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发表时间：2020-01-01
摘要:
为了实现对风速范围区间的准确预测,提出一种基于模糊信息粒化和灰狼优化-支持向量机(G WO-SVM)算法的风速预测模型.该模型首先利用模糊信息粒子,从一段连续时间的风速值提取出最大值、最小值及大致的平均水平值;然后,采用时间序列风速输入模型,构建输入支持向量机模型的标签向量与特征矩阵;最后,通过灰狼算法进行支持向量机预测模型的参数寻优,实现对风速范围区间的准确预测.在实例验证阶段,将风速历史数据进行模糊粒化,采取4种不同的参数寻优方式对支持向量机预测模型进行参数寻优.结果 表明:GWO-SVM算法可以有效地提高风速范围预测的精确度.
刊名：中国机械工程
发表时间：2016-12-01
摘要:
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。
刊名：中国机械工程
发表时间：2019-01-01
摘要:
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vLow、均值vmid和最大值vup,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.
发表时间：2018-03-01
摘要:
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(sup-port 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.
刊名：计算机与现代化
发表时间：2017-08-01
摘要:
为解决相关向量机(RVM)在多样本故障预测中存在的预测精度下降和运算效率低等不足,提出一种基于模糊粒度相关向量机(FGRVM)的缓变故障参数区间预测方法.首先,对参数初始时间序列进行模糊信息粒化(FIG),并采用基于指数相似度的约简方法对训练集中的冗余数据进行约简;然后,使用自适应极值扰动和自适应变异对简化粒子群算法(tsPSO)进行改进,并以4折交叉验证误差最小为优化目标,采用该粒子群算法(itsPSO)实现相关向量机核宽度的自适应选择;最后,采用训练好的RVM预测缓变故障参数的变化区间.以3个经典的大规模、非线性、带噪声的时间序列及国航某航空发动机排气温度变化量(DEGT)为例对该方法的预测性能进行验证,仿真结果表明,相对于RVM和模糊粒度支持向量机(FGSVM),该方法在预测精度和运算效率上都有较大的提高.
刊名：电子学报
发表时间：2007-10-01
摘要:
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.
刊名：宁夏电力
发表时间：2017-05-01
摘要:
针对光伏输出功率的点预测精度不足、传统支持向量机(SVM)在参数优化方面存在的固有缺陷等问题,根据模糊信息粒化理论和纵横交叉算法,提出一种基于CSO-SVM和模糊信息粒化理论的光伏出力模糊区间预测方案.结果表明:该方案可以得到较好的点预测值及其置信区间,某种程度上解决了传统点预测结果的信息局限性.
刊名：集成技术
发表时间：2018-06-01
摘要:
可用停车位预测是智能停车诱导系统的关键问题之一.当前基于神经网络的预测技术在较短预测周期内,预测准确度的平均绝对误差在10左右,但随着预测步长或周期的增加,预测精度急剧下降.针对这一问题,该文提出了一种在中长预测时间周期内可保持数据变化特征的泊位预测方法.该方法使用模糊信息粒化获取特征数据集,通过训练长短期记忆神经网络预测未来的特征数据集,基于数据插值方法重建出整个区间可用停车位的连续变化曲线.仿真结果表明,该方法在相同预测步长的可用车位预测上,比传统预测方法具有更高的预测精度;在保持相近预测精度的条件下,比传统预测方法具有更高的计算效率.
刊名：电力系统及其自动化学报
发表时间：2019-04-01
摘要:
随着接入母线多源功率的不断增加,使电网更加合理安排调度计划有了较大的难度.首先,提出了构建一种母线等效负荷模型,将接入母线的不可调发电功率等效为负的负荷功率,使不可调发电功率和母线负荷功率等效为母线的等效负荷功率.然后,获取等效负荷的历史数据,作为母线等效负荷预测模型的输入.最后,基于模糊信息粒化和支持向量机进行母线等效负荷波动预测.实例验证表明,等效负荷预测值相比单独预测不可调多源功率及母线负荷之后的等效值,精确度有所提高.同时预测结果可以更加清楚地了解各母线不可调等效负荷的波动范围,有利于地调系统更好地计划可调小容量发电的出力,并为省调更合理地安排新能源消纳及全网可调发电计划提供预测基础.
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