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基于FIG和GWO-SVM的灌漿功率時(shí)序預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2021-08-05 00:34
  為更好地預(yù)測(cè)灌漿功率時(shí)序,建立基于模糊信息;‵IG)和灰狼優(yōu)化支持向量機(jī)(GWO-SVM)的灌漿功率時(shí)序預(yù)測(cè)模型。首先,引入信息粒計(jì)算方法,將原始詳盡的時(shí)間序列數(shù)值點(diǎn)分解為一系列信息粒,以減少模型的數(shù)據(jù)輸入總量;其次,基于模糊集理論,采用模糊集算子對(duì)每個(gè)信息粒進(jìn)行模糊計(jì)算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始數(shù)值點(diǎn)集;最后,以支持向量機(jī)作為預(yù)測(cè)工具,并采用灰狼優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),對(duì)產(chǎn)生的模糊信息粒進(jìn)行快速準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。結(jié)合實(shí)際工程,應(yīng)用該預(yù)測(cè)模型對(duì)灌漿功率的波動(dòng)范圍和變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,經(jīng)過(guò)性能評(píng)價(jià)和對(duì)比分析,驗(yàn)證了模型的有效性和優(yōu)越性。 

【文章來(lái)源】:河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

基于FIG和GWO-SVM的灌漿功率時(shí)序預(yù)測(cè)


研究框架

曲線,實(shí)時(shí)監(jiān)控,監(jiān)控系統(tǒng),功率


灌漿規(guī)范[19]明確規(guī)定“灌漿過(guò)程中應(yīng)保持灌漿壓力和注入率相適應(yīng)”,本質(zhì)上是要求二者的乘積即灌漿功率近似保持為一個(gè)常數(shù)。本文選取灌漿功率進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)研究,進(jìn)而反饋指導(dǎo)工程實(shí)踐。首先將灌漿功率創(chuàng)新性地引入灌漿實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng),在采集分析灌漿孔段的流量和壓力的同時(shí),對(duì)灌漿功率進(jìn)行計(jì)算分析,灌漿流量、灌漿壓力和灌漿功率曲線如圖2所示,圖中灌漿數(shù)據(jù)每隔5 s采集和計(jì)算一次,共采集了915條數(shù)據(jù)。2.3.2 模型參數(shù)確定

模糊信息,功率,數(shù)據(jù),工程


結(jié)合某水電站灌漿工程,說(shuō)明基于FIG和GWO-SVM的時(shí)序預(yù)測(cè)模型在灌漿工程中的具體應(yīng)用。表1 模型的預(yù)測(cè)性能指標(biāo)結(jié)果Table 1 Predictive performance indicator results of model 分量 M MAE MAPE/% Up 6.789 8.16×10-4 0.01 R 6.678 2.89×10-3 0.04 Low 6.507 5.51×10-4 0.01


本文編號(hào):3322705

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