灰色预测在MCMQC中的应用

分析了大规模定制生产中的质量控制中灰色预测算法的简单快速的优点和精度不高的缺点,及造成这一现象的本质原因,并提出了改进大规模定制生产灰色质量控制的思路。     

复合材料布带缠绕成型压力控制技术

复合材料布带缠绕成型过程中的压力波动会影响制品的致密度和均匀度,同时会造成缠绕制品的界面强度及纤维体积分数不一致。芯模的圆度误差和安装误差会导致压力波动,气体的可压缩性、比例阀的死区效应、阀的流量非线性、气缸摩擦力及测量噪声会对缠绕压力控制造成非线性干扰。因此,设计了自适应灰色预测模糊PID控制器,通过对气缸输出缠绕压力的灰色预测,正确反映了压力信号的变化趋势,为模糊PID控制的推理提供了可靠依据。同时,采用两个独立的模糊推理系统来调节预测控制的步长和步长自整定算法的比例因子。仿真分析和实验结果表明:相比于传统PID控制,采用自适应灰色预测模糊PID控制使缠绕压力的稳态误差减小了62%,超调量减小了80%,有效提高了复合材料缠绕成型压力控制系统的稳定性。     

中国民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫模型预测

民航旅客吞吐量的规模和增长速度是民航基础数据，是衡量民航发展的重要指标，旨在通过统计学的一般方法揭示民航旅客吞吐量的变化规律、做出准确的预测。民航旅客吞吐量的规模和增长可以使用灰色预测模型进行预测．并且结果比较准确。在此基础上，提出了引入马尔可夫链预测理论，建立民航旅客吞吐量灰色马尔可夫预测模型的设想。以期使预测结果更加准确可靠。在实例中，对比了灰色预测模型和灰色马尔可夫预测模型的预测结果．验证了民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫预测模型预测精度高于灰色预测模型预测精度。可见。灰色马尔可夫预测模型可用于民航旅客吞吐量预测，并可以提供比灰色预测模型更为准确可靠的预测结果。最后．依据灰色马尔可夫预测模型计算得出了2007年和2008年的民航旅客吞吐量预测值．     

某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析研究

针对某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析的需要,主要研究了时间序列模型和灰色模型两种预测模型,并有机结合起来,形成新的灰色时序模型;分别进行预测分析,并比较预测精度。预测结果表明:灰色时序模型预测精度高,具有很好的预测能力,有较高的实用意义。     

西安市工业废气排放总量的灰色预测模型

通过使用灰色模型预测了西安市2009-2015年的工业废气排放总量.预测结果经过残差检验、关联度检验和后验差检验,误差在允许范围内.可以有效地为西安市制定大气污染控制政策和规划提供参考数据.     

灰色理论在垃圾气化过程中NOx排放定量预测的应用

本文把灰色理论及方法应用于对垃圾气化处理的NOx排放的定量预测中。建立了一定工况条件下的垃圾气化处理中的NOx排放的灰色预测模型。所建模型的预测结果与实际值的误差只有1％左右。通过本文的实例表明，该方法具有预测精度高、简便易行的优点。对固体废物的气化处理过程中的污染物排放控制具有指导意义。     

基于灰色系统预测直升机航迹的研究

 反直升机智能雷对直升机航迹的预测在作战中非常重要,但在数据非常有限的情况下,准确地预测又很困难。提出了用灰色系统理论解决直升机航迹预测问题,建立了灰色系统 GM预测模型和 n次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。在每个采样期间内,实时在线建立GM预测模型和残差模型以提高预测精度。通过实例计算能看出用较少的探测数据可以得到较高的预测精度。     

基于灰色系统的导弹研制费用--参数模型

简述了导弹研制费用预测方法.提出了在样本数据较少的情况下使用灰色预测理论对导弹研制费用进行预测的方法.该文根据灰色系统理论,建立了GM(0,N)模型和残差修正模型,并通过实例进行了说明,获得了较高的预测精度.     

润滑油质量组合预测

以某自行火炮润滑油氧化程度光谱分析数据为基础,利用线性回归理论、灰色理论及组合预测理论建立了润滑油的氧化程度预测模型,并且分析各模型在预测上的差异,验证了润滑油质量组合预测模型能够充分利用单一预测模型的有效信息,提高预测精度.     

基于灰色神经网络的疲劳裂纹预测方法研究

为对构件疲劳损伤进行预测，提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM（I，1）模型向BP网络映射，建立了一维灰色神经网络GNNM（1，1）模型。基于灰色GM（1，1）模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM（1，1）模型初始权值。应用建立的GNNM（1，1）模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展，并与GM（I，1）模型的预测结果进行了对比，表明GNNM（1，1）模型具有更高的预测精度和模型精度。     

系统动态安全评价与预测的灰色方法

本文提出定量安全评价与预测的动态安全指标，灰色逻辑代数，然后使用ＧＭ（１，１）给出了系统动态安全评价与预测的新方法。     

基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。     

基于灰色聚类的磨粒自动识别

 将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。     

辽宁省工业总产值指数的灰色预测

本文利用灰色预测的方法通过对1970-1998年辽宁省工业总产值指数的灰色分析，建立辽宁省工业总产值指数的灰色预测模型。并通过后验差检验。给出预测精度等级。     

基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。     

机组原因导致事故征候的预测研究

在1995—2004年统计数据的基础上,应用二次指数平滑和灰色预测方法分别对2002—2004年的事故征候数进行预测,并对两种预测结果与实际值进行比较和分析,表明二次指数平滑方法预测效果较好。应用二次指数平滑方法对未来5年的事故征候数进行预测。预测结果表明,以机组为原因导致的事故征候数呈上升趋势。结合民航的现实情况分析了出现这种趋势的原因,提出了控制这种趋势的管理对策。     

基于灰色理论的自适应多参数预测模型

 故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是，用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据，当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果，但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论，分析了GM(1,1)预测建模中的不足，考虑多个特征参数间的相互关系以及预测序列的实际特点，修正了初始值和背景值，建立了小样本情况下的自适应多特征参数预测模型，并以某型飞机发动机的多特征参数的仿真数据为例进行了预测分析，结果表明该模型具有很好的预测精度，证明了该模型的有效性。