通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性

利用灰色预测线性规划模型对多金属矿山的产能进行优化配置.经过灰色预测模型对各定位系数进行预测,将灰色线性规划问题转化为一般的线性规划问题,对其进行求解.结果表明,定位系数GM(1,1)误差检验合格,预测的多金属矿山经产能优化后可以实现生产资料的合理配置和利润的最大化

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

预测控制的由来 预测控制原理 动态矩阵控制算法 多变量预测控制 商品化预测控制软件 仿真举例

以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度

·第一节前言 ·第二节预测微生物学的模型 ·第三节预测模型和 HACCP ·第四节预测模型在 HACCP系统中的应用 ·第五节结论

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

在已进行的齿轮点蚀疲劳寿命预测计算模型的研究基础上,应用随机时间序列分析技术分析处理计算模型中随时间变化的因素,从理论上解决了齿轮寿命预测中的难点,建立了齿轮点蚀疲劳寿命预测的方法系统

在综合分析矿井瓦斯涌出量影响因素基础上,探讨了采煤工作面瓦斯涌出量与影响因素之间的关系,利用逐步回归分析方法建立了瓦斯涌出量预测数学模型,并将模型应用于平煤天安十矿己组煤层24110采面瓦斯涌出量预测.结果证明,该数学模型对采煤工作面瓦斯涌出量预测比较准确

针对多变量耦合系统,提出了一种新的广义预测解耦控制算法.通过广义预测误差权值自动调节以消除系统耦合引起的误差,从而降低系统的耦合影响,提高系统性能.该方法与常规的多变量广义预测控制算法相比,算法简单,计算量小.本文所设计的算法被应用到热轧带钢板形板厚控制系统中,仿真结果表明了该算法的有效性和正确性