流域水安全预警评价的智能集成模型 被引量：14

1

作者 吴开亚 金菊良 魏一鸣 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期518-525,共8页

提出用基于加速遗传算法的模糊层次分析法筛选指标体系、确定各评价指标和各子系统的权重，用BP神经网络模型滚动预测评价指标，用集对分析方法构造评价指标样本值隶属于可变模糊集“水安全评价标准等级”的相对隶属度函数，建立了流域... 提出用基于加速遗传算法的模糊层次分析法筛选指标体系、确定各评价指标和各子系统的权重，用BP神经网络模型滚动预测评价指标，用集对分析方法构造评价指标样本值隶属于可变模糊集“水安全评价标准等级”的相对隶属度函数，建立了流域水安全预警评价的智能集成模型（IMI-FEM）。IMI-FEM对巢湖流域水安全系统未来5年的预警评价结果说明：水资源、水环境和水灾害防治安全子系统的安全状况将分别处于2.73～2.74级、3.30～3.32级和2.54～3.43级，社会经济安全子系统的安全状况将维持在3.33级，流域水安全系统的总体安全状况将处于2.98～3.20级，处于临界安全；主要限制指标为水资源开发利用率、人均水资源量、单位面积水资源量、万元农业产值用水量、单位面积化肥施用量、生态环境用水率、环保投资占GDP比例、单位面积蓄水工程总库容、水利工程投资占GDP比例、区域开发指数、人口密度和科技教育投入占GDP比例。 展开更多

关键词 流域水安全 预警评价 智能集成模型 巢湖流域

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一个用于反导作战建模与仿真的智能集成模型 被引量：3

2

作者 张明智 娄寿春 +1 位作者 张多林 刘志勤 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第2期167-170,共4页

基于分布对象技术和HLA技术规范,提出了一个用于反导作战仿真的智能集成模型,探讨了有关作战仿真智能集成的模型结构、系统特性、基本建模服务、带有学习特性的建模机制、仿真运行机制等问题。智能集成模型是一个由多个服务器和多个客... 基于分布对象技术和HLA技术规范,提出了一个用于反导作战仿真的智能集成模型,探讨了有关作战仿真智能集成的模型结构、系统特性、基本建模服务、带有学习特性的建模机制、仿真运行机制等问题。智能集成模型是一个由多个服务器和多个客户机组成的既可以用于建模,又可以用于仿真运行的分布网络。基于反导作战仿真需求分析和设计,可以建立反导作战仿真的基本模型组件和工具,这些组件和工具构成了反导作战仿真的基本建模服务,其它模型的建立是在基本建模服务的服务下进行的,模型的建模机制保证了一个新的模型或工具可以成为建模服务中的一个组件或工具,模型的仿真运行机制保证了整个仿真系统协调一致地运行。 展开更多

关键词 反导作战 建模 智能集成模型 反弹道导弹 分布对象 CORBA

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生物氧化预处理过程中进气量预测智能集成模型的建立 被引量：5

3

作者 蔡鑫 南新元 +1 位作者 高丙朋 陈星志 《湿法冶金》 CAS 北大核心 2016年第4期288-292,共5页

针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智... 针对生物氧化预处理过程中进气量调节的时滞性以及传统离线预测存在的不足,提出一种基于最优加权的进气量智能集成预测模型。首先根据生物氧化预处理机制,建立氧化槽耗氧机制模型;然后根据预处理过程各变量建立基于在线支持向量机的智能预测模型;最后根据集成思想,采用最优加权法将上述2个单一模型加权集成,建立进气量智能集成预测模型。试验结果表明:该模型能够很好地在线预测氧化槽进气量,相比单一预测模型具有更高的预测精度,可满足工业生产在线优化控制要求。 展开更多

关键词 生物氧化 进气量 预测 在线支持向量机 智能集成模型 建立

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智能集成模型在苛性比值软测量中的应用

4

作者 应苏如 桂卫华 +1 位作者 李勇刚 虎仿超 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期4-7,共4页

针对氧化铝高压溶出过程中苛性比值难以在线检测及生产过程的复杂性、强耦合性和时变性问题,提出了一个基于机理分析、专家知识和主元分析的神经网络智能集成模型.仿真结果表明,该模型具有较高的精度,能够很好地实现苛性比值的在线预测.

关键词 苛性比值 智能集成模型 神经网络 软测量

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基于智能集成模型前胡切片微波真空干燥过程水分比预测 被引量：1

5

作者 胡轶娟 梁卫青 +3 位作者 徐攀 童晔玲 楼柯浪 浦锦宝 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2206-2215,共10页

目的提出一种基于集成学习和反向传播(back propagation,BP)神经网络的智能集成建模方法,用于建立前胡切片微波真空干燥过程水分比预测模型。方法合理设计前胡切片微波真空干燥实验方案,探究不同微波功率、切片厚度和干燥层数对前胡切... 目的提出一种基于集成学习和反向传播(back propagation,BP)神经网络的智能集成建模方法,用于建立前胡切片微波真空干燥过程水分比预测模型。方法合理设计前胡切片微波真空干燥实验方案,探究不同微波功率、切片厚度和干燥层数对前胡切片干燥过程水分比的影响,并构建用于水分比建模的原始数据集。将原始数据集合理划分为训练集、验证集和测试集,利用训练集建立不同隐含层神经元个数的BP神经网络子模型,验证集用于防止训练过程过拟合,利用测试集建立前胡切片干燥过程水分比的智能集成模型,并进行模型应用。结果干燥实验结果表明,提高微波功率或减少切片厚度都能够有效缩短前胡切片的总干燥时间,达到提高干燥效率、节能的目的。模型应用结果表明,智能集成模型具有较好的稳定性、泛化性和预测精度,可以快速准确地实现前胡切片微波真空干燥过程水分比预测。结论智能集成模型为前胡切片干燥过程优化与控制提供了重要的技术支持。智能集成建模方法为中药材干燥过程建模提供了一种有效的新建模方法。 展开更多

关键词 智能集成模型 水分比 预测 前胡切片 微波真空干燥 BP神经网络

原文传递

铝电解过程电流效率智能集成预测模型 被引量：3

6

作者 孔磊 王卓 +1 位作者 王紫千 刘钊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第4期619-624,共6页

针对铝电解过程电流效率预测问题,建立了一种电流效率智能集成预测模型。首先,基于铝电解过程及其数据的特点,以及模糊c-均值聚类和非监督聚类方法的不足,提出一种模糊c-均值监督聚类改进算法对其聚类,并在此基础上建立了监督式分布支... 针对铝电解过程电流效率预测问题,建立了一种电流效率智能集成预测模型。首先,基于铝电解过程及其数据的特点,以及模糊c-均值聚类和非监督聚类方法的不足,提出一种模糊c-均值监督聚类改进算法对其聚类,并在此基础上建立了监督式分布支持向量机智能预测模型。其次,基于铝电解反应原理,建立了电流效率机理预测模型。最后,对两种模型进行加权集成,得到电流效率智能集成模型,并利用现场生产数据进行仿真验证,结果表明其预测精度较高,可用于铝电解电流效率实际生产预报。 展开更多

关键词 电流效率 模糊c-均值监督聚类 分布式支持向量机 机理模型 智能集成模型

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基于IGS和SVM的烧结返矿量智能集成预测模型 被引量：5

7

作者 王春生 吴敏 曹卫华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期450-454,459,共6页

针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进... 针对烧结返矿量难以进行有效预测的问题,提出一种智能集成预测模型.首先利用改进灰色系统和支持向量机两个单一模型分别对返矿量进行预测;然后基于预测精度的数学期望和标准差,通过求取最优加权系数,建立烧结返矿量智能集成预测模型进行返矿量集成预测.运行结果表明,该集成模型的预测精度高于单一模型,能有效地对返矿量进行预测. 展开更多

关键词 返矿量预测 智能集成预测模型 预测精度 多目标规划

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烧结矿质量级联集成智能预测模型 被引量：5

8

作者 李勇 吴敏 +2 位作者 曹卫华 赖旭芝 王春生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1742-1750,共9页

针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方... 针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型。首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方法,确定影响烧结矿质量的关键参数,并将其划分为在配料过程中可知的配料参数信息与未来生产中的烧结过程状态参数、操作参数信息;然后,提出了级联结构烧结矿质量智能集成预测模型,模型第1级采用基于T-S模糊融合的时间序列集成预测算法,准确预测烧结过程状态参数、操作参数以避免仪器仪表检测的滞后性,第2级根据第1级的预测输出和配料参数信息,采用基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的信息熵集成预测模型,有效预测烧结矿铁品位、碱度和转鼓指数。仿真实验和工业应用表明:所建立的预测模型提高了烧结矿质量预测精度,对烧结生产具有重要指导意义。 展开更多

关键词 烧结过程 集成智能预测模型 T—S模糊融合 信息熵

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基于PNN和IGS的铅锌烧结块成分智能集成预测模型 被引量：2

9

作者 王春生 吴敏 佘锦华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期316-320,共5页

针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然... 针对复杂的烧结块成分预测问题,提出一种基于过程神经网络和改进灰色系统的铅锌烧结块成分智能集成预测模型.首先利用过程神经网络可充分表达时间序列中时间累积效应、灰色系统可弱化数据序列波动性的特点,分别对烧结块成分进行预测,然后从信息论的观点出发,提出一种确定各预测模型加权系数的熵值递推算法,通过对两个预测模型的预测结果进行加权集成,获得更加准确的铅锌烧结块成分预测结果.结果表明,智能集成模型的预测精度高于单一预测模型,能有效地对烧结块成分进行预测,满足了配料计算对预测精度和数据完备性的要求. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 成分预测 过程神经网络 改进灰色系统 信息熵 智能集成预测模型

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石灰炉炉况诊断及多模型集成智能控制系统的开发与应用 被引量：5

10

作者 邓胜祥 周孑民 +1 位作者 吕子剑 周乃君 《计算机测量与控制》 CSCD 2002年第1期29-30,41,共3页

研制了石灰炉计算机仿真与优化模型 ,开发了石灰炉炉况诊断及多模型智能控制系统 (LDMICS)。该系统能进行热工实时计算、炉况实时诊断与操作运行的智能模糊控制 ,且具有自学习和自适应功能。系统投运后 ,能显著提高炉子产能 ,降低焦比 ... 研制了石灰炉计算机仿真与优化模型 ,开发了石灰炉炉况诊断及多模型智能控制系统 (LDMICS)。该系统能进行热工实时计算、炉况实时诊断与操作运行的智能模糊控制 ,且具有自学习和自适应功能。系统投运后 ,能显著提高炉子产能 ,降低焦比 ,提高CO2 浓度 。 展开更多

关键词 石灰炉 炉况诊断 专家系统 多模型集成智能控制系统 计算机仿真 石灰生产

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复杂过程的智能集成故障诊断模型研究 被引量：1

11

作者 刘晓颖 桂卫华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第9期51-54,57,共5页

由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复... 由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复杂过程实现的故障诊断技术既是必要的也是可行的。通过比较目前研究较多的智能故障诊断模型,提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的智能集成故障诊断模型,以便有效地解决复杂过程的故障诊断问题,并具体分析了模型组成机理、结构和网络学习算法,从而为复杂过程的故障诊断技术研究提供了新的途径。 展开更多

关键词 复杂过程 智能集成故障诊断模型 模糊逻辑 神经网络

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液固比智能集成预测模型

12

作者 谭何军 桂卫华 《企业技术开发》 2005年第1期6-8,共3页

文章以中国铝业公司河南分公司氧化铝生产过程为背景,着重研究了液固比的智能集成预测模型的建立和应用,以原矿浆配料过程为研究对象,应用神经网络和灰色理论建立了液固比预测模型。现场运行结果表明该模型的有效性和精确性,很好地实现... 文章以中国铝业公司河南分公司氧化铝生产过程为背景,着重研究了液固比的智能集成预测模型的建立和应用,以原矿浆配料过程为研究对象,应用神经网络和灰色理论建立了液固比预测模型。现场运行结果表明该模型的有效性和精确性,很好地实现液固比的在线预测。 展开更多

关键词 液固比 神经网络 灰色GM(1 1)模型 智能集成模型

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基于护栏性能指标的集成式人工智能模型研究 被引量：1

13

作者 涂晓威 雷正保 《湖南文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2022年第2期42-49,共8页

目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研... 目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研究中的数据集来对5种常用的单个模型进行训练,并将其中具有较高性能的模型用于集成模型的构建。结果显示,RBFNN+BPNN+Genlin模型较单个模型和参考文献中所用模型具有更高的准确性,各项模型评价指标值优化了24%~58.9%。本研究验证了集成模型在护栏性能预测方面具有更好的性能,且为护栏优化设计提供了一种更具优势的预测模型。 展开更多

关键词 公路护栏 性能指标预测 人工智能模型 集成式人工智能模型

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道路建设中的智能化技术与系统集成创新

14

作者 刘一卓 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2024年第7期0064-0067,共4页

科技突飞猛进,道路建设也引入了智能化技术,其应用范围日益扩大。这不仅延展了建设的条理,更让效率大幅提升。本论文研讨的焦点,在于这智能化技术如何在道路建设项目中施展。全篇梳理了实际应用场景以及其效果,同时深究了如何构建智能... 科技突飞猛进,道路建设也引入了智能化技术,其应用范围日益扩大。这不仅延展了建设的条理,更让效率大幅提升。本论文研讨的焦点,在于这智能化技术如何在道路建设项目中施展。全篇梳理了实际应用场景以及其效果,同时深究了如何构建智能系统。发现,将各种各样的系统集成创新,会使得智能技术在建设过程中更奏效,推动道路建设走向更高效、更优质的阶段。因此,深耕智能化技术,打通各系统,便能有效提升管理效率,引领道路施工质量更上一层楼,同时避免施工过程中的风险,还能节省成本。同时,本研究还提出了一种超大规模集成的智能系统模型,并以此为基础进行了仿真实验,结果证明该模型在道路建设项目中的高效性和可行性。该研究对于更广泛的智能化技术与系统集成创新在建筑领域的应用具有重要的推导作用。 展开更多

关键词 智能化技术 道路建设 系统集成创新 工程管理效率 超大规模集成的智能系统模型

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智能综采工作面系统设计及关键技术研究 被引量：1

15

作者 王鑫 吴士良 《中国煤炭》 北大核心 2024年第9期73-79,共7页

针对当前煤矿智能综采工作面系统功能划分不明确、设备协同运行存在困难等问题,基于智能综采工作面要素,在现有研究的基础上设计了智能综采工作面系统总体架构,并深入分析了远程集控中心、设备协同控制系统、智能监控预警系统、通讯网... 针对当前煤矿智能综采工作面系统功能划分不明确、设备协同运行存在困难等问题,基于智能综采工作面要素,在现有研究的基础上设计了智能综采工作面系统总体架构,并深入分析了远程集控中心、设备协同控制系统、智能监控预警系统、通讯网络系统、透明地质系统、智能负荷系统六大子系统功能、组成和工作流程。此外,对智能综采工作面三维透明地质建模技术、远程通信及数据传输技术以及多源异构数据融合技术进行了详细阐述,并结合系统架构构建了智能综采工作面系统的集成模型,完成了单系统向多系统智能化、系统化的转变,增强了系统的抗干扰能力。通过在河南龙宇能源股份有限公司陈四楼煤矿实际应用表明,该系统能够帮助作业人员更加直观精准地掌握综采工作面工况,可以有效提高了各系统的联动性,为矿井智能化建设提供了有力保障。 展开更多

关键词 煤矿智能化建设 智能综采工作面 透明地质 协同控制 智能系统集成模型

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铜闪速熔炼过程冰铜品位预测模型的研究与应用 被引量：1

16

作者 阳春华 谢明 +1 位作者 桂卫华 彭晓波 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2008年第1期28-33,共6页

针对铜闪速熔炼过程中的冰铜品位在线检测难题,在组元分析的基础上,研究了独立化学反应以及组分间的摩尔数关系,并建立了数学模型;但由于反应机理的复杂性与建模时的简化,冰铜品位预测精度难以满足实际应用的要求.同时基于工业数据,建... 针对铜闪速熔炼过程中的冰铜品位在线检测难题,在组元分析的基础上,研究了独立化学反应以及组分间的摩尔数关系,并建立了数学模型;但由于反应机理的复杂性与建模时的简化,冰铜品位预测精度难以满足实际应用的要求.同时基于工业数据,建立了神经网络冰铜品位预测模型,它能很好地描述训练样本数据之间的关系,但泛化能力不强.为克服单一模型的局限性,引入了包含自适应调整隶属度函数的模糊协调器;将数学模型和神经网络模型有机结合,提出了一种冰铜品位智能集成预测模型.工业数据验证了模型的有效性. 展开更多

关键词 铜闪速熔炼过程 冰铜品位 数学模型 神经网络 智能集成模型

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基于综合建模方法的铅锌烧结块成分预测 被引量：3

17

作者 王雅琳 桂卫华 +2 位作者 阳春华 陈晓方 张传福 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期113-118,共6页

针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型。该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以... 针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型。该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以及神经网络NN分段描述方法建立了成分预测的监督式分布神经网络模型;对于异常或不常用工况(即数据不完备区),通过专家经验规则修正部分假定或统计参数方式建立经验机理模型;采用串、并联形式将2种模型有机结合,并通过专家推理进行集成协调与更新修正,形成智能集成模型,实现成分可靠、准确的在线预测。在实际生产中运用该模型,烧结块铅、锌成分预测的相对误差分别为1.51%和0.41%。 展开更多

关键词 铅锌烧结 成分预测 经验机理模型 监督式分布神经网络 智能集成模型

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