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灰色系统与神经网络分析方法及其应用研究

系统科学是20世纪人类最伟大的科学成就之一。一般系统理论是系统科学的基础理论,它由L.V.Bertranffy提出,并经Klir、Mesarovic、Takahara以及Lin、Ma等学者发展,已经有许多极具指导意义的成果。其中,由Mesarovic、Takahara提出的数学一般系统理论致力于对输入输出系统的控制、决策等的研究,并提供了相当完善和精确的概念、结构及相关定理。灰色系统理论作为一种重要的一般系统理论形式,得到了广泛应用,特别是陈绵云提出的趋势关联分析理论和系统云建模理论为一般系统论在“贫”信息系统中的应用提供了新的途径。本文在这两者的基础上,利用人工神经网络作为主要手段,研究了控制系统中的建模、预测、聚类、智能控制和分布式计算等相关问题,论文的主要内容和成果如下:在集中对一般系统论、“贫”信息系统理论的研究现状及发展趋势进行较为系统的综述基础上,探讨了一般系统论、“贫” 信息系统理论和控制系统三者之间的关系,对人工  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于灰色系统与神经网络的组合预测方法及应用研究

灰色组合预测模型是组合预测理论中的主要研究方向之一,灰色模型与其他模型的有机结合是灰色组合预测模型的重要内容。本文对灰色预测模型和神经网络的基本概念和建模机理进行分析,并对灰色GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和BP神经网络的结合方式进行研究,建立了将灰色系统和神经网络相结合的组合预测模型,分别提出了基于灰色GM(1,1)模型与BP神经网络的组合预测模型GM-BP1和GM-BP2,基于灰色Verhulst模型与BP神经网络的组合预测模型Verhulst-BP,并分别通过实验验证了三种方法的有效性和可行性。具体如下:(1)基于灰色GM(1,1)模型与BP神经网络的组合预测模型GM-BP1:通过对原始数据序列建立GM(1,1)模型得到误差序列,进而用BP神经网络对误差序列进行回归训练获取预测误差序列,最后将GM(1,1)模型预测值与预测误差相加得到新的预测值。该模型通过对GM(1,1)模型预测值的误差进行修正,使模型精度得...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

数控机床热误差建模新方法及其应用研究

本文首先对国内外数控机床热误差补偿技术的研究现状作了概述与分析,在此基础上,对热误差补偿研究的关键技术如:①热关键点的优化选择、②热误差建模技术进行了深入的分析研究,并通过数控机床加工中心的实验应用分析,证实本文研究成果可显著有效地改善机床的加工精度。主要研究工作包括以下几点:(1)针对影响机床热误差建模的机床温度场分布问题,提出了优化热关键点的新方法。借助于灰色系统理论的关联度分析方法,根据现场测得的统计数据序列,建立了灰关联分析模型,分析了影响机床温度场分布中的各因素对机械加工热误差的重要程度,对其进行了综合性能评价并进行了相对优劣排序,从众多的温度测点中选出了影响程度最关键的点,经过温度测点的筛选,减少了测点的数量,优化了测温时热传感器在机床上的布置,从而可以较简便的分析所研究机床的热误差,提高了热误差模型的鲁棒性。(2)提出了采用时间序列分析法进行机床热误差建模的基本原理及方法,及其在数控机床热误差补偿建模中的应用。详细...  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北财经大学
东北财经大学

系统工程理论与方法技术及其在管理实践中的应用研究

基于以系统工程理论与实践为主题的文献数量相对较少,且在研究方法上绝大多数采用了定量研究方法的情况,以及期刊《系统工程理论与实践》在系统工程界的权威性。本文以1981-2010年30年间《系统工程理论与实践》上发表的学术论文为研究对象,采用基于量化分析的定性研究方法,结合运用NVivo8软件等分析工具,探讨了30年来我国系统工程研究的理论基础、实践领域(管理实践角度)及系统方法技术的基本情况和变化趋势。研究表明,我国系统工程研究的理论基础主要集中于运筹学,控制论、灰色系统理论、自组织理论、系统动力学、决策支持系统理论、信息论、模糊理论、可拓学、粗糙集理论及马尔科夫理论等。且运筹学、控制论、灰色系统理论、自组织理论、模糊理论、可拓学呈下降趋势,系统动力学、决策支持系统理论呈波动趋势,信息论呈上升趋势。粗糙集理论和马尔科夫理论是近10年才在该刊中出现的理论,对它们研究与应用的热度相对较高;虽然对运筹学研究与应用的热度在逐渐降低,但由于...  (本文共89页) 本文目录 | 阅读全文>>

兰州交通大学
兰州交通大学

灰色神经网络在S700K转辙机故障诊断系统中的应用研究

随着铁路向高速、重载快速发展,S700K型电动转辙机大量投入使用,这就需要更加完备的运行状态监测机制和智能化的故障诊断方法来提高设备的安全性和可靠性。长期以来,对转辙机故障诊断及定位的分析仅依靠维修工作人员的专业知识和经验,微机监测系统采集信息仅作为人工判断故障的依据,故障识别时间较长,且误判、漏判现象时有出现。本文在对国内外电动转辙机故障诊断方法研究分析的基础上,针对目前S700K型电动转辙机故障识别手段相对落后且已有故障诊断方法均有其局限性这一问题,基于微机监测系统采集的S700K型电动转辙机运行功率曲线,结合灰色关联分析方法和神经网络建模技术,设计灰色神经网络,将其应用于S700K型电动转辙机的故障诊断。首先,通过S700K型电动转辙机的基本结构与工作过程,分析其故障产生机理及主要性能参数,研究各主要性能参数之间的关系,得出S700K型电动转辙机运行的功率值可作为故障诊断的特征参数。根据S700K型电动转辙机功率曲线的采集...  (本文共59页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

人工神经网络在水质模拟与水质评价中的应用研究

人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,近年来,随着人工神经网络理论和应用技术的日益完善,慢慢地成为各个学科的研究热点。本文在较全面阐述了ANN基本原理、优化算法的基础上,提出将BP神经网络引入水质模拟和水质评价领域,主要以三峡水库为例,在人工神经网络建模方法及其在水质模拟及评价的应用方面做了些探索性的研究。研究的内容主要有:首先,对BP神经网络的基本原理及推导过程进行详细阐述,并以长江朱沱至黄谦段为研究区域,研究入河污染物(CODmn、DO和BOD5)在水质监测断面朱沱和黄谦上的水质响应。选用了改进的BP神经网络模型——Levenberg-Marquardt规则训练前向算法的BP神经网络,建立能够反映研究区域中,下游断面污染物各水质响应指标与影响它的上游断面各参量之间关系的水质模型,分析和验证该方法的适用性。研究结果表明:据此方法建立的模型在预测精度上具有较高的优越性。用弹性BP算法建立了湖泊富营养化评价神...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>