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[期刊] 林业科学
[作者]
曹正彬 刘晓平 杜光月 褚鑫 刘大伟 周玉成
【目的】围绕木质地板蓄热特性,针对木质地板蓄热后生成的温度场分布建立基于孪生支持向量机(TWSVM)和模糊算法的温度组合预测模型,为后续研究木质地板的蓄热规律提供有效分析手段。【方法】首先,将加热到设定温度的木质地板样本推送至地采暖地板蓄热性能检测仪器的检测腔内自由放热,利用仪器内呈多层环状分布的温度传感器阵列在时间和空间维度上动态提取温度值,并进行滤波降噪和归一化处理。其次,针对建模数据过多导致的TWSVM计算复杂度迅速膨胀问题,将试验数据均匀分块,每个分块数据中的验证集样本随机提取,剩余为训练集样本,采用TWSVM分别训练每个训练集样本,并用对应样本中的验证集进行泛化性验证,运用网格搜索法对TWSVM模型的核函数参数σ、惩罚参数γ和松弛因子ξ进行寻优。最后,基于模糊原理,对验证样本的输入空间构建高斯隶属度函数,并应用隶属度函数将模型预测结果进行模糊叠加,叠加后的输出作为模型最终训练结果。【结果】基于模糊的TWSVM方法预测时间维度下不同样本温度值的最大拟合度为99.59%,最小为98.92%,最长建模时间为186.90 s,最短建模时间为64.39 s;预测空间维度下不同样本温度值的最大拟合度为99.23%,最小为98.96%,最长建模时间为274.37 s,最短建模时间为93.30 s。【结论】TWSVM在计算中涉及矩阵求逆问题,适合对维数较小的数据样本进行建模,由于本研究木质地板蓄热特性需要的温度数据量较大,因此采用TWSVM直接对该试验数据进行建模具有较大局限性;引入模糊方法后,先将温度数据分别在时间和空间维度上分割成多个小的训练样本,然后对每个训练样本分别采用TWSVM建模和训练,根据模糊规则,以每个温度点在模糊函数上的隶属度叠加值来确定最终预测结果,可提高TWSVM方法建模的适应范围,并充分发挥其快速性和泛化性优势。
[期刊] 林业科学
[作者]
曹正彬 周世玉 刘晓平 高闯 杜光月 周玉成
【目的】在底部具有木质样本热源的圆柱形封闭腔内,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立自然对流引起的温度场预测模型,研究采暖木质地板蓄热后的温度场分布规律,为后续反演采暖木质地板的蓄热特性提供数据基础。【方法】首先,给出圆柱形封闭腔物理模型的边界条件和木质样本初始温度,根据流体力学定律建立热场传热的质量、动量和能量守恒方程,并用计算流体力学(CFD)软件进行求解。其次,对CFD求解的数据进行归一化处理,并根据木质样本初始温度将归一化后的数据分成训练集和验证集2部分,其中训练集5 481个温度,验证集8组,每组609个温度;利用训练集对LS-SVM模型进行训练,采用果蝇优化算法对模型的核函数参数σ和正则化参数γ进行寻优,得到σ和γ的最优参数组合为[1.0×10~(10),0.06]。最后,应用优化好的模型分别对每个验证集上的温度值进行预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行比较。【结果】LS-SVM对不同样本温度场预测的最大拟合度为0.998 9,最小为0.996 8;平均相对误差、最大相对误差和均方误差最大值分别为0.25%、2.6%和0.31%,最小值分别为0.054%、0.84%和0.12%;最长建模时间为12.93 s,最短为12.72 s。与之相比,BP神经网络预测的最大拟合度为0.999 7,最小为0.998 3;平均相对误差、最大相对误差和均方误差最大值分别为0.47%、5.43%和0.63%,最小值分别为0.21%、2.08%和0.33%;最长建模时间为107.15 s,最短为106.23 s。LS-SVM对不同样本温度场预测的拟合误差比BP神经网络方法的预测结果要小一些,拟合度与BP神经网络方法相近,建模和预测需要的时间明显少于BP神经网络。【结论】采用LS-SVM对采暖木质地板的蓄热温度场建模是可行的,该方法适合对小样本建模,泛化性较好,对在试验条件下利用有限数据来对温度场建模和预测具有明显优势,可为后续开展采暖木质地板蓄热机制的反演工作提供指导。
[期刊] 林业科学
[作者]
周世玉 杜光月 曹正彬 刘晓平 周玉成
【目的】基于传热反问题研究方法,采用BP神经网络对地采暖地板蓄热性能进行反演计算,为地采暖地板蓄热性能分析提供理论和方法支撑。【方法】基于CFD软件构建检测腔体数值模型,模拟获取结构单一样本在不同初始温度(50～130℃范围内每间隔5℃设定一个模拟工况)下散热形成的温度场分布数据,并将初始温度为50、60、70、80、90、100、110、120和130℃的温度场分布数据作为神经网络模型的训练集,初始温度为55、65、75、85、95、105、115和125℃的温度场分布数据作为神经网络模型的测试集。【结果】经反复训练比较,获取较优的神经网络模型,其测试集的平均相对误差(MRE)=0.68%,最大相对误差(MAE)=19.51%,均方误差(MSE)=1.18%,拟合度(R~2)=0.98。基于该神经网络模型,选取白桦、水曲柳、西南桦、柞木4种典型实木地采暖地板样本进行蓄热性能反演计算,结果显示4种实木地采暖地板的蓄热性能表现为柞木>西南桦>水曲柳>白桦。【结论】经训练的神经网络模型可有效预测不同地采暖地板的蓄热性能,基于BP神经网络反演地采暖地板蓄热性能的方法可行。
[期刊] 林业科学
[作者]
褚鑫 周世玉 刘大伟 杜光月 曹正彬 刘晓平 周玉成
【目的】提出基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的木质地板蓄热性能温度场预测算法,为木质地板蓄热性能分析提供数据支撑。【方法】以地采暖地板蓄热性能分析仪密闭绝热圆柱腔为研究对象,在腔体内部布设由150个温度传感器组成的6层阵列,将腔体内部分为150个子空间。首先,将腔体内温度传感器序号和时间作为系统输入,传感器阵列采集的温度值作为系统输出,构建ANFIS温度场模型。然后,将所选用的训练数据输入模型,调整相应参数,完成封闭腔温度场时间模型训练。最后,将其他未参与训练数据输入到已训练好的模型中,得到预测值,并通过相应计算公式验证该方法对木质采暖地板温度场预测分析的适用性。【结果】温度场预测值拟合度达0.988以上,拟合误差也控制在较低水平,其中均方误差低于0.19%、最大相对误差低于1.22%、平均相对误差低于0.36%。【结论】基于ANFIS的封闭腔温度场预测模型能够完整表达出试验仪器腔体的温度场特征,且在建模的简化度、泛化能力和稳健性上均具有较好表现,能够用已被训练过的系统较好地对传感器任意时间点进行温度预测。
关键词：
地采暖地板 封闭腔 温度场 ANFIS
[期刊] 林业科学
[作者]
刘大伟 杜光月 褚鑫 曹正彬 刘晓平 周玉成
【目的】提出一种木质地板蓄热性能温度场实时并行采集方法,为木质地板蓄热性能检测奠定理论和实践基础。【方法】构建真空夹层绝热密闭空间,密闭空间边缘处开有推送口,并由楔形门将其密封。绝热密闭空间内中间部位放置被测样品,在被测样品上下空间内各安装75个传感器,构成2个传感器阵列。传感器阵列群中每个传感器通过单总线方式与控制器I/O口连接,每个I/O口与3个微型传感器以单总线方式连接。测试空间上、下2部分传感器阵列各使用25个I/O口,分别由2个控制器控制,控制器发送匹配、转换命令的同时并行采集转换后的温度值。将具有一定温度的被测样品通过推送口推送至具有一定初始温度的绝热密闭空间内,传感器阵列群实时记录密闭空间内温度场变化,并存储到实时数据库中。【结果】150个温度传感器的数据采集时间为2.4 s,温度采集精度达到±0.1℃,能够满足木质地采暖地板蓄热性能检测和研究的数据需要。【结论】本研究设计的绝热密闭空间温度传感器阵列数据采集系统能够实时、准确采集到试验所需数据,为设备的数据采集和数据分析提供前提,保证了整个检测设备试验结果的可靠性。
关键词：
温度采集 蓄热性能 传感器阵列 并行采集
[期刊] 林业科学
[作者]
周世玉 杜光月 褚鑫 刘晓平 周玉成
【目的】基于测试获取的有限点温度数据,采用BP神经网络对封闭腔内部时间和空间维度的温度场进行预测,为地采暖地板蓄热性能的分析计算提供理论和数据支撑。【方法】基于课题组自行研制的地采暖地板释热温度场测试设备,获取测试腔体内部测点的温度数据,并划分为神经网络训练集和测试集:时间维度上,将每个测点的三维空间坐标和该测点前3个时间节点的温度值作为输入,各个测点第4个时间节点的温度值作为输出,其中,前80组作为训练集,后28组作为测试集;空间维度上,均匀选出总量4/5测温点的数据作为训练集,剩余1/5测温点的数据作为测试集。基于训练集,分别建立时间和空间维度的BP神经网络模型,并由测试集完成对模型的验证。【结果】时间维度上,平均相对误差(MRE)=0.269 2%,最大相对误差(MAE)=5.916 0%,均方误差(MSE)=0.422 4%,拟合度(R~2)=0.998 7;空间维度上, MRE=0.364 2%,MAE=4.781 8%,MSE=0.521 9%,R~2=0.998 5。【结论】BP神经网络方法预测结果可信度较高,可有效获取地采暖地板检测腔体内部连续完整的温度场,为后续地采暖地板蓄热性能的分析计算提供理论和数据支撑。
关键词：
地采暖地板 封闭腔 温度场预测 神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
杜光月 周世玉 刘大伟 周玉成
【目的】提出一种基于密闭绝热腔体的实木地采暖地板蓄热性能检测方法,并开发采暖地板蓄热性能检测装置,为我国地采暖地板行业产品标准化提供借鉴。【方法】将密闭绝热腔体空间均匀分成L×M×N个小的空间区域,每个小空间内安装温度传感器。将加热到一定温度T_e的实木板材试件置于初始温度为T_0(T_e>T_0)的密闭绝热腔体中作为热源向外释放热量。当达到平衡状态后,通过传感器检测每个小空间的温度,根据前后变化的温度差、每个小空间的体积及空气比热容计算试件释放热量前后每个小空间内空气所吸收的热量。对每个小空间内空气吸收的热量进行累加,得出试件释放出的总热量,根据热量与质量比值,计算实木板材在该工况条件下的蓄热性能。【结果】在密闭绝热腔体初始温度20℃、试件温度70℃的工况条件下,对水曲柳、红松和白栎树种地采暖地板分别经过10次测试,得出3种实木地采暖地板的蓄热性能分别为105.70、106.27和101.99 J·℃~(-1)。【结论】基于对实木地采暖地板蓄热性能的检测方法及开发的检测装置,通过对3个树种地采暖地板蓄热性能的多次检测,检测数据方差均小于1.00,表明检测数据较为稳定,能够准确检测出某类树种采暖地板的蓄热性能参数并评价该类地板的蓄热性能。本研究提出的地采暖地板蓄热性能检测方法及开发的检测装置,可为行业或国家标准的建立提供分析方法与仪器,对我国地采暖地板行业产品标准化具有重要意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张宇菲 陈华友
对于三角模糊数的组合预测,传统的方法是将三角模糊数的三个端点分别进行组合,但这样会导致三角模糊数三个端点的大小顺序出现混乱而影响预测信息的完整性。为此文章引入三角模糊数对应的隶属函数覆盖的面积和重心的概念,重新定义了三角模糊数的面积和重心预测精度指标,运用IOWA算子建立了相应的三角模糊数面积序列和重心序列的相关系数的多目标组合预测模型,并引入重要性参数将其转化为单目标规划模型。实例分析验证了模型的可行性和有效性,并对模型重要性参数进行了灵敏度分析。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王鹏 田宗浩
本文在传统广义模糊时间序列预测模型数据模糊化的基础上,引入直觉模糊集理论对其进行扩展。首先,在隶属度和非隶属度函数中增加犹豫度因子对样本数据进行直觉模糊化,更加细腻的反映数据不确定性本质。然后,用记分函数描述样本数据对模糊集的隶属情况,简化模型的复杂度。随后以传统广义模型为框架,构建基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型。最后利用典型的Alabama大学入学人数为实验数据,对比分析本文建立模型与传统广义模型的预测结果,验证直觉模糊化的广义模糊时间序列模型的可行性和优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
覃频频 牙韩高 黄大明 陆凯平
本文基于模糊集理论,在模糊时间序列分析的基础上建立铁路客运量模糊时间序列预测模型,并与灰色理论GM(1,1)、修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行了标杆对比。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 胡娜 刘高峰 张继国
针对月平均降水量时间序列存在模糊性和随机性的特点，给出一种结合云推理和模糊逻辑关系的干旱等级预测方法。采用徐州站１９５１～２０１４年逐月降水量数据，通过计算标准化降水指数（ＳＰＩ），得到实测干旱等级序列，以１９５２～２０１３年ＳＰＩ指数数据作为样本数据，并提取样本模糊时间序列的５２条模糊逻辑推理规则，将某月份的ＳＰＩ指数数据作为输入变量，利用云发生器进行云推理，得到未来相应月份的干旱等级预测结果。结果表明，研究方法对干旱发生具有一定预测能力，尤其是对无旱的预测比较准确，但是对于干旱状态突变的预测能力较弱，主要是由于发生严重旱灾的可能性较少，导致模糊推理规则较少。因此，对于江苏省以轻旱为主的苏北．．．
[期刊] 物流技术
[作者]
张晓磊 杨西龙 展丽潇
利用模糊相似优先比的算法,从源案例库中寻找与目标案例最佳相似的样本案例,并通过最佳相似样本案例的数据资料和规律,抽取主要因素,进行目标案例的需求预测。最后,将该方法应用于青海玉树地震的实例中,验证了模型的有效性。
关键词：
应急物资 需求预测 模糊相似推理
[期刊] 运筹与管理
[作者]
朱家明 陈华友 周礼刚 刘金培
传统的组合预测中,预测对象往往是实数或区间数,实际上,三角模糊数则更能刻画不确定环境下复杂事物的某些量的特征。因此,本文提出一种预测信息为三角模糊数的模糊优化组合预测新方法。定义了两个三角模糊数的相对误差,同时考虑到预测数据之间的交叉影响,基于三角模糊加权Power平均(TFWPA)算子、三角模糊加权Power几何(TFWPG)算子和max-min准则,分别构建模糊优化组合预测模型。提出非劣性和优性组合预测的概念,证明所提模糊组合预测模型具有非劣性质。最后通过实例分析说明了该模糊组合预测方法的有效性,并对
[期刊] 统计与决策
[作者]
张敬芝 郑文瑞
文章把基于Yule-Walker方程的AR(p)模型参数估计及定阶方法引入模糊时间序列分析中,提出了基于模糊Yule-Walker方程的FAR(p)模型参数估计及定阶方法;建立了一个全国发电量的模糊时间序列模型,并进行了应用尝试。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
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