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基于粒子群优化改进灰色模型的数控机床故障预测
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&&在传统灰色预测模型的基础上,将背景值优化和新陈代谢模型相结合,构造出改进灰色模型GM(1,1,P),并将其应用于数控机床的故障预测。本模型在预测过程中综合考虑背景值与初始条件对预测精度的影响,采用新陈代谢过程来进行原始数据信息的更新,并采用粒子群优化算法进行每次新陈代谢的背景值优化。通过对某型数控车床主轴故障的实验仿真证明,这一改进灰色模型应用于数控机床
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基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统模型的船舶横摇运动预报分析
为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system, GPSO-ANFIS).GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统;再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型.其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素.最后通过实船&育鲲&轮的横摇数据进行仿真实验.实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度.并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据.
Abstract：
In order to predict the navigation state of ship in the wind and waves accurately, timely and efficient and ensure the safety of personnel, cargo and ship, a grey particle swarm optimization algorithm combined with adaptive neural-fuzzy inference system (grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system, GPSO-ANFIS) is proposed.The fuzzy c-mean clustering is introduced to confirm the fuzzy rule number to build the fuzzy inference system, the particle swarm optimization algorithm is used to train and optimize the fuzzy system and establish an optimal forecasting system model.The grey prediction theory is introduced into the proposed prediction model to alleviate the unfavorable effects of uncertainty caused by various environmental factors and the adverse effects caused thereby on the prediction accuracy.PSO-ANFIS model which combined with grey model is proposed for the real time ship rolling motion prediction.The measurement data from scientific research and training ship Yu Kun is chosen as the test database.Simulation results have demonstrated that the proposed method can give predictions for ship rolling motion in real time with high accuracy and satisfactory stability.And this proposed approach provides a valuable theoretical basis for the intelligent navigation of the ship.
ZHANG Ze-guo
YIN Jian-chuan
HU Jiang-qiang
作者单位：
大连海事大学航海学院,大连,116026
年，卷(期)：
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基金项目：
国家自然科学基金项目，中央高校基本科研业务经费项目，交通部应用基础研究项目，辽宁省教育厅一般项
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基于粒子群优化算法的广义累加灰色模型
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&&探讨定性分析与定量计算相结合的广义累加生成技术,讨论基于粒子群优化算法(particl swarm optimization algorithm,PSOA)的累加矩阵求解方法和间接灰色模型的优化算法。首先分析和总结4类典型序列的累加生成矩阵模式与参数结构,然后根据实际问题选择合适的累加生成矩阵模式,并用模式中的参数与背景值修正向量共同构成待求粒子。借助粒子群优化算法,以间接灰色模型的平均相对误
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你可能喜欢粒子群优化灰色模型在负荷预测中的应用--《中国管理科学》2007年01期
粒子群优化灰色模型在负荷预测中的应用
【摘要】：针对电力系统负荷特性,分析灰色模型GM(1,1)的应用局限性,引入向量α改进灰色模型背景值序列的计算公式,从而构建了适应性更强的GM(1,1,α)模型。应用粒子群优化算法非线性全局寻优能力来求解最优α值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型PSOGM,并给出了电力负荷预测的应用实例。实例证明PSOGM模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：F224【正文快照】：
1引言灰色预测方法具有要求样本数据少、不考虑分布规律和变化趋势、预测精度高、可检验性强等优点,因而灰色模型尤其是GM(1,1)模型在电力负荷预测中得到了广泛关注[1-4]。但GM(1,1)模型主要适用于负荷增长较平稳的情况,而实际问题中影响负荷的不确定因素很多,对预测方法的适
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