模糊信息粒化相关论文
期权是一种权力的买卖,最早始于十八世纪后期的欧洲和美国市场,是现代金融市场的重要组成部分。随着我国金融市场的发展,期权的功......
针对股票价格点预测的复杂性和不确定性,传统统计分析方法的局限性,以及机器学习算法易出现过拟合等问题,本文提出了基于信息粒化......
随着我国工业化发展水平越来越高以及进程的越来越快,国家对新能源的需求也越来越大。终端能源需求正在逐步从传统能源向优质高效......
煤矿资源是我国宝贵的物质资源之一。然而在采集煤矿过程中引发的矿井事故,极大威胁人身安全和生产安全。根据灾害数据显示,瓦斯事......
研究目标:本文致力于利用智能算法,提升汇率预测精度,为跨境资本流动和汇率风险防范提供参考依据.研究方法:引入机器学习前沿领域......
复杂时间序列是高度复杂的非线性动态系统,传统的支持向量机方法无法对单一点值进行精确的预测,因此,对时序波动区间的预测更有参......
词计算方法是一种崭新的处理不精确信息的有效方法，它是在语言变量的基础上发展起来的，用词代替数字进行计算和推理的一种方法．本文从......
提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法，为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式．本文首先提出了一种......
为分析股票价格指数变化,文中提出一种采用近似支持向量机（PSVM）将金融时间序列数据进行模糊信息粒化的方法,并用此方法对上证指数数......
提出了一种基于信息粒化(IG)的支持向量回归(SVR)方法来预测锂电池充电剩余时间。首先,通过模糊信息粒化窗口提取代表性数据,同时......
针对点预测类方法无法消除预测误差的不足,文中提出一种光伏发电功率短期预测方法。该方法采用极端学习机为光伏发电功率预测的回......
准确预测农产品市场价格对政府宏观调控和农业生产者制定生产决策具有重要意义。本研究提出了一种基于模糊信息粒化和遗传算法的支......
针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题,本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期......
为提高空调负荷预测精度，预测空调负荷的平均值和波动范围，本文提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的空调负荷组合预测方......
针对目前基于数据驱动的旋转机械退化状态预测中时序列信息考虑不充分、寿命标签制定不合理、退化模型累计误差大等问题,提出一种......
为实现复杂系统的视情维修,对故障预测的需求越来越高。将信息粒化概念引入支持向量机,提出基于模糊信息粒化支持向量机的预测算法......
目前,随着大规模工业生产过程的日益复杂,控制点的数量不断增加,对关键变量的预测提出了越来越高的要求。通常情况下,对关键变量的......
基于模糊信息粒化对原始数据进行处理,利用支持向量机(SVM)以及差分进化算法(DE)建立预测模型,根据马尔科夫链进行残差修正,预测瓦......
针对光伏输出功率的点预测精度不足、传统支持向量机（SVM）在参数优化方面存在的固有缺陷等问题，根据模糊信息粒化理论和纵横交叉算法，......
期刊
为提高风电功率的预测精度,研究了一种模糊信息粒化和支持向量机（SVM）结合的风电功率预测方法。提取功率原始数据,对其进行模糊信息......
期刊
风电场短期风速区间预测对风电场与电力系统的协调运行具有重要意义,基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机提出了一种短期风速区......
为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超......
为了实现对风速范围区间的准确预测,提出一种基于模糊信息粒化和灰狼优化-支持向量机(GWO-SVM)算法的风速预测模型.该模型首先利用......
瓦斯灾害是煤矿生产过程中最严重的灾害之一,研究和分析瓦斯数据的特征及其内在联系,设计有效的算法模型实现对瓦斯浓度精确地实时......
随着高性能现代化设备的需求逐步增加,对设备的要求也朝着大型化、自动化以及复杂化的方向发展。设备越复杂越精密,设备的状态监测......
提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;......
为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标准确的预测范围,提出了基于分解-模糊粒化与优化极限学习机(Extreme Le......
目前进行纳税评估和预测工作主要依赖于纳税评估人员的人工判别和分析,这样导致税务评估人员工作量较大,而且所得的评估结果也不准......
提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根......
基于模糊信息粒化和交叉验证算法的支持向量机(CV-SVM)预测时序回归模型,首先以欧洲碳排放配额(European union allowances,EUA)结......
人民币兑美元汇率是我国和美国之间经济关系的重要指标,自汇改以来,它的中间价变动幅度较大,究其原因是多样复杂的。要想及时把握......
大数据时代的到来,给数据挖掘带来了新的挑战,如何在海量的数据中挖掘有用信息成为一大课题。模糊信息粒化模型通过将信息粒化成模......
随着接入母线多源功率的不断增加,使电网更加合理安排调度计划有了较大的难度。首先,提出了构建一种母线等效负荷模型,将接入母线......
农产品价格的准确预测对农民规避市场风险、提高农业收入和国家农业宏观调控具有重大意义.以国家棉花价格A指数的预测为例,提出了......
为了简化模糊控制的计算量，避免模糊规则过多产生规则爆炸问题，将模糊控制结合模糊信息粒理论，提出一种新的模糊控制方法。将模糊输入......
为提高区间预测的精度,提出一种基于三角模糊信息粒化的改进径向基(RBF)与支持向量回归机(SVR)相结合的混合神经网络区间预测模型,......
该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。......
目前循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)技术是工业综合利用低价煤泥的最佳处理方式,同时煤泥掺烧技术也是提高CFB机组经......
可用停车位预测是智能停车诱导系统的关键问题之一。当前基于神经网络的预测技术在较短预测周期内,预测准确度的平均绝对误差在10......
随着中国的股票市场的高速发展,每天都会产生大量的股票数据,对这些数据的有效预测,对于股票投资者来说,是非常重要且具有价值的事......
论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和......
提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数......
铁路货运量是衡量铁路竞争力的关键性指标,对货运量及其发展趋势的准确预测与把握,可为铁路运输组织及各级运输管理方案的制定提供......
电力系统短期负荷预测作为确保系统安全与经济运行的重要手段,影响着电力市场交易计划的制定。为了进行短期电力负荷预测,文章对电......
为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴......
在旋转机械的智能故障诊断中,复杂网络结构的非监督学习方法调节参数多,训练时间长,而结构简单的网络诊断准确率不够理想。针对以......
为了有效预测滚动轴承的性能退化指标及其波动范围,提出了一种基于融合核主元分析与模糊信息粒化的支持向量机预测方法。运用核主......
