针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

环境规划的技术方法应包括环境评价 环境预测和环境决策等方法,其中环境 预测和决策是环境规划中具有重要作用 的两项基本活动。它们贯穿渗透在环境 规划过程的许多环节中。本章从综合集 成的角度,重点介绍环境规划常用的预 刚与决策技术方法

一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据

部件寿命预测过程中应根据部件运行经济效益最佳的原则选择寿命预测置信度，由此可避免因置信度太高而导致大量部件尚可使用就被更换，或置信度太低而出现大量的突发性事故．利用Monte-Carlor方法讨论了GH132合金烟机涡轮盘的最佳设计寿命．

以平均粒径2.2μm、纯度99.99%的硅粉为原料,采用纯度99.993%的高纯氮气作为反应气体,在1350和1400℃下进行了氮化时间为10~30 min的氮化实验,得出了不同温度下硅粉转化率随反应时间的变化关系.将硅氮反应看成非催化气固反应,建立了硅颗粒氮化动力学模型.通过对实验数据的拟合,得出两个模型参数:硅氮反应速率常数和氮气在产物层中的扩散系数.假定反应速率常数和扩散系数均满足阿伦尼乌斯公式,求得化学反应激活能和指前因子分别为2.71×104J·mol-1和3.07×10-5m·s-1,扩散激活能和指前因子分别为1.06×105J·mol-1和1.12×10-9m2·s-1.利用本文得出的氮化动力学模型对各温度下不同粒径硅粉的转化曲线进行了预测,预测曲线与文献中的实验数据在趋势上吻合较好

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应用灰关联分析原理讨论了海水环境与金属腐蚀性之间的关系.基于灰关联度的计算,找出了在全浸带条件下,海水中对A3钢具有腐蚀影响的主要因素,利用人工神经网络BP算法建立了海水环境对A3钢的腐蚀作用模型,用该模型预测了新海水域环境下金属的腐蚀速度,取得了较好的结果

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使用与自组织神经网聚类相结合的支持向量回归机预测模型对矿体体素品位进行插值,并与多边形法、距离幂次反比法、克里格法进行对比验证.结果表明,该预测模型进行品位插值具备很好的可行性和可靠性