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基于EEMD与LSSVR的能源消费量多尺度预测——以广东省为例

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内蒙古大学学报（自然科学版） 2015年第3期46卷 234-241页

作者：王平王克凡石雪涛朱帮助暨南大学经济学院广州510632 五邑大学经济管理学院广东江门529020 暨南大学管理学院广州510632

由于能源消费内在的复杂性,传统的单尺度预测方法很难获得理想的预测效果.为提高能源消费量预测精度,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)的能源消费量多尺度预测模型.首先应用EEMD算法将能源消费量环比指... 详细信息

由于能源消费内在的复杂性,传统的单尺度预测方法很难获得理想的预测效果.为提高能源消费量预测精度,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)的能源消费量多尺度预测模型.首先应用EEMD算法将能源消费量环比指数从高频到低频分解成若干结构更简单、变化更平稳、规律性更强、更易于预测的内在模态函数(IMF)和一个残差项;其次利用LSSVR对各IMF和残差项进行预测,并采用粒子群算法(PSO)选择最优的模型参数;然后将各分量的预测值直接加总求和重构出能源消费量环比指数的预测序列;最后通过逆环比化处理,获得原始能源消费量的最终预测值.利用该模型对1980-2013年广东省能源消费量进行实证分析,结果表明多尺度预测模型的确能够显著提高预测精度.

关键词：能源消费量多尺度预测集合经验模态分解最小二乘支持向量回归粒子群优化算法

基于多尺度预测的电弧炉输入能量优化方法的研究

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基于多尺度预测的电弧炉输入能量优化方法的研究

作者：王子健长春工业大学

学位级别：硕士

近年来,冶金工业现代化快速发展,成为工业企业中的能耗大户,由于其生产能耗高的特点,能源的管理与优化问题越来越受到关注。中钢集团吉林铁合金公司是国内冶金企业的重要骨干企业,是全国最大的、品种最多的铁合金生产和供应基地。在铁... 详细信息

近年来,冶金工业现代化快速发展,成为工业企业中的能耗大户,由于其生产能耗高的特点,能源的管理与优化问题越来越受到关注。中钢集团吉林铁合金公司是国内冶金企业的重要骨干企业,是全国最大的、品种最多的铁合金生产和供应基地。在铁合金生产过程中,主要的能耗设备之一是电弧炉。电弧炉是一个复杂的系统,其冶炼过程具有时变性、非线性和强耦合特点,三相电压、三相电流设定点的不同都会对电弧长度产生影响。因此,选择合理的电弧炉供电策略能够有效的降低能耗、电极损耗和耐材侵蚀,缩短冶炼周期,从而降低冶炼成本、提高生产经济指标。针对电弧炉冶炼铁合金是一个极其复杂的物理和化学反应过程,能耗信息准确有效的预测关系到电弧炉安全经济的运行,本文在对电弧炉生产工艺进行分析的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的能源消耗多尺度预测模型,首先对能源消耗序列进行小波多尺度分解,得到指定尺度下的近似系数和相关尺度下的小波系数,然后利用LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测,最后通过小波重构求得相应的电弧炉能源消耗预测值。然后根据不同的炉况给出了熔化期四个阶段的供电策略,进而实现电弧炉输入能量的优化,该方法具有较高的预测精度和实际应用价值。锰硅合金的生产采用有渣法冶炼,物料配比对冶炼工艺有很大的影响,本文从最初的原料配比：即锰矿、富锰渣、焦炭、石灰、硅石、白云石(或石灰石)、萤石等的配比,到冶炼过程中对三相电流是否均衡、电极插入深度是否合适、炉口火焰是否均匀、炉料是否均衡下降,产品和炉渣成分是否符合要求且稳定,各项经济技术指标是否良好等炉况的观察、判断,基于物料平衡方程对物料配比和物料控制进行调整,尤其注意配碳量、炉渣碱度等的控制,通过在操作上准确的炉况判断与及时处理,从而实现冶炼过程的安全顺利进行。由于在电弧炉冶炼过程中建立了物料平衡方程和采用输入能量优化技术,从整体上提高了冶炼的自动化程度,提高了能源信息管理水平,节约了能源,实际应用中取得了显著的经济效益和社会效益,对实际生产具有一定的指导意义。

关键词：多尺度预测最小二乘支持向量机电弧炉能耗优化

混合动力汽车城市循环工况构建及运行工况多尺度预测

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混合动力汽车城市循环工况构建及运行工况多尺度预测

作者：潘登北京理工大学

学位级别：硕士

本文完成了插电式混合动力公交车工况数据的采集试验,对车辆行驶数据进行统计学分析,针对混合动力公交车的运行特点,制定了与之相应的车辆状态划分原则和特征参数评价准则。根据速度、加速度和坡度等特征参数,基于马尔科夫链的相关理论... 详细信息

本文完成了插电式混合动力公交车工况数据的采集试验,对车辆行驶数据进行统计学分析,针对混合动力公交车的运行特点,制定了与之相应的车辆状态划分原则和特征参数评价准则。根据速度、加速度和坡度等特征参数,基于马尔科夫链的相关理论,构建了郑州市道路循环工况。以构建的循环工况为历史信息,采用多尺度单次预测法,建立了基于马尔科夫链的汽车运行工况预测模型,并以预测均方根误差最小为目标,对预测模型进行优化。最后将预测模型应用到实时仿真系统中,提出了循环工况状态缺失情况下的预测方法,汽车运行工况实时预测模型精度估算方法及有效预测时长的选取机制,并在硬件在环仿真平台上完成了汽车运行工况的实时预测试验。(1)分析了混合动力汽车与传统汽车运行特点的差异,制定了与传统构建法相区别的工况速度片段的划分原则,提出了循环工况构建过程中速度阈值、加速度阈值、PM(Performance Measure)值等参数的筛选与评价机制;为在循环工况中融入坡道信息,通过引入车辆瞬时输出功率和名义速度等参量,将速度片段归属到不同的状态簇中;最后基于马尔科夫随机过程相关理论,构建了包含坡道信息的郑州市城市循环工况,并将所得结果与基于主成分-聚类分析的传统短行程法构建的工况进行了对比分析。(2)提出了混合动力汽车运行工况多尺度预测方法。结合工况数据在相邻时刻速度值的相关性分析,验证了道路循环工况具有马尔科夫性;基于马尔科夫链-蒙特卡洛模拟法,提出了单尺度多次预测和多尺度单次预测两种针对插电式混合动力客车的工况预测方法;通过对比两种预测方法在预测精度方面的差异,选择了多尺度单次预测法作为本文预测模型的基本方法;在保证预测精度的前提下,使用均值滤波和最小二乘拟合对预测结果进行了优化。(3)对实时仿真系统中汽车运行工况的预测问题进行了分析,提出了循环工况状态缺失情况下的预测方法,实时仿真系统中预测精度的统计估算方法,以及有效预测时长的确定原则;基于MotoTron&VT System系统开发了运行工况预测的硬件在环仿真平台,将人为操纵的油门踏板和制动踏板的踏板信号解析成汽车当前的运行速度,在该仿真平台上完成了驾驶员在环的实时预测模型的测试验证,分析了实时预测模型的预测精度和运算速度等参数。

关键词：循环工况坡道信息马尔科夫多尺度预测混合动力汽车

面向混合动力汽车能量管理策略的汽车运行工况多尺度预测方法

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面向混合动力汽车能量管理策略的汽车运行工况多尺度预测方法

作者：张岩吉林大学

学位级别：硕士

混合动力汽车控制策略是根据汽车行驶过程中对动力系统的能量要求，动态协调各部件以达到汽车最佳性能的目标，如：最佳的燃油经济性最低的排放最低的系统成本最佳的驱动性能这个目标一般归结为能量管理问题混合动力汽车的能量管理策略... 详细信息

混合动力汽车控制策略是根据汽车行驶过程中对动力系统的能量要求，动态协调各部件以达到汽车最佳性能的目标，如：最佳的燃油经济性最低的排放最低的系统成本最佳的驱动性能这个目标一般归结为能量管理问题混合动力汽车的能量管理策略是以油耗及排放为优化目标，以汽车的运行工况为设计依据，以动力性为约束条件，对两种动力源的能量分配进行计算而目前基于所谓标准汽车运行工况的能量管理策略开发方法更强调“普遍代表性”，而没有表达出不同城市不同时间和不同地点汽车运行工况随时间变化的差异性和多样性的特点依据特定代表性工况设计的具有良好效果的能量管理策略，在实际的具有随机性的道路交通条件下，却不能表现出期望的节能效果因此，研究基于实时动态规划的混合动力汽车能量管理策略，是解决混合动力汽车能量管理策略对实际工况适应性差的主要手段而汽车未来运行工况的预测是实时动态规划混合动力汽车能量管理策略的有效前提，因此本文研究了面向混合动力汽车能量管理策略的汽车运行工况预测方法，论文的工作主要包括以下几个方面： 1.国内外近年来已经有学者开始运用马尔可夫链设计运行工况或者设计预测型的混合动力汽车能量管理策略，但均没有证明汽车运行工况是否具有马尔可夫性，是否是一个马尔可夫过程本文通过汽车动力学模型车辆跟随模型及奇异摄动理论首次从多角度共同证明了汽车运行工况是一个马尔可夫过程，为利用马尔可夫链预测汽车运行工况提供了理论基础 2.本文建立了汽车运行工况的马尔可夫链模型，利用马尔可夫蒙特卡洛模拟预测汽车运行工况分别用ECE（Economic Commission for Europe）及FTP（Federal Test Program）标准工况作为历史信息进行了不同尺度的运行工况预测，计算了不同尺度的预测运行工况结果与真实工况结果的偏差及相关度，分析了不同时间尺度对汽车运行工况预测的准确度的影响，为研究汽车运行工况的多尺度预测方法提供了数据分析基础 3.本文通过研究发现不同尺度对于汽车运行工况预测结果不同，且各有优势，因此提出了多尺度预测融合方法通过单一尺度预测运行工况的偏差与多尺度预测的运行工况的偏差对比，说明了多尺度预测方法的有效性为了提高多尺度预测结果的准确度，本文又研究了加入权重的多尺度预测融合方法，对预测结果进行优化通过加入权重的多尺度预测优化方法的预测偏差的对比分析，证实该方法可以把预测偏差控制在一个较小的范围内，相关度可以控制在99%以上，预测时间长度也满足实时性要求综上，本文通过两种工况下不同预测方法预测结果的偏差分析，说明了多尺度预测方法的有效性，是一个预测准确度相对稳定的方法计算了多尺度预测方法单次预测的时间，说明了多尺度预测方法可以满足混合动力汽车实时控制的要求，是一个值得推广的汽车运行工况预测方法

关键词：汽车运行工况马尔可夫过程蒙特卡洛模拟多尺度预测混合动力汽车

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多尺度算法预测沥青混合料剪切疲劳剩余强度

交通科学与工程 2022年第4期38卷 1-9页

作者：李友云张宇辉何敏李宜航陈佳长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114 深圳市交通工程试验检测中心有限公司广东深圳518000

为研究沥青混合料的剪切疲劳剩余强度,基于沥青混合料细观结构和多尺度算法建立二维剪切试验数值模型。根据多尺度算法及有限元数值模拟,逐级预测沥青混合料的疲劳剩余强度,并与剪切疲劳剩余强度的试验结果进行了对比。研究结果表明:沥... 详细信息

为研究沥青混合料的剪切疲劳剩余强度,基于沥青混合料细观结构和多尺度算法建立二维剪切试验数值模型。根据多尺度算法及有限元数值模拟,逐级预测沥青混合料的疲劳剩余强度,并与剪切疲劳剩余强度的试验结果进行了对比。研究结果表明:沥青混合料细观力学尺度模型能够反映基体及集料对沥青混合料疲劳损伤的影响;多尺度算法逐级预测沥青混合料剪切疲劳剩余强度,避免了在建模过程出现集料缺失的情况;沥青混合料剪切试验获得的剪切疲劳强度与多层迭代算法预测值之间的误差较为稳定,能满足工程要求。

关键词：沥青混合料剪切疲劳损伤多尺度预测细观结构

一种自由分布的LSTM算法在多尺度风速预测中的应用

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无线互联科技 2023年第21期20卷 118-120,137页

作者：成骁彬上海电气风电集团股份有限公司上海200241

LSTM算法被广泛应用于工业场合,如风速预测。当没有足够数据和工业知识的时候,该算法会呈现低精度特质。为了解决这个问题,文章提出了一种新颖的自由分布LSTM算法用于风速预测。该模型在不同尺度下都表现优异,同时文章也对模型表现进行... 详细信息

LSTM算法被广泛应用于工业场合,如风速预测。当没有足够数据和工业知识的时候,该算法会呈现低精度特质。为了解决这个问题,文章提出了一种新颖的自由分布LSTM算法用于风速预测。该模型在不同尺度下都表现优异,同时文章也对模型表现进行监控。文章通过一个来自风场的实际案例来验证该方法。

关键词：自由分布 LSTM算法多尺度预测

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基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测

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控制与决策 2019年第2期34卷 279-286页

作者：刘金培郭艺陈华友任贺松陶志富安徽大学商学院合肥230601 北卡罗来纳州立大学工业与系统工程系美国罗利27695 东南大学经济管理学院南京211189 安徽大学数学科学学院合肥230601 西安交通大学管理学院西安710049 安徽大学经济学院合肥230601

碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射... 详细信息

碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射流行学习对其进行降维;然后,对降维后的非结构化数据、其他影响因素结构化数据、碳交易价格分别进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD),得到不同个数的本征模函数(Intrinsic mode function, IMF),并采用Fine-to-coarse方法对IMF进行重构,得到高频序列、低频序列和趋势项;最后,利用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive integrated moving average model, ARIMA)、偏最小二乘(Partial least squares, PLS)回归和神经网络对高频数据、低频数据和趋势项进行预测,将3种预测结果进行集成,得到最终预测值.仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效利用多源信息,具有较高的预测精度和良好的适用性.

关键词：多尺度预测碳价格非结构数据流行学习自回归积分滑动平均模型经验模态分解

一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型研究

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运筹与管理 2022年第1期31卷 107-114页

作者：秦全德黄兆荣黄凯珊深圳大学管理学院广东深圳518060 深圳大学大湾区国际创新学院广东深圳518060

碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部... 详细信息

碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成。采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归。实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能。在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨。与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性。

关键词：碳市场价格预测多尺度预测局部回归集成经验模态分解

基于多源信息和多尺度视角的组合预测模型及其应用

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基于多源信息和多尺度视角的组合预测模型及其应用

作者：周熠烜安徽大学

学位级别：硕士

随着社会和科技的不断发展,预测变得越来越重要。由于预测对象可能是复杂的系统,单一预测方法造成的预测风险有增大的趋势。组合预测利用不同单项预测方法侧重点的互补性,结合各单项预测方法的优势,在预测实践中能提高模型的预测精度和... 详细信息

随着社会和科技的不断发展,预测变得越来越重要。由于预测对象可能是复杂的系统,单一预测方法造成的预测风险有增大的趋势。组合预测利用不同单项预测方法侧重点的互补性,结合各单项预测方法的优势,在预测实践中能提高模型的预测精度和泛化能力,因此在实际生活中得到广泛运用。近年来,环境问题日益突出,如何有效改善生态环境,减少温室气体的排放,提高空气质量成为世界的焦点。而对碳交易价格以及空气质量指数的准确预测,能够为管理部门改善环境提供重要的决策依据。目前对碳价格和空气质量指数的预测研究中,依然存在一些值得探讨的问题。第一,目前的研究大多使用的是结构化数据的影响,没有考虑非结构化数据对预测模型的影响,忽略了信息的完整性。第二,现有的研究中,对复杂时间序列分解后,使用的预测模型大多为单项预测模型,容易因预测方法的单一性带来较大的预测风险。第三,随着社会系统复杂性的增加,目前对区间时间序列的组合预测研究还很少,如何提高区间数的预测精度值得研究。针对上述问题,本文探讨基于多源信息和多尺度视角的组合预测模型及其在碳价格和空气质量预测方面的应用,该研究具有重要的理论和实际价值。文章的主要工作内容如下:第一章,主要介绍了本文的研究意义,并探讨了当前国内外学者的相关研究,并对本文的工作思路以及创新点进行了介绍。第二章,主要介绍了区间数的定义以及区间数的相关运算法则,同时还简单介绍了组合预测的一般形式。第三章,在现有的组合预测研究基础上,考虑了非结构化数据作为影响因素,从多源信息的角度构建组合预测模型,完善信息的完整性。针对非结构化数据的高维度,利用局部线性嵌入算法（LLE）对数据降维,并利用参数优化后的最小二乘支持向量回归（LSSVR）、多层感知器（MLP）和非线性自回归神经网络（NARX）三种单项预测方法进行预测,构建基于非结构化数据的碳价格组合预测模型。最后结合深圳市碳交易价格进行实例分析,结果表明在加入非结构化数据影响因素后,预测效果得到了一定程度上的提高。第四章,由于加入非结构化数据的影响因素后数据复杂性进一步的提高,因此结合“先分解再集成”的思想,将数据分解为复杂性较低的子序列,再分别对子序列进行预测,最终将结果集成得到预测结果。为此构建基于多源信息和多尺度视角的碳价格组合预测模型,并通过实例验证了该模型的预测精度得到了进一步的提高,说明了从多源信息和多尺度视角构建组合预测模型的合理性。第五章,在前两章的基础上对数据类型进行扩展,探究区间时间序列的组合预测模型。首先对区间时间序列的分解算法进行改进,提出双变量集成经验模态分解（BEEMD）方法,提高分解的准确性。并利用区间单项预测方法对分解后的数据预测,构建基于BEEMD算法的空气质量指数（AQI）区间组合预测模型。最后通过合肥市空气质量指数对预测模型进行案例分析,结果表明模型具有较高的分解精度,能够降低区间预测的误差。最后,对全文的工作内容进行总结,并对未来的可能研究进行了展望。

关键词：组合预测多源信息多尺度预测区间时间序列