基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模 被引量：44

1

作者 王恺 关少卿 +2 位作者 汪令祥 王鼎奕 崔垚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期26-32,共7页

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大... 提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。 展开更多

关键词 风力发电 功率预测 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 联合预测

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基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型 被引量：29

2

作者 王贺 胡志坚 仉梦林 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期218-224,共7页

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对... 提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。 展开更多

关键词 风力发电 波动范围 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 组合预测

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基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测 被引量：12

3

作者 陈法法 杨勇 +1 位作者 陈保家 陈从平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1655-1661,共7页

针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指... 针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指标,对特征指标序列进行模糊信息粒化,进而提取各个粒化窗口的有效分量信息;随后通过构建小波支持向量机对各个指标分量分别建立预测模型,实现对滚动轴承性能退化指标的退化趋势及波动范围的预测。实验结果表明,该预测方法可以有效跟踪滚动轴承性能衰退指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 小波支持向量机 滚动轴承 退化趋势预测

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利用模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法 被引量：34

4

作者 肖白 赵晓宁 +3 位作者 姜卓 施永刚 焦明曦 王徭 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期251-258,共8页

若直接使用实测负荷数据最大值进行空间负荷预测,则元胞负荷中的异常数据会导致预测结果精度降低,考虑到通过确定并利用元胞负荷合理最大值可以明显改善预测精度,提出一种基于模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法。首先构建电... 若直接使用实测负荷数据最大值进行空间负荷预测,则元胞负荷中的异常数据会导致预测结果精度降低,考虑到通过确定并利用元胞负荷合理最大值可以明显改善预测精度,提出一种基于模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法。首先构建电力地理信息系统,并在其中生成2类元胞。其次按照时间尺度的长短区分Ⅰ类元胞负荷颗粒度的粗细,通过划分模糊粒化窗口,建立合理的模糊集对Ⅰ类元胞细颗粒度下的历史负荷数据进行模糊信息粒化,进而确定出Ⅰ类元胞粗颗粒度下的历史负荷的合理最大值。然后采用支持向量机模型,对粗颗粒度下的Ⅰ类元胞负荷进行预测。最后确定Ⅰ类元胞负荷密度均衡系数,求取分类负荷密度指标,结合用地信息求得各Ⅱ类元胞负荷预测值,从而实现对空间电力负荷预测结果的网格化。工程实例表明了该方法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 空间负荷预测 地理信息系统 模糊信息粒化 支持向量机 网格化

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基于模糊信息粒化的光伏出力区间预测 被引量：5

5

作者 陈云龙 殷豪 +1 位作者 孟安波 周亚武 《电测与仪表》 北大核心 2018年第14期63-68,共6页

相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个... 相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个子序列。并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为随机分量,代表光伏输出的波动性,论文对该随机分量进行模糊化处理,从而得出其波动趋势以及波动上、下界,再分别进行预测;而复杂度相对较低的其他子序列代表光伏出力稳定分量,因此,直接对其进行确定性预测。论文采用经过纵横交叉算法改进的人工神经网络(CSO-BP)进行预测,得出最终光伏区间预测结果。 展开更多

关键词 光伏区间预测 模糊信息粒化理论 集成经验模态分解 样本熵 随机分量

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基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测 被引量：18

6

作者 殷豪 曾云 +1 位作者 孟安波 杨跞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1467-1474,共8页

不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然... 不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然后利用模糊信息粒化对重构后的噪声成分进行有效挖掘,提取每个窗口最小值、平均值和最大值。对各分量采用极限学习机分别建立预测模型,为了提高预测精度、缩小区间范围,采用改进布谷鸟算法对预测模型的参数进行优化。最后将所有分量的预测结果进行叠加,实现风速区间预测。以风电场实际数据为算例,结果表明所提方法具有较高的预测精度和可靠的多步区间预测,且运行效率高,能有效跟踪风速变化。 展开更多

关键词 多步区间预测 风速点预测 奇异谱分析-模糊信息粒化 极限学习机 改进布谷鸟算法

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基于模糊信息粒化和长短期记忆网络的短期风速预测 被引量：17

7

作者 殷豪 黄圣权 +2 位作者 刘哲 孟安波 杨跞 《电测与仪表》 北大核心 2019年第11期101-107,共7页

针对风速点预测无法对预测结果进行风险评估、区间预测难以满足电网精细化要求,以及现有静态预测方法难以描述风速序列长期相关性的现象,提出一种基于模糊信息粒化(Fuzzy Information Granulation,FIG)和长短期记忆(Long Short-Term Mem... 针对风速点预测无法对预测结果进行风险评估、区间预测难以满足电网精细化要求,以及现有静态预测方法难以描述风速序列长期相关性的现象,提出一种基于模糊信息粒化(Fuzzy Information Granulation,FIG)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的动态预测模型。该方法先对风速序列进行模糊信息粒化,提取出粒化后数据的最大值 (区间上界)、最小值(区间下界)和平均值。其次采用ADAM算法优化的LSTM网络对各粒化数据进行动态建模,得到能描述风速波动性的区间预测结果和点预测结果。算列表明,所提动态模型的预测效果比其它基本模型的预测效果更好。 展开更多

关键词 点预测 区间预测 长短记忆网络 模糊信息粒化 ADAM算法

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一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法 被引量：3

8

作者 郎丛妍 须德 李兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期2023-2028,共6页

提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法,为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式.本文首先提出了一种类相关的特征粒化方法,粒化后的模糊粒特征简化了分类关系且在一定程度上解决了感知主观性问题,因而通... 提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法,为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式.本文首先提出了一种类相关的特征粒化方法,粒化后的模糊粒特征简化了分类关系且在一定程度上解决了感知主观性问题,因而通过简单的分类器可以有效地提取空域中具有高视觉感知显著度的区域(简称为显著区域);其次,通过对显著区域的时域一致性分析提取视频序列中时域连续的显著区域集合,定义为时空显著单元.提取的时空显著单元能作为一种较为通用的语义级内容表示模式.实验结果分别从时域和空域两个方面验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 显著区域 模糊信息粒化 内容表示 视觉注意力机制

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基于模糊信息粒化SVM时序回归CPI预测 被引量：6

9

作者 路世昌 赵博琦 毕建武 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第14期82-84,共3页

为了对CPI变化范围及走势进行预测,文章提出了基于模糊信息粒化支持向量机预测模型。以历年月度CPI数值为样本进行模拟训练,通过交叉验证的方法对支持向量机参数进行寻优,并对三角型模糊粒子三个参数Low、R、Up进行回归预测,得出CPI变... 为了对CPI变化范围及走势进行预测,文章提出了基于模糊信息粒化支持向量机预测模型。以历年月度CPI数值为样本进行模拟训练,通过交叉验证的方法对支持向量机参数进行寻优,并对三角型模糊粒子三个参数Low、R、Up进行回归预测,得出CPI变化范围及走势,结果与实际情况相符,验证了该模型的有效性,能够为相关决策提供依据。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 SVM CPI 预测

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基于模糊信息粒化软测量建模方法研究 被引量：5

10

作者 王强 田学民 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期955-959,共5页

提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很... 提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化性能,是一种有效的数据建模方法. 展开更多

关键词 软测量 模糊信息粒化 支持向量机 结构风险最小化

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基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测 被引量：5

11

作者 赵明利 袁一鸣 +1 位作者 李博涵 聂立新 《宇航材料工艺》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期24-29,共6页

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算... 为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 人工免疫系统 粒子群算法 支持向量机 磨削力预测

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基于模糊信息粒化理论的图像插值方法 被引量：1

12

作者 修保新 任双桥 张维明 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期34-38,共5页

提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能... 提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能普遍好于传统的图像插值方法。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 粒化结构 图像插值

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基于插值梯形模糊信息粒化的瓦斯浓度趋势预测 被引量：8

13

作者 吴兆法 吴响 钱建生 《工矿自动化》 北大核心 2014年第12期31-36,共6页

针对现有模糊信息粒化方法构建的高层信息粒不能完全包含底层数据信息、预测时间范围受限等问题,提出了一种插值梯形模糊信息粒化方法来预测瓦斯浓度趋势。对原始瓦斯浓度时间序列进行离散化形成若干子序列,计算每个子序列窗口的最大值... 针对现有模糊信息粒化方法构建的高层信息粒不能完全包含底层数据信息、预测时间范围受限等问题,提出了一种插值梯形模糊信息粒化方法来预测瓦斯浓度趋势。对原始瓦斯浓度时间序列进行离散化形成若干子序列,计算每个子序列窗口的最大值与最小值形成梯形上沿的边界,通过对每个子序列窗口数据进行插值计算,形成新的瓦斯浓度时间序列窗口,对新的瓦斯浓度时间序列窗口采用数据遍历寻优的方式计算梯形下沿的边界,进而形成瓦斯浓度粒化区间序列。针对现有评价方法无法准确评价信息粒化效果的问题,提出了一种基于权值的粒化评价方法,通过加权均方根误差对粒化效果进行整体评价。实验结果表明,通过该方法对信息进行粒化的效果明显优于现有模糊粒化方法,并且粒化效果不随粒化窗口的增大而减小,具有较高的稳定性与鲁棒性。 展开更多

关键词 瓦斯浓度趋势预测 插值梯形模糊信息粒化 时间序列 粒化评价 加权

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基于模糊信息粒化的矿业安全生产态势区间预测 被引量：2

14

作者 吴孟龙 叶义成 +3 位作者 胡南燕 王其虎 李文 江慧敏 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期119-127,共9页

为提高矿业安全生产态势的预测精度,针对单一预测模型对非平稳非线性时间序列预测精度低、模型选择困难等问题,提出一种基于模糊信息粒化(FIG)的矿业安全生产态势区间预测模型。首先,将矿业安全生产态势时间序列映射为L、R、U等3个粒化... 为提高矿业安全生产态势的预测精度,针对单一预测模型对非平稳非线性时间序列预测精度低、模型选择困难等问题,提出一种基于模糊信息粒化(FIG)的矿业安全生产态势区间预测模型。首先,将矿业安全生产态势时间序列映射为L、R、U等3个粒化参数序列;然后,采用差分自回归滑动平均(ARIMA)模型预测模糊粒子序列中的线性部分,得到非线性残差序列;最后,将非线性的残差序列作为输入变量建立支持向量机(SVM)模型,将ARIMA模型的预测结果与SVM模型的残差序列预测值叠加,得到矿业安全生产态势时间序列的区间预测值。结果表明:用21组测试集样本验证基于FIG的区间预测模型的精度,得到L、R、U参数值的平均相对误差分别为10.834 57%、20.207 90%、0.651 97%;基于FIG的矿业安全生产态势区间预测模型拟合效果优于ARIMA和SVM,精确度较高且区间范围较为合理。 展开更多

关键词 差分自回归滑动平均(ARIMA) 模糊信息粒化(FIG) 支持向量机(SVM) 矿业安全生产态势 区间预测

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基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究 被引量：2

15

作者 伍呈呈 夏平 +1 位作者 雷帮军 胡蓉 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期88-90,112,共4页

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的... 上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 上证50ETF 期权 量化择时 模糊信息粒化 支持向量机(SVM)

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模糊信息粒化理论及应用研究综述 被引量：3

16

作者 汤雨晴 于福生 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期349-361,共13页

信息粒化因模拟人类分析处理复杂问题的方式而受到广泛关注.基于模糊集理论、粗糙集理论及商空间理论等典型信息粒化理论及方法的研究已取得长足的发展,其中基于模糊集的信息粒化理论及方法旨在应对普遍存在的具有模糊性的问题和现象.... 信息粒化因模拟人类分析处理复杂问题的方式而受到广泛关注.基于模糊集理论、粗糙集理论及商空间理论等典型信息粒化理论及方法的研究已取得长足的发展,其中基于模糊集的信息粒化理论及方法旨在应对普遍存在的具有模糊性的问题和现象.本文综述模糊信息粒化理论与方法的建立及发展过程,梳理模糊信息粒化研究成果的系统体系结构,总结其在聚类、预测和关联规则挖掘等重要领域的应用,以促进该领域的研究. 展开更多

关键词 信息粒化 模糊信息粒化 聚类 预测 关联规则挖掘

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钢坯拉速模糊信息粒化及钢坯定重切割的极限学习机预报 被引量：1

17

作者 王福斌 潘兴辰 +1 位作者 孙宇舸 郭宝军 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第24期2968-2973,共6页

为提高钢坯定重切割精度,分析了钢坯质量与钢坯平均拉速间的关联性。建立了钢坯拉速数据的模糊信息粒化模型,将每5根钢坯的平均拉速数据变换为一个三角型模糊粒,得到模糊粒子中的3个参数:钢坯平均拉速变化的最小值v Low、均值v mid和最... 为提高钢坯定重切割精度,分析了钢坯质量与钢坯平均拉速间的关联性。建立了钢坯拉速数据的模糊信息粒化模型,将每5根钢坯的平均拉速数据变换为一个三角型模糊粒,得到模糊粒子中的3个参数:钢坯平均拉速变化的最小值v Low、均值v mid和最大值v up,降低钢坯拉速数据的复杂度,得到含不同信息的拉速数据粒化子集。建立了基于信息粒化数据的支持向量机(SVM)回归模型,以模糊粒子参数为输入向量对钢坯平均拉速进行回归预测,得到下一根钢坯的平均拉速预测值。综合考虑钢坯截面积、钢坯平均拉速、定尺长度、下一根钢坯平均拉速预测值等影响因素,建立了极限学习机(ELM)神经网络预报模型,实现了钢坯定重预报。 展开更多

关键词 钢坯拉速 定重切割 模糊信息粒化 支持向量机 极限学习机

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模糊信息粒化与改进RVM的滚动轴承寿命预测 被引量：10

18

作者 胡小曼 王艳 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2561-2571,共11页

为解决轴承在寿命预测时精度不高且退化性能趋势及波动范围难以预测等问题,提出改进自适应完整集成经验模态分解去噪与模糊信息粒化改进相关向量机预测方法。针对轴承数据包含大量噪声问题,利用改进自适应完整集成经验模态分解结合小波... 为解决轴承在寿命预测时精度不高且退化性能趋势及波动范围难以预测等问题,提出改进自适应完整集成经验模态分解去噪与模糊信息粒化改进相关向量机预测方法。针对轴承数据包含大量噪声问题,利用改进自适应完整集成经验模态分解结合小波包去噪,提取信号多种特征进行主成分分析,将其模糊信息粒化处理以提取有效信息,输入改进粒子群算法优化相关向量机模型对其退化指标波动范围以及剩余寿命进行预测。结果表明:该方法能够对其波动范围进行有效预测,且剩余寿命预测精度大幅提高。 展开更多

关键词 改进自适应完整集成经验模态分解 轴承剩余寿命 主成分分析 模糊信息粒化 粒子群算法 相关向量机

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基于BP-SVM模糊信息粒化掺烧煤泥循环流化床经济性建模 被引量：5

19

作者 张维 高明明 +1 位作者 洪烽 李艺欣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1093-1100,共8页

目前循环流化床（circulating fluidized bed,CFB）技术是工业综合利用低价煤泥的最佳处理方式,同时煤泥掺烧技术也是提高CFB机组经济性的重要手段。以某300MW CFB机组DCS稳态数据为样本,利用BP（back propagation）网络算法选择模型输... 目前循环流化床（circulating fluidized bed,CFB）技术是工业综合利用低价煤泥的最佳处理方式,同时煤泥掺烧技术也是提高CFB机组经济性的重要手段。以某300MW CFB机组DCS稳态数据为样本,利用BP（back propagation）网络算法选择模型输入变量;供电煤耗经模糊信息粒化（fuzzy information granulation,FIG）提取有效信息后作为模型输出训练样本;利用支持向量机（support vector machine,SVM）建立实际运行工况参数与供电煤耗之间的BP-SVM模糊信息粒化模型。研究建立了实际运行数据驱动下的机组经济性预测模型,是优化掺烧煤泥CFB机组经济性的模型基础。 展开更多

关键词 循环流化床 供电煤耗 BP神经网络 模糊信息粒化 改进网格搜索法

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信息熵与优化LS-SVM的轴承性能退化模糊粒化预测 被引量：29

20

作者 陈法法 杨勇 +1 位作者 马婧华 陈从平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期779-787,共9页

为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化... 为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化理论对该性能退化指标序列进行模糊信息粒化;然后将粒化后的数据输入给LS-SVM进行回归预测,并采用粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的惩罚参数和核函数参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,对于每个时间段内的轴承性能退化指标,该方法均能获得准确的预测结果,具备较强的实用性和工程应用价值。 展开更多

关键词 信息熵 最小二乘支持向量机 模糊信息粒化 滚动轴承 趋势预测

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