导读:本文包含了复合预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高炉煤气系统,小波分析,BP神经网络,最小二乘支持向量机
复合预测论文文献综述
徐化岩,马家琳[1]（2019）在《基于数据驱动的高炉煤气复合预测模型》一文中研究指出对钢铁企业高炉煤气系统科学准确的预测,可以为煤气的合理调度提供依据,对企业提高能源利用效率、减少煤气放散和环境污染有着非常重要的意义。针对钢铁企业高炉煤气系统设备工况复杂、煤气量波动频繁、难以准确预测的问题,依据小波分析方法、BP神经网络、最小二乘支持向量机的性质建立了基于数据驱动的高炉煤气的复合预测模型。该模型综合考虑高炉煤气系统生产计划和检修计划,对高炉煤气系统的产耗用户在不同工况下分别建立训练数据集,利用多组模型参数预测高炉煤气产生量、消耗量和缓冲量。利用某大型钢铁企业实际数据进行测试,该模型能够结合设备的实际生产工况变化,实现煤气的准确预测。结果表明,该模型平均绝对百分比误差小于4.95%,对变工况煤气系统有较好的预测效果。(本文来源于《中国冶金》期刊2019年07期）
王茁[2]（2018）在《划分时段的公交车辆到站时间复合预测模型》一文中研究指出在总结国内外现有的公交车辆到站时间预测模型的基础上,选取常用的叁种经典预测模型,即Kalman滤波模型、BP神经网络模型、时间序列模型。分析并针对各个模型的特点及适用条件,对影响公交车辆到站时间的要素进行筛选,明确各模型的输入及输出条件,划分公交运行的高峰、平峰、低峰时段,并验证叁种预测模型在各个时段的预测精度,进一步确定复合预测模型中各阶段预测方法 ,以实现公交车辆的到站时间的精确预测。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2018年12期）
周嘉炜[3]（2018）在《小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制研究》一文中研究指出风能作为一种清洁无污染的资源,储量巨大且可再生,已成为了当前新能源发电研究的主要方向之一。我国国土广袤、幅员辽阔,蕴藏了非常丰富的风能资源,小型风力发电系统所需资金成本较小,易于安装,将其作为电网供电的补充以供日常生产生活所用是缓解部分地区能源短缺问题,减轻燃煤电厂引起的环境污染问题的有效方法。因此,研究运行可靠的小型风力发电系统并将其推广到广大农村地区家庭使用,具有非常重要的现实意义。风力发电系统作为一个非线性、强耦合、多变量的复杂系统,由于风能的随机性、时变性、不可控等特点,很难获得系统的准确模型。另外,由于系统运行环境往往较为恶劣,环境因素引起的各方面扰动也是风力发电系统难以控制的一个方面,为了解决风力发电系统存在的受扰问题,提高风力发电系统的发电效率,本文以最大功率跟踪控制为目标,研究基于模型预测控制(MPC)与干扰观测技术(DOB)的复合抗干扰控制方法,以提高系统的抗干扰能力,主要研究内容有:1、作为永磁同步风力发电系统控制策略的前期验证,研究并设计了 Buck型DC-DC变换器的复合抗干扰控制算法,MATLAB/Simulink仿真结果表明该方法能够有效抑制扰动,提高控制效果。2、分析了永磁同步发电机(PMSG)的数学模型,研究了矢量控制策略(FOC),电压空间矢量调制原理(SVPWM)。在MATLAB/Simulink环境下对永磁同步发电机调速系统进行了仿真验证。3、结合模型预测控制的基本原理和特点,分析了永磁同步发电机的预测模型,设计了永磁同步发电机的模型预测控制器并在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真验证。4、针对风力发电系统干扰源众多的情况,将参数摄动,风速的变化视作集总扰动,通过干扰观测器(DO)对系统的总干扰进行估计,并通过前馈补偿的形式消除干扰的影响。仿真结果验证了干扰观测技术的有效性。5、在仿真验证的基础上设计了永磁同步风力发电实验平台,并初步验证了该实验平台的有效性。(本文来源于《扬州大学》期刊2018-05-01）
龚维明,史艳秋,李生权,李娟[4]（2017）在《永磁同步风力发电机的最大功率跟踪复合预测控制》一文中研究指出为解决风力发电系统因工况复杂、干扰源众多造成的常规控制方法效果难以满足高性能要求的难题,提出了一种以最大功率跟踪为目标,综合惯量辨识和模型预测控制的复合预测控制策略。首先通过惯量辨识得到对象的部分未知模型,再通过模型预测对得到的模型滚动优化,并进行反馈校正。最后的仿真结果表明,该复合预测控制策略具有有效的功率输出、较好的系统稳定性和抗干扰能力。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2017年12期）
陈子剑,邓金根,蔚宝华[5]（2016）在《探井孔隙压力复合预测方法研究》一文中研究指出针对常规探井孔隙压力计算模型选择困难、计算参数反演误差大的问题,运用水力连通方法和断层稳定性方法完善计算参数,提高孔隙压力预测精度。结果表明:利用水力连通原理对参考井孔隙压力测试结果进行修正可以有效提高计算参数反演的精度;对于任意稳定断层,存在地层孔隙压力上限值,当断层倾角为65.2°时该值最小,该结论可用于进一步校正计算参数。实践表明,该方法预测的孔隙压力精度可达92.75%以上,具有良好的推广应用价值。(本文来源于《特种油气藏》期刊2016年01期）
焦爱胜,沈建成[6]（2015）在《数控机床故障时间的灰色神经网络复合预测》一文中研究指出为了提高数控机床的可靠性,需要对其工作故障时间进行预测.基于等维新息观点,分别用灰色系统多次残差修正模型和神经网络等2种单一预测方法和等维新息递补神经网络组合预测方法对机床故障观测数据进行了预测,结果显示复合预测误差小于单一预测误差,模型有较高的预测精度.(本文来源于《兰州工业学院学报》期刊2015年02期）
张俊,王远昊,李颖毅,郭锋[7]（2015）在《一种风电功率的复合预测》一文中研究指出本文以东南沿海地区某风力发电场数据为背景,在分析原始数据特点后,确定了相应的缺失数据的填补方法以及数据的预分解方法。之后针对数据预处理结果建立了基于时间序列和优化的BP神经网络复合预测模型,并给出风电功率预测结果。最后比较了复合模型与其它模型预测的均方误差以说明复合预测模型在提高预测精度方面的优势。(本文来源于《电子测试》期刊2015年03期）
韩伟,王大志,刘宝成[8]（2014）在《基于复合预测的无差拍谐波电流跟踪控制》一文中研究指出针对传统的无差拍谐波电流跟踪控制受信号采样、处理和执行等过程时延影响,实际上是差一拍控制的问题,提出了一种基于复合预测的无差拍控制。该算法提前2个采样周期预测出谐波补偿参考电流,提前一个采样周期预测出逆变器输出电流,从而实现"真正意义上"的无差拍控制。为此,又提出了一种综合地考虑了负载谐波电流稳态和动态过程的复合预测方法,使上述预测过程更加准确。最后,仿真和实验表明基于该复合预测的无差拍控制方法在负载稳态和变化时都具有良好的补偿效果。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2014年06期）
张安楠,苏旸[9]（2014）在《基于小波变换的网络安全态势复合预测方法》一文中研究指出研究网络安全态势预测问题。由于网络安全态势受网络攻击、系统漏洞等多种因素的综合影响,具有显着的时变性。现有预测方法单一、针对性不强,预测结果的客观性较差。为提高网络安全态势预测精度,提出一种基于小波变换与LSSVM-ARIMA相结合的网络安全态势预测方法。首先对获取到的网络安全态势序列进行小波分解,然后利用LSSVM与ARIMA的特性对分解后的低频、高频态势序列分别进行训练、建模并预测,最后对分频预测结果进行小波重构得到最终预测结果。仿真结果表明,复合预测方法能更准确客观地反映网络安全态势的变化,提高了网络安全态势预测的精度,能够有效指导网络安全人员对网络进行决策控制。(本文来源于《计算机仿真》期刊2014年06期）
张克娜[10]（2013）在《基于拟线性回归的复合预测方法及其应用》一文中研究指出预测工作，可探讨事物的未来发展状况，最近几十年来它已引起了人们越来越深的重视。所有的管理决策都应该依据对未来情况的预测做出。若是能够对事物的未来发展情况作出足够准确的预测，那么无疑这可以为人们作出合理的决策而提供依据，从而减少错误的发生，取得更好的效果。回归分析是统计学的重要分支，是进行科学预测的有效工具；回归模型是非常经典的单方程计量经济学模型，一直以来，人们在不断的对已有的模型进行完善并发现新的预测方法，例如组合预测方法等。但是，在当数据量过大时的方法改进还有待提高。本论文主要是采用了回归模型的理论基础，并在此基础上应用了拟线性回归模型，并提出了复合预测方法。遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。本论文详细介绍了拟线性回归模型的建立，并利用遗传算法对其求解。论文中所提出的复合预测方法是在已有的预测模型的基础上，提出了分段随机抽样的思想，对样本数据量较大的研究对象的数据进行处理，再选择合适的预测模型进行预测。复合预测方法在一定程度上解决了过大数据量对预测模型造成的负担，给出了预测结果的精度的确定方法，并通过实例进行了验证。(本文来源于《河北科技大学》期刊2013-12-20）
复合预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在总结国内外现有的公交车辆到站时间预测模型的基础上,选取常用的叁种经典预测模型,即Kalman滤波模型、BP神经网络模型、时间序列模型。分析并针对各个模型的特点及适用条件,对影响公交车辆到站时间的要素进行筛选,明确各模型的输入及输出条件,划分公交运行的高峰、平峰、低峰时段,并验证叁种预测模型在各个时段的预测精度,进一步确定复合预测模型中各阶段预测方法 ,以实现公交车辆的到站时间的精确预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复合预测论文参考文献
[1].徐化岩,马家琳.基于数据驱动的高炉煤气复合预测模型[J].中国冶金.2019
[2].王茁.划分时段的公交车辆到站时间复合预测模型[J].自动化技术与应用.2018
[3].周嘉炜.小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制研究[D].扬州大学.2018
[4].龚维明,史艳秋,李生权,李娟.永磁同步风力发电机的最大功率跟踪复合预测控制[J].机械设计与制造工程.2017
[5].陈子剑,邓金根,蔚宝华.探井孔隙压力复合预测方法研究[J].特种油气藏.2016
[6].焦爱胜,沈建成.数控机床故障时间的灰色神经网络复合预测[J].兰州工业学院学报.2015
[7].张俊,王远昊,李颖毅,郭锋.一种风电功率的复合预测[J].电子测试.2015
[8].韩伟,王大志,刘宝成.基于复合预测的无差拍谐波电流跟踪控制[J].仪器仪表学报.2014
[9].张安楠,苏旸.基于小波变换的网络安全态势复合预测方法[J].计算机仿真.2014
[10].张克娜.基于拟线性回归的复合预测方法及其应用[D].河北科技大学.2013