各自的优点,已经成为混合建模的热点问题.对目前盾构机土仓压力平衡系统混合建模方法进行综述,分别阐述了以机理模型为主、神经网络作为辅助以及在线混合建模方法的发展,并在最后进行了总结.

摘要： 针对传统三电平整流器模型难以拓展,移植性差的问题,本文以CRH2型动车组三电平整流器为研究对象,提出了一种结合虚拟广义二端口和状态空间的混合建模方法,分别建立整流器桥臂的虚拟广义二端口模型,整流器交流侧与直流侧的状态空间模型;再根据电路拓扑,将不同描述的各部分模型连接起来,构建三电平整流器的混合模型,所建模型移植性强、拓展性好.最后使用Matlab/simulink进行仿真分析,验证了所建混合模型的正确性.

摘要： 针对某些机理复杂的化工过程,其仅已知部分机理或机理未知,且工业生产过程累积大量、受到各种因素干扰的生产与分析数据等特点,研究多源数据信息、多种模型化方法有机智能融合与集成的混合建模方法,通过优化校正、数据挖掘、各类模型的互嵌、以及先验知识融合等技术,将石油化工过程中不同性质的数学模型(机理与智能)、不同来源的数据(实验室数据与工业过程数据)、不同结构的信息和知识(先验的定性知识与样本数据中隐含的工业装置的定量规律)进行融合描述,拓展单一模型、单一数据源的局限性,建立一体化的、能够深刻刻画化工过程综合复杂特征的混合智能模型;相关研究应用于复杂石油化工反应过程(如对二甲苯氧化反应过程、粗对苯二甲酸精制加氢反应过程等)、复杂精馏过程(如溶剂脱水塔)建模与优化,获得良好的工业应用效果.

摘要： DDR3存储器已经成为目前服务器和计算机系统的主流应用，虽然DDR3采用双参考电压、片上校准引擎、动态ODT、fly-by拓扑以及write-leveling等技术在一定程度上提高了信号完整性，但设计实现高数据率仍然比较困难.针对某自研处理器及服务器主板设计，采用混合建模方法，建立了由芯片I/O、封装、PCB、过孔、连接器和DIMM条组成的DDR3的全通道信号完整性仿真平台，通过频域仿真，比较通道中各种无源组件引入的插损和回损，通过时域仿真，分析各组件对接收眼图的不同影响程度，实现Chip，Package，PCB的协同仿真与设计优化，达到了预期指标.

摘要： 空分是国民经济发展不可或缺的行业，其能耗是该行业发展的瓶颈。内部热耦合空分塔（ITCASC)改变了传统空分塔结构,可达到良好的节能效果,是空分节能控制研究的前沿。本文提出了一种ITCASC混合建模方法，用液相组成、压强和相平衡温度的PCA-CGA-RBF统计模型,代替传统机理建模中泡点法计算温度的过程,可以显著提高模型求解效率。研究结果表明，混合模型求解时间从机理模型的31.06s减少为11.18s减少了64.01%而模型精度基本不变"有助于进一步的优化控制研究。

摘要： 由于微生物发酵过程机理的复杂性和高度非线性,建立发酵过程的精确模型具有一定难度.传统的动力学模型预测虽然会与实际输出有一定偏差,但它在某种程度上反映了过程机理;神经网络建模方法属于"黑箱"方法,建模过程中没有用到任何先验知识,有一定的预测效果;因此单一的建模方法往往会不具备其他建模方法的优势.本文以传统的发酵动力学模型为基础,结合RBF神经网络进行混合建模的"灰箱"建模方法是一种比较好的建模思路,可以取得较满意的软测量效果.

摘要： 度量和预测性能指标是Web系统性能规划的重要工作内容。由于Web系统性能测试问题较复杂,单一的性能测试或分析建模方法,不能全面有效地进行度量预测和测试过程的迭代控制。因此,该文提出一种混合的Web性能建模测试框架。基本思想是基于多种类型的性能建模得到封闭形式的性能指标函数及其度量假设性条件,并进行回归分析。以一个实际的Web社区系统为例,针对系统响应时间和伸缩性指标,提出了基于队列化简和扩展统一伸缩性模型US-γ的混合建模方法,与实践中常用Web系统性能测试方法相比,这种测试框架提高了性能指标的度量有效性、预测的准确性,节省了测试过程的软硬件开销。采用该框架得到的伸缩性指标的饱和点估计误差在1%以内,拐点下界估计误差在5%以内,实现了对系统性能瓶颈的有效推理。

摘要： 根据聚丙烯腈(PAN)生产过程对水洗机质量指标进行实时控制的需要,应用非线性最小二乘方法确定水洗过程机理模型的关键参数,并对机理模型的输出误差利用支持向量机(SVM)方法进行补偿.由此建立的水洗过程软测最混合模型用于在线推理水洗机出口的含固率.仿真研究表明,相较于单一机理模型,该混合模型预测精度较高,性能优良.

摘要： 简要回顾了动力总成悬置设计的基本思路,初步分析了现有方法中尚未解决的一些理论与技术问题,进而就今后的工作提出建议。

摘要： 本发明涉及一种基于贝叶斯自适应样条曲面和Cubist(BASS‑CB)的建筑制冷能耗混合预测模型建立方法。包括如下步骤：1)模型输入参数获取；2)创建建筑基本能耗模型；3)基础数据集的生成；4)数据预处理和时间序列加法分解；5)建立BASS‑CB混合滞后模型；6)模型性能评估。本发明不但可以进行建筑特征参数的敏感性分析和不确定分析，而且可以在新建筑设计与旧建筑改造阶段为建筑工程师提供有效指导，从而降低建筑能耗。

摘要： 本发明提出了一种方法和系统使用渲染面片进行混合几何建模，用于三维产品设计，其中几何操作包括这些步骤：将渲染面片映射到操作面片、创建相交线、拆分相交线穿过的每个三角形、划分几何形体、重新组合面以形成新的几何物体，并将每个新的几何物体映射到渲染面片。为了记录建模过程，该方法具有步骤：分配一个构造混合几何对象，组成包括几何物体和操作参数的每个操作几何，向对象添加操作几何，用面片进行操作，以及适时更新操作结果。该系统灵活，能够使用基本几何物体、扩展几何物体和曲面片创建精细和多变的几何模型。

摘要： 本发明公开了一种柔性结构‑空腔组合系统流固耦合混合建模方法，包括采用柔性结构模态数据建立结构动力学模型，采用理想气体状态方程建立空腔空气动力学模型；采用流量连续性和气体热力学方程建立结构和空腔耦合模型；采用伯努利方程建立柔性结构上连通孔的流速与压强变化关系；采用柔性结构实测或仿真得到的外部气动载荷作为耦合模型输入条件，采用插值积分法将外部气动载荷映射到结构测点上，基于以上流固耦合模型进行柔性结构‑空腔组合系统的动力响应分析；本发明可研究柔性结构‑空腔组合系统在外部激励下的流固耦合综合性能，包括受力、位移、速度、加速度及空腔压力变化，为复杂柔性结构‑空腔组合系统流固耦合设计提供高效分析方法。

摘要： 本发明公开了一种二向混合建模矿区土壤含水量数据缺失修复方法，其方法如下：A、将整幅矿区土壤含水量影像像元点分别为已知像元和缺失像元，B、根据缺失像元Bj所对应的驱动因子集信息通过预测模型得到缺失像元的预测土壤含水量C、采用地理加权回归模型GWR构建已知像元的关联模型，D、用已知像元的实际土壤含水量SMAi减去模型拟合土壤含水量并得到误差εi再做普通克里金插值计算得到潜在误差εBj，E、根据缺失像元的预测土壤含水量并结合潜在误差εBj对缺失像元按照如下公式进行缺失误差修正。本发明能够提升单独用正向建模预测缺失像元的精度，尤其是在较大面积的缺失情况下正向建模无法覆盖缺失区域，能够高精度修复较大面积成块缺失数据。

摘要： 本发明公开了一种X语言混合建模平台及建模方法，属于混合系统建模相关技术领域，包括：信息采集装置、静态结构定义装置、动态行为定义装置、处理装置；所述信息采集装置、所述静态结构定义装置、所述动态行为定义装置均与所述处理装置连接；本申请通过定义了建模类的静态结构和动态行为，实现了对混合模型结构和行为的清晰描述，降低了X语言使用的专业性和经验性的要求，减少了X语言建模的难度，简化了X语言建模的步骤，使得X语言的使用更加简单，便于X语言的学习、使用以及推广。

摘要： 本发明提供一种基于GAN技术的综合能源混合建模方法，涉及综合能源技术领域。该方法基于机理‑数据混合驱动的建模方法构建综合能源网络结构的机理模型；该综合能源网络结构的机理模型由电力子系统模型、热力网子系统模型、天然气管网子系统模型整合成的综合能源整体模型；并基于综合能源网络结构的机理模型，确定综合能源网络结构的运行工况；最后建立GAN网络模型，通过GAN网络模型对综合能源网络结构的机理模型的参数进行辨别，完成综合能源网络的混合建模。该方法针对综合能源系统网络结构特点进行机理建模，适用于具有能源双向传输的特点以及能源耦合等复杂特征的混合能源系统。

摘要： 一种基于空间特征混合建模的智能手机室内定位方法，利用智能手机增强现实开发平台捕捉提取局部实景空间的点、线、面等多种特征，然后通过非规则的区域分割和全局坐标映射技术实现了多个局部点云和三维空间面线特征的全局拼接，生成三维实景空间的全局混合特征模型，进而再通过对实时扫描局部空间特征集合与全局特征模型的匹配，实现快速便捷且高精度的智能手机室内自主定位。基于手机实时定位结果，通过预先将室内可行进区域转化为有向图，可利用迪杰斯特拉算法寻找最短路径，实现室内导航。

摘要： 本发明公开了一种二向混合建模矿区土壤含水量数据缺失修复方法，其方法如下：A、将整幅矿区土壤含水量影像像元点分别为已知像元和缺失像元，B、根据缺失像元Bj所对应的驱动因子集信息通过预测模型得到缺失像元的预测土壤含水量C、采用地理加权回归模型GWR构建已知像元的关联模型，D、用已知像元的实际土壤含水量SMAi减去模型拟合土壤含水量并得到误差εi再做普通克里金插值计算得到潜在误差εBj，E、根据缺失像元的预测土壤含水量并结合潜在误差εBj对缺失像元按照如下公式进行缺失误差修正。本发明能够提升单独用正向建模预测缺失像元的精度，尤其是在较大面积的缺失情况下正向建模无法覆盖缺失区域，能够高精度修复较大面积成块缺失数据。

摘要： 本发明提供了一种多相态有机污染物治理的能量平衡混合建模方法，针对反应精馏生产过程排放的废气、废水和精馏残液等多相态有机污染物，采用临氧裂解催化氧化治理工艺，构建能量转化方程和能量传递方程，定义自热平衡率；采用长短时记忆循环神经网络的半监督学习建模方法，建立不同组分浓度和操作条件的催化反应速率估计模型，依据反应速率建立临氧裂解及催化氧化反应动力学模型实时预测治理过程各组分浓度及耗氧量的变化，再根据能量转换方程和能量传递方程计算治理过程的能量动态自热平衡率。本发明利用高浓度有机污染物中蕴含着大量的能量，将催化反应过程释放大量的能量，直接用于非气态污染物温升与汽化所需热量，显著降低治理装置运行能耗。

摘要： 本发明提供了一种基于机理‑数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、首先基于活性污泥一号模型(ASM1)，主要考虑脱氮过程对ASM1模型进行合理简化，建立简化机理模型；S2、基于matlab平台上，采用T-S模糊神经网络对简化机理模型与原模型的出水指标误差建立数据模型，补偿简化机理模型的建模误差；S3、基于已建立的简化机理模型和数据模型，采用并联结构进行融合，建立城市污水处理脱氮过程机理-数据混合模型，最后对该混合模型的出水指标进行了验证，同时与简化机理模型进行建模评价指标对比，验证了混合模型的有效性。本发明提供了一种机理与数据相融合的混合建模方法，建立了城市污水处理脱氮过程机理-数据混合模型，通过机理模型来计算污水处理脱氮过程的生化反应，采用数据模型对机理模型的建模误差进行补偿；结果表明：与单一的简化机理模型相比，混合模型的精度得到了极大的提升，混合模型不仅物理可解释性强，而且更好地利用了数据的因果关系。