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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

最小二乘支持向量机的短期负荷多尺度预测模型

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西安交通大学学报 2005年第6期39卷 620-623页

作者：刘遵雄钟化兰张德运西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 华东交通大学电子与电气学院南昌330013

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型,该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测.首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解,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... 详细信息

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型,该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测.首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解,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LSSVM对预测点的系数进行多尺度组合预测,通过小波重构可以求得相应的预测值.结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验,研究了预测点与历史记录数据的相关关系.预测结果表明,使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度,同时LS-SVM的引入大大提高了模型的可计算性.

关键词：短期负荷多尺度预测多孔算法最小二乘支持向量机

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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

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

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Misp-YOLO:加油站场景目标检测

吉林大学学报（信息科学版） 2024年第1期42卷 168-175页

作者：刘远红程明皓东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318

针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其... 详细信息

针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其次使用InceptionV2和PSConv(Poly-Scale Convolution)多尺度特征提取方法提升网络多尺度预测能力;最后结合scSE(Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze&Excitation’)注意力机制,重构主干网络输出特征。实验结果证明该算法具有较高检测准确度,并且检测速度满足实际需求。优化后的算法性能得到极大提升,可推广应用于其他目标检测中。

关键词：目标检测 YOLO算法特征提取注意力机制多尺度预测

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基于EMD-SVR的MEMS陀螺仪随机漂移多尺度预测

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Journal of Measurement Science and Instrumentation 2020年第3期11卷 290-296页

作者：何嘉宁钟莹李醒飞天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

为了提高MEMS陀螺仪随机漂移序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支撑向量回归(SVR)的多尺度预测模型。首先,通过EMD分解,将原始漂移序列分解为有限个频率逐级递减的本征模函数(IMF)。然后,根据每个IMF的时频特性,分别进... 详细信息

为了提高MEMS陀螺仪随机漂移序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支撑向量回归(SVR)的多尺度预测模型。首先,通过EMD分解,将原始漂移序列分解为有限个频率逐级递减的本征模函数(IMF)。然后,根据每个IMF的时频特性,分别进行相空间重构并建立SVR预测模型。最后,将各IMF的预测结果等权相加得到最终预测结果。实验结果表明,提出的模型能够有效预测MEMS陀螺仪的随机漂移,且相比于单一的SVR模型具有更高的预测精度,可为MEMS陀螺仪漂移误差补偿提供依据。

关键词：随机漂移 MEMS陀螺仪经验模态分解支撑向量回归相空间重构多尺度预测

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