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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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275 篇 期刊文献
129 篇 学位论文
24 篇 会议
1 篇 成果

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日期分布

学科分类号

412 篇 工学
- 138 篇 软件工程
- 114 篇 机械工程
- 96 篇 控制科学与工程
- 90 篇 计算机科学与技术...
- 62 篇 电气工程
- 30 篇 动力工程及工程热...
- 29 篇 仪器科学与技术
- 29 篇 交通运输工程
- 27 篇 水利工程
- 17 篇 土木工程
- 16 篇 材料科学与工程（可...
- 13 篇 矿业工程
- 12 篇 力学（可授工学、理...
- 12 篇 船舶与海洋工程
- 9 篇 信息与通信工程
- 8 篇 建筑学
- 8 篇 航空宇航科学与技...
- 8 篇 农业工程
- 7 篇 电子科学与技术（可...
- 7 篇 环境科学与工程（可...
86 篇 管理学
- 82 篇 管理科学与工程(可...
34 篇 理学
- 19 篇 系统科学
- 7 篇 数学
7 篇 医学
7 篇 军事学
6 篇 经济学
- 6 篇 应用经济学
6 篇 农学
- 5 篇 农业资源与环境
2 篇 艺术学
1 篇 哲学
1 篇 法学
1 篇 教育学
1 篇 文学

主题

429 篇 自适应神经模糊推...
34 篇 神经网络
20 篇 模糊控制
18 篇 人工神经网络
18 篇 故障诊断
17 篇 减法聚类
13 篇 仿真
11 篇 混合学习算法
10 篇 遗传算法
10 篇 模糊神经网络
9 篇 支持向量机
9 篇 anfis
9 篇 非线性系统
7 篇 建模
7 篇 电力系统
7 篇 软测量
6 篇 模糊聚类
6 篇 预测
5 篇 反向传播网络
5 篇 径流预测

机构

21 篇 南华大学
13 篇 上海交通大学
13 篇 中南大学
13 篇 燕山大学
12 篇 华北电力大学
9 篇 北京交通大学
9 篇 长沙理工大学
9 篇 大连海事大学
9 篇 哈尔滨工业大学
9 篇 河北工业大学
8 篇 郑州大学
8 篇 江南大学
7 篇 兰州交通大学
7 篇 同济大学
6 篇 天津大学
6 篇 江苏大学
6 篇 南京航空航天大学
6 篇 厦门大学
6 篇 南京理工大学
6 篇 东北大学

作者

15 篇 张志军
14 篇 丁德馨
5 篇 毕忠伟
5 篇 饶龙
5 篇 李广悦
5 篇 zhang zhi-jun
5 篇 ding de-xin
4 篇 曲强
4 篇 郭恒
4 篇 ding dexin
4 篇 黄士涛
4 篇 李盛新
4 篇 liu wei
4 篇 胡全义
4 篇 刘炜
3 篇 zhang lei
3 篇 逄宗鹏
3 篇 余岳峰
3 篇 liu yuan
3 篇 徐文平

语言

425 篇 中文
4 篇 英文

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排序：

FPGA+计算机模式下纸病二次辨识方法研究

FPGA+计算机模式下纸病二次辨识方法研究

引用

作者：王亚波陕西科技大学

学位级别：硕士

随着造纸工业的飞速发展,造纸生产自动化的不断提升,当前纸机纸幅愈加增宽、车速也不断增快,加之造纸纤维、工艺流程和机械设备等不确定因素存在,使得纸张抄造过程中面临更多缺陷(常见外观纸病)的风险,且人们对于纸质产品的质量要求也... 详细信息

随着造纸工业的飞速发展,造纸生产自动化的不断提升,当前纸机纸幅愈加增宽、车速也不断增快,加之造纸纤维、工艺流程和机械设备等不确定因素存在,使得纸张抄造过程中面临更多缺陷(常见外观纸病)的风险,且人们对于纸质产品的质量要求也越来越高,传统的依靠人工检测纸张缺陷的检测技术已无法满足现实需要。因此,研究一种基于机器视觉的自动化检测设备成为首选解决方案,对于提高检测效率、提升纸病辨识精度显得尤为重要。本课题通过对造纸工业现场常见纸病成因及特征分析,研究分析现有纸病在线检测方案的优劣,提出了在FPGA+计算机模式下纸病二次辨识的技术方案,并在此基础上改进硬件平台,确定分类算法,开发纸病二次辨识软件系统。主要研究工作及内容如下:(1)纸病二次辨识技术方案的确定目前一般采用“工业相机+计算机”结构模式的纸病在线检测系统,分析其工作流程和一次辨识的工作方式,由于作为检测系统核心的计算机是以串行方式处理图像数据的,这使得其越来越难以实时处理高速、宽幅纸机产生的海量数据。针对该种模式检测系统日益受限的快速性和精确性瓶颈问题,提出了在“工业相机+FPGA+计算机”的检测系统结构模式下,实现纸病“二次辨识”的技术方案。由FPGA承担纸病一次辨识,并将疑似纸病区域发送给计算机,通过计算机完成对疑似纸病区域精确的二次辨识。(2)纸病分析及算法研究分析常见外观纸病的致病机理及纸病特征,利用数字图像处理技术对采集到的图像进行处理,主要包括FPGA端实现的图像预处理、疑似纸病区域分割;上位机端实现图像的特征提取和纸病的分类辨识。算法研究中,主要通过仿真统计和分析各算法对纸病的处理效果,选取独立且完备的特征量以提高辨识精度。(3)纸病二次辨识软件系统的实现根据方案需求,确定软件系统功能要求,将系统分为两部分进行设计:(1)FPGA端设计,FPGA端共分为六个功能模块进行设计与实现,主要完成图像采集模块、图像预处理模块、边缘检测模块、疑似纸病区域分割模块、SDRAM缓存模块、Ethernet传输模块等;(2)在VS2010软件开发平台上,采用C++语言在MFC框架下编程实现各模块功能,采用多线程技术以满足系统操作实时性要求。软件根据模块功能设计了图像采集模块、数据处理模块、数据库模块和界面显示模块等,从而很好地实现了纸张表面缺陷的实时检测、纸病实时辨识和统计、纸病及日志信息的存储和查询等功能。最后,通过对整个纸病检测系统进行调试,在调试过程中逐步改进硬件结构、完成光源优化、完善软件系统功能。经过测试表明,本课题所采用的硬件结构和光源优化对同类产品的视觉检测具有一定的指导和借鉴作用,纸病检测软件系统能够快速稳定运行,能够对纸病很好地识别和分类统计,满足检测需求。同时,课题提出的纸病二次辨识方法构建分布式的纸病检测硬件系统,具有较好的移植性和拓展性,能够最大程度的分解纸病检测的快速性问题和精确性问题。

关键词：机器视觉纸病二次辨识自适应神经模糊推理系统 FPGA 以太网

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基于小波变换的心电波形分类及冠心病自动诊断

基于小波变换的心电波形分类及冠心病自动诊断

引用

作者：熊敏中南大学

学位级别：硕士

冠心病是当今危害人类健康的主要心血管疾病之一,动态心电图是目前临床上诊断心血管疾病的重要手段,利用人工智能技术对心电信号进行准确的分析一直是国内外研究的热点,而ST段形态的准确分类又是其中的一项重要技术,对提高冠心病自动诊... 详细信息

冠心病是当今危害人类健康的主要心血管疾病之一,动态心电图是目前临床上诊断心血管疾病的重要手段,利用人工智能技术对心电信号进行准确的分析一直是国内外研究的热点,而ST段形态的准确分类又是其中的一项重要技术,对提高冠心病自动诊断系统的性能起关键性作用。本文采用更为精确的心电信号检测定位方法,结合自适应神经模糊推理系统建立数学图形分类模型,并对模型进行改进,准确地实现了对冠心病病发初期病理特征的自动诊断,主要的创新性工作如下： 1、利用多孔算法的小波变换对于不规则离散信号采样点的无抽取平移不变性和三次B样条函数的高阶平滑特性,把三次B样条小波嵌入到多孔算法的小波变换中,对QRS波群的特征点进行精确的检测定位,通过实验仿真数据验证,该方法的准确率达到了99.8%； 2、根据ST段各种形态的数学特征,本文定义四个参数：曲线类型参数d,偏移电平参数c,直线倾斜方向参数κ,曲线凹凸方向参数p,然后采用自适应神经模糊推理系统建立数学图形分类模型,通过对系统输入参数的判断,并对判断结果进行组合,完成对ST段的形态判别,通过实验仿真数据验证,该方法的准确率达到了92%以上： 3、根据上述定义的四个参数,结合冠心病病发初期的病理特征,对冠心病病发初期的自动诊断过程进行建模,然后采用共轭梯度法对该系统进行改进,通过对每次反向调整运算的权重矢量的大小和方向的计算,来确定权重的最优值,从而提高系统的运算速度和收敛速度,也提高了冠心病病发初期自动诊断的准确率和精确性。

关键词：心电信号多孔算法数学图形分类自适应神经模糊推理系统

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自适应模糊神经网络及其在旋转位置伺服系统中的应用

自适应模糊神经网络及其在旋转位置伺服系统中的应用

引用

作者：王培良浙江大学

学位级别：硕士

本文的研究内容是基于模糊逻辑和人工神经网络的智能控制策略及其在运动控制中的应用。智能控制策略作为先进控制方法的重要组成部分,近年来得到了广泛的研究和应用。本文首先阐述了模糊集合论与模糊逻辑、人工神经网络与学习控制的基... 详细信息

本文的研究内容是基于模糊逻辑和人工神经网络的智能控制策略及其在运动控制中的应用。智能控制策略作为先进控制方法的重要组成部分,近年来得到了广泛的研究和应用。本文首先阐述了模糊集合论与模糊逻辑、人工神经网络与学习控制的基础理论与研究成果,并在此基础上介绍了由二者整合而成的自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy InferenceSystem,简称ANFIS)的研究现状。最后,本文分别提出了基于对多性能指标分别加权的专家模糊控制策略,以及基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制策略,并分别将两种策略应用于旋转位置伺服系统。实验结果证明,本文提出的控制策略是有效的,并取得了较好的控制效果。第一章简要介绍了本文的研究背景、主要内容以及创新点第二章介绍并讨论了模糊逻辑的原理及控制策略。第三章介绍并讨论了人工神经网络的基本理论和典型的网络模型,并对基于神经网络的智能控制的研究成果及控制策略进行了简要的介绍。第四章介绍了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)发展历史,阐述了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本理论和典型算法,并对基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的智能控制的研究成果进行了简要的介绍。第五章讨论了Matlab环境下实时控制的实现方法。第六章以一个旋转位置伺服系统为对象,介绍其在PID控制、模糊控制和ANFIS控制策略下的实现方法,以及控制实验的结果。第七章总结了本文的工作,给出了最后的结论。

关键词：模糊逻辑人工神经网络自适应神经模糊推理系统旋转位置伺服系统

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置换蒸煮过程蒸煮终点在线预测的研究

置换蒸煮过程蒸煮终点在线预测的研究

引用

作者：甘文涛陕西科技大学

学位级别：硕士

造纸工业是一个与经济发展和人民生活质量息息相关的产业,同时也是一个能耗高、污染大的产业。随着能源成本的与日俱增,以及环保要求的不断提高,其发展受到严重阻碍。置换蒸煮系统(DDS)是一个高效节能环保的制浆技术,是制浆企业目前新... 详细信息

造纸工业是一个与经济发展和人民生活质量息息相关的产业,同时也是一个能耗高、污染大的产业。随着能源成本的与日俱增,以及环保要求的不断提高,其发展受到严重阻碍。置换蒸煮系统(DDS)是一个高效节能环保的制浆技术,是制浆企业目前新建和改造的首选技术。但置换蒸煮过程工艺复杂,从装料开始到蒸煮完成要经历6～7个阶段,期间有多次能量与化学药品的置换回用,需要控制的工艺参数众多,导致根据熟练操作工的经验或者H因子来判断何时停止蒸煮进行放锅卸料的效果不够理想(过蒸煮,欠蒸煮)。为了真正实现置换蒸煮的有效节能并降低污染,设计针对置换蒸煮过程终点卡伯值软测量系统,以保证能够适时停止蒸煮,降低粗浆质量波动,提高浆料品质,防止蒸汽与化学药品的浪费,这是当前置换蒸煮制浆行业研究的热点问题。本文以四川某浆纸企业置换蒸煮DCS项目为背景,在国家国际科技合作项目“节能环保型置换蒸煮关键技术与设备的合作研究(2010DFB43660)”的经费支持下,以蒸煮终点卡伯值的软测量为研究对象,从置换蒸煮过程的工艺及机理、辅助变量选取、软测量模型建立到蒸煮终点预测系统的设计及实现等方面,进行了以下内容的研究。(1)置换蒸煮终点软测量辅助变量的选取及软测量方案的提出在对传统间歇式蒸煮机理与DDS置换蒸煮机理深度分析比较的基础上,总结出了置换蒸煮过程中脱木素反应的特殊性。并以此为理论依据,分析现有的蒸煮终点卡伯值软测量模型用在DDS置换蒸煮过程上存在的缺点与不足,针对置换蒸煮过程确定了终点卡伯值软测量的辅助变量,并提出一种新的软测量建模方案。(2)置换蒸煮软测量模型的建立及校正利用神经网络具有较强的自学习、自适应能力,以及模糊控制易于表达专家知识的特点,本文将两者的优点相结合,采用自适应神经模糊推理系统图像编辑器,以DDS置换蒸煮现场采集的数据为样本,建立了基于TakagiSugeno型自适应神经模糊推理系统的DDS置换蒸煮终点卡伯值软测量模型,并对模型的预测效果进行了仿真及校正。(3)置换蒸煮终点在线预测系统的设计及实现以MATLAB和西门子Step7+Win CC为软件基础,以置换蒸煮DCS系统为基础,通过OPC技术实现MATLAB与Win CC之间的数据交换,设计置换蒸煮终点卡伯值软测量子系统,实现置换蒸煮过程卡伯值的实时在线软测量及蒸煮终点报警。本文建立置换蒸煮终点卡伯值软测量模型所用的样本数据直接在生产现场采集而来,所建立的模型较符合工业现场的实际模型,拥有较高的准确性;同时,针对该模型设计的置换蒸煮终点预测子系统,在原有DCS控制系统的基础上,采用OPC技术,在几乎不增加任何硬件设备的情况下,可以实现卡伯值实时在线软测量以及蒸煮终点的在线预测,对置换蒸煮制浆行业提高浆料质量,防止能源和化学品浪费具有实际意义和推广价值。

关键词：置换蒸煮过程蒸煮终点卡伯值在线软测量自适应神经模糊推理系统

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基于ANFIS模型的水质COD预测研究

基于ANFIS模型的水质COD预测研究

引用

作者：连亮亮浙江农林大学

学位级别：硕士

水是一切有机体的重要组成部分,随着社会和生产的发展,地球上可利用的水资源日趋短缺。因此,探究水环境的质量安全就显得尤为重要。化学需氧量（Chemical Oxygen Demand简称COD）是在一定的条件下,采用一定的强氧化剂处理水样时,所消耗... 详细信息

水是一切有机体的重要组成部分,随着社会和生产的发展,地球上可利用的水资源日趋短缺。因此,探究水环境的质量安全就显得尤为重要。化学需氧量（Chemical Oxygen Demand简称COD）是在一定的条件下,采用一定的强氧化剂处理水样时,所消耗的氧化剂量。它是表示水中还原性物质多少的一个指标,化学需氧量越大,说明水体受有机物的污染越严重。本文以浙江省6个地区的河流、水库为研究区域,确定PH、溶解氧（DO）、氨氮（NH3-N）和总磷（TP）4个水质指标为输入参数,以COD指标作为输出参数,每个研究区域采集600组数据作为实验数据。利用两种常用的神经网络模型进行预测分析,即误差反向传播（Back Propagation简称BP）网络模型和径向基函数（Radial Basis Function简称RBF）网络模型,并指出各自的优缺点。由于人工网络的缺点,利用模糊推理系统与人工神经网络的相结合建立自适应神经模糊推理系统预测模型。建立三种网络的预测模型后,将各监测点训练数据输入其中进行训练学习。BP网络、RBF网络和ANFIS预测模型训练完成后,将各监测点测试数据输入三种预测模型中从而得出三种预测模型针对水域中COD含量预测的性能。最后通过比较各平均相对误差、均方误差及均方根误差来判别三种预测模型的优劣性,借以判断ANFIS模型是否具有良好的预测性和泛化性。实验结果表明,ANFIS预测模型的平均相对误差相较于传统人工神经网络模型减小了5%,且预测数据离散度较低,更接近于实际值。从泛化性能来看,ANFIS预测模型具有良好的泛化性,针对不同地点的水体都能简单、快捷及准确的预测水体中COD含量。

关键词：自适应神经模糊推理系统人工神经网络化学需氧量水质

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基于模糊与虚拟仪器的滚动轴承故障诊断系统研究

基于模糊与虚拟仪器的滚动轴承故障诊断系统研究

引用

作者：尚景山大连交通大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转机械中应用广泛,同时也是易损零件之一。由于滚动轴承特定的使用环境,造成其寿命的随机性较大,目前还无法准确预测其寿命的长短,但它的运行状态直接影响到整个机械设备的状态。据统计,在旋转机械的故障中,有30%是由滚动... 详细信息

滚动轴承是旋转机械中应用广泛,同时也是易损零件之一。由于滚动轴承特定的使用环境,造成其寿命的随机性较大,目前还无法准确预测其寿命的长短,但它的运行状态直接影响到整个机械设备的状态。据统计,在旋转机械的故障中,有30%是由滚动轴承故障引起的。对滚动轴承进行状态监测及故障诊断能及时发现故障,能有效保护工厂财产及工人人身安全。因此,研究滚动轴承故障诊断技术有很重要的现实意义。振动检测法是现在滚动轴承故障诊断研究和应用的主流。由于滚动轴承本身在工作时必然伴随旋转而产生振动,其运行状况的好坏往往直接反映在振动信号中,而且振动信号测试简单、直观。通过测量、分析轴承的振动信号来判断轴承状态、进行故障诊断方便可靠。模糊神经网络系统是近年来计算机智能领域中一个新的研究方向。它融合了神经网络和模糊系统的各自优点,将模糊推理系统架构于神经网络上,充分发挥模型对于系统不确定性与不精确性的处理能力,同时具有自我学习与组织能力,能够调整模型的参数,因此被用于滚动轴承的故障诊断。本文提出了一种基于频带能量和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的滚动轴承故障诊断方法。通过对滚动轴承振动信号进行时域分析,提取频段能量参数,实时判断滚动轴承故障状态,然后再利用ANFIS作为分类器进行故障模式识别。利用ANFIS进行滚动轴承故障诊断,可以降低对操作人员的专业知识的要求,将故障诊断从传统方法转向人工智能方向。同时,诊断系统中智能技术的应用能大大降低维修人员工作强度。利用虚拟仪器设计开发了振动信号采集系统。同时结合LabVIEW和MATLAB两款软件的特点,开发了采用两者混合编程的滚动轴承故障诊断系统。通过对实测的齿轮减速机滚动轴承故障信号数据进行验证。结果表明,本文设计的基于模糊与虚拟仪器的滚动轴承故障诊断系统具有可靠、实用等特点。

关键词：滚动轴承故障诊断频带能量自适应神经模糊推理系统虚拟仪器

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基于ANFIS的变压器故障诊断方法研究

基于ANFIS的变压器故障诊断方法研究

引用

作者：刘炜兰州交通大学

学位级别：硕士

电力变压器是电力系统的重要主设备,担负着电网间升降电压和转化电能的功能,是输变电系统的心脏,其正常运行直接关系到整个电力系统的安全稳定运转。电力系统部门面临的重要问题之一便是对电力变压器进行绝缘状态检测和潜伏性绝缘故障诊... 详细信息

电力变压器是电力系统的重要主设备,担负着电网间升降电压和转化电能的功能,是输变电系统的心脏,其正常运行直接关系到整个电力系统的安全稳定运转。电力系统部门面临的重要问题之一便是对电力变压器进行绝缘状态检测和潜伏性绝缘故障诊断,因此,研究电力变压器的故障诊断技术具有重要的现实意义。油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis,DGA）是目前分析电力变压器绝缘状态最重要的检测方法,为诊断变压器内部故障提供了重要依据。自适应模糊神经推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS）利用神经网络的学习机制和自适应能力对模糊系统进行建模,从对大量数据的学习中得到系统的隶属函数和模糊规则。因此对于缺乏或难以获取定性的知识和经验的复杂系统,ANFIS有着独到的优势。 IEC三比值法是基于DGA分析中最常用的方法,但气体体积分数未超过阈值时不适宜用此方法,且IEC三比值编码存在编码缺损以及临界值判据缺损问题。在以往的各种智能诊断方法中,很少有与IEC三比值法一起结合使用的。为了进一步提高三比值法诊断的正确率和智能性,适应输入数据特征的变化,本文将ANFIS引入变压器故障诊断领域。本文所做工作如下: （1）根据IEC三比值法的诊断要求,收集变压器故障诊断数据,计算C2H2/C2H4、CH4╱H2、C2H4/C2H6三对气体体积的比值,将这三对比值数据作为ANFIS的输入向量。（2）选择能够更好描述IEC三比值编码模糊区间的降岭形隶属函数作为ANFIS模糊化层的隶属函数,使得ANFIS建模更加符合实际数据模型。（3）使用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进经典ANFIS以BP算法和最小二乘法为基础的混合学习算法,以克服BP法易于陷入局部最优的缺点,提高系统的收敛速度和诊断正确率。（4）将基于改进算法ANFIS的故障诊断系统用于变压器故障诊断,并与使用BP算法训练的ANFIS的诊断结果和BP网络诊断结果做了比较。检验结果表明使用改进算法的ANFIS进行变压器故障诊断是可行的,并且诊断正确率比传统IEC三比值法诊断有所提高。

关键词：变压器自适应神经模糊推理系统故障诊断油中溶解气体分析

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基于EEMD-ANFIS的短期风电功率预测研究

基于EEMD-ANFIS的短期风电功率预测研究

引用

作者：陈希武汉科技大学

学位级别：硕士

由于风能的非平稳性和波动性,风电功率的大规模并网将会给电网带来非常大的冲击。对于风电功率的精准预测不仅有利于电网的调度,还可以提高风电功率的利用效率以及保证电网的稳定运行。本文先从用于风电功率预测的风数据着手,对其中的... 详细信息

由于风能的非平稳性和波动性,风电功率的大规模并网将会给电网带来非常大的冲击。对于风电功率的精准预测不仅有利于电网的调度,还可以提高风电功率的利用效率以及保证电网的稳定运行。本文先从用于风电功率预测的风数据着手,对其中的不健全数据进行校正,从源头上减小误差;然后,不只是考虑算法,还根据风速和风电功率的数据特性建立风电功率预测模型,实现风电功率的短期预测,主要研究内容如下:首先,基于风电场实测的风速和风电功率数据的系列研究发现:风速和风电功率是随机性很强的数据,它们表现出非线性和非平稳性特征,同时风电功率的最大Lyapunov指数指明该数据具有混沌特性。其次,针对实测风数据中存在数据缺失和异常问题,采用综合学习粒子群(CLPSO)算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,即CLPSO-LSSVM模型作为上述不健全数据的校正模型,以相关系数作为评价指标和常用模型的校正结果展开对比,验证本校正模型的有效性。最后,根据风速与风电功率数据的非平稳和非线性特性,组建EEMD-ANFIS预测模型,先使用聚类经验模态分解(EEMD)算法将上述数据分解为一系列相对平稳的分量,然后建立各分量的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预测模型,最后将各分量的预测结果相加得到总的预测结果。又分别结合气象因素对风电功率的影响、风电功率的混沌特性、风速到风电功率的转换曲线建立了三种基于EEMD-ANFIS的预测模型,评价三种预测模型的精度高低以判定出最好的预测模型。

关键词：风数据校正综合学习粒子群自适应神经模糊推理系统气象因素风电功率预测

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基于GA-ANFIS的股指预测研究

基于GA-ANFIS的股指预测研究

引用

作者：陈安辉哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

投资股市具有高回报性,但与之相伴的还有它的高风险性。个人投资者和机构投资者都希望能够找到一种有效的方法,来对今后股市的运行状况进行判断及预测。长期以来,上证指数被一致认为是整个国家实体经济发展状况的先行指标。对于投资者而... 详细信息

投资股市具有高回报性,但与之相伴的还有它的高风险性。个人投资者和机构投资者都希望能够找到一种有效的方法,来对今后股市的运行状况进行判断及预测。长期以来,上证指数被一致认为是整个国家实体经济发展状况的先行指标。对于投资者而言,股指可以为股市的投资布局提供指导;对于监管部门而言,它对于实施股市监督和调控的具有重要的参考作用。所以,为了增加投资者的收益,并使监管部门可以有效的对股市进行监督和调控,如何有效提高股指预测的准确度具有重大的意义。在本文中,利用遗传算法优化的自适应神经模糊推理系统ANFIS混合模型来预测股票指数。由于具有良好的非线性问题处理能力、强大的自学习能力及自适应能力,神经网络已经被越来越多的用于股指预测之中。模糊控制和神经网络存在很多互补的特性,本文在总结国内外学者研究的基础之上,阐述了神经网络和模糊控制原理,分析了两者的可融合性。采用单步预测法,即前日数据预测当日收盘指数,运用主成分分析法、减法聚类和遗传算法构建GAANFIS模糊神经网络模型。首先采用主成分分析法处理输入变量,减少变量维数、降低数据噪声,然后将数据归一化,之后采用减法聚类初始化ANFIS网络结构,最后利用遗传算法优化聚类参数构建GA-ANFIS模型。为验证所提出组合模型的实用性,本文在实证分析方面主要分为三个阶段来逐步进行:第一阶段,采用GA-ANFIS自适应神经模糊推理系统模型对上证指数收盘价进行预测,结果表明模型预测效果较好,预测精确度较高且误差较小;第二阶段,采用BP神经网络模型对上证指数收盘价进行预测,并与GA-ANFIS模型预测效果进行对比,结果表明GA-ANFIS模型预测效果优于BP神经网络模型;第三阶段,使用传统的时间序列分析法ARIMA模型对上证指数进行预测分析,并与GA-ANFIS模型进行对比分析,结果表明GAANFIS模型具有更好的预测效果。

关键词：股指预测自适应神经模糊推理系统遗传算法神经网络

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基于LabVIEW的矿井排水自动监控系统的设计与实现

基于LabVIEW的矿井排水自动监控系统的设计与实现

引用

作者：王佳辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

矿井排水系统是保证煤矿生产稳定运行,保障工人生命安全的重要系统。采用人工操作的排水系统存在排水效率低、经济效益差、容易发生事故等弊端。而且矿井涌水具有严重非线性,无法建立精确数学模型。传统的PID控制、模糊控制无法起到良... 详细信息

矿井排水系统是保证煤矿生产稳定运行,保障工人生命安全的重要系统。采用人工操作的排水系统存在排水效率低、经济效益差、容易发生事故等弊端。而且矿井涌水具有严重非线性,无法建立精确数学模型。传统的PID控制、模糊控制无法起到良好的控制效果。为解决上述问题,提出应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对水泵进行自动控制的方法,通过其自组织、自学习、高精度、稳定性好的特点弥补当前控制方式的不足。采用LabVIEW与MATLAB混合编程的方法设计了基于ANFIS的矿井水泵控制器,将ANFIS控制器与避峰填谷原则以及轮流工作原则融合,提出了矿井排水系统综合控制策略。运用LabVIEW软件完成对整套矿井排水自动监控系统的设计。仿真研究表明,在控制矿井排水系统方面,与PID控制、模糊控制相比,ANFIS控制的上升时间更短,无超调,控制更精确,控制性能更好。效益分析表明,本系统能够创造出显著的经济效益与社会效益,具有广泛的推广价值。

关键词：矿井排水自动控制监控系统自适应神经模糊推理系统 LabVIEW

来源：评论

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