基于数据挖掘技术的大气环境预测研究
这是一篇关于大气环境,污染物浓度,数据挖掘,神经网络,预测系统的论文, 主要内容为随着我国环境监测网络覆盖面的深入,各环境监测站点产生并积累了大量的监测数据。这些数据目前只是用来数据查询,数据的潜在价值还没有挖掘出来,因此利用这些历史数据找到大气污染物浓度变化的趋势和规律,并且设计开发大气环境预测系统是十分有必要的。本文对大气环境预测模型展开细致分析和探讨,提出两种大气环境预测模型,分别针对短期(1小时到4天)和中长期(4天到21天)情况下的预测,并在两种预测模型基础上搭建大气环境预测系统,方便用户了解未来大气污染物浓度。本文的主要研究工作有:(1)数据获取与数据预处理。编写网络爬虫脚本从北京市环境保护监测中心获取原始数据,网络爬虫脚本使用HttpClient技术实现模拟浏览器发送请求,使用Jsoup技术完成对网页源码信息的解析。对得到的原始数据使用数据清洗的方法,删除超出正常范围和相互矛盾的数据,使用数据变换的方法,完成不同量级、量纲的归一化。(2)基于多元线性回归的短期预测模型研究。通过优化建模方法、增加输入因子,提出多元线性回归优化模型。通过实验对比,建模方法为逐步线性回归,增加季节因素和其他污染物浓度两个输入因子,能较为准确的预测未来大气污染物浓度并且适用于大气污染物浓度的短期预测。(3)基于遗传神经网络的中长期预测模型研究。针对传统BP神经网络全局搜索能力不足、容易陷入局部最优、训练速度慢等问题,提出BP神经网络与遗传算法相结合并且将遗传算法的交叉概率和变异概率随适应度的变化而变化。经过改进的神经网络局部寻优能力强、擅长全局搜索、训练时间短并且适用于大气污染物浓度的中长期预测。(4)大气环境预测系统的设计与实现。该系统使用jQuery技术和Ajax技术将监测点在地图上展示,并在对应的监测点位置显示未来大气污染物浓度,使用Spring MVC框架实现后台架构设计,将算法模块与系统功能模块结合,完成大气环境预测模块快速计算和直观显示预测结果的功能。
基于改进Adaboost回归算法的虾塘溶解氧含量预测研究
这是一篇关于溶解氧预测,随机森林,Adaboost回归算法,水质监测,预测系统的论文, 主要内容为小龙虾富含很高的蛋白质,已成为千家万户的美味佳肴,市场需求量也逐年递增。在小龙虾的养殖过程中,水质溶解氧的含量关系着小龙虾生长、发育和代谢过程,从而影响小龙虾的产量和规格。本文以安徽某地小龙虾养殖过程中水质溶解氧含量数据为研究对象,采用改进Adaboost回归算法预测水质溶解氧含量,构建水质溶解氧预测模型,研发小龙虾水质溶解氧预测系统,通过对比水质溶解氧预测数值与历史数据,帮助小龙虾养殖户更好地掌控养殖塘中溶解氧的含量,为小龙虾养殖提供科学指导。主要工作与研究成果如下:(1)针对溶解氧易受到多种因素的影响导致无法准确评估的问题,采用随机森林改进Adaboost回归算法的预测方法。小龙虾养殖过程中,环境因素的变化会造成水质溶解氧含量的变化。影响水质溶解氧含量的环境因素包括:环境温度、环境气压、水深、水温、风速、日期等,水质溶解氧预测问题是一个连续预测的问题,需要使用回归预测的方法对溶解氧含量进行预测。通过对回归预测模型进行研究,根据水质溶解氧预测过程中的影响因素,采用随机森林算法改进Adaboost回归算法的小龙虾养殖水质溶解氧预测方法。(2)构建基于Adaboost回归算法的水质溶解氧预测模型。将随机森林算法和Adaboost回归算法相结合,对水质溶解氧含量进行预测。通过设备采集安徽省某小龙虾养殖基地7月到11月的时间、环境温度、环境气压、水深、水温、风速、日期、溶解氧数据,对改进的溶解氧含量预测模型进行训练和测试。实验结果表明,本文构建的水质溶解氧预测模型预测能力优于随机森林回归、支持向量机回归、k最邻近回归、梯度提升决策树回归、极端随机树回归等模型。通过使用溶解氧含量预测评价指标,验证了水质溶解氧预测模型的有效性。(3)研发小龙虾水质溶解氧预测系统。通过在安徽某小龙虾养殖基地安装水质传感器和气象观测点,获取传感器设备所采集的实时数据,并对采集数据进行存储和展示;同时结合构建的水质溶解氧预测模型和Spring Boot、Spring、security、Bootstrap、ECharts等技术,开发基于Web页面交互式的小龙虾水质溶解氧预测系统,对水质溶解氧含量进行预测;通过Web页面展示水质溶解氧的预测数据,并与历史数据进行对比,帮助用户更好地对虾塘水质进行管理。
短期风电功率预测研究与系统实现
这是一篇关于风电功率预测,预测精度,差分进化,XGBoost,预测系统的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,能源需求不断增长,保障能源供应安全已经成为社会稳定发展的必要前提。传统能源在开发利用过程中导致了一系列环境污染问题,同时也因过度开采而面临资源枯竭,能源结构转型已成为当前能源发展的必然趋势。随着双碳目标的不断落实,以风电为代表的新能源迎来新的发展机遇,但因风电具有不稳定、波动大等缺点,容易对电力系统的稳定运行和电能的远距离传输造成严重的影响,因而风电行业的发展受到了限制。风电调度是以风电功率的预测为基础的,如何更精准地预测风电功率已成为当前风电行业急需解决的问题。针对这一问题,本文对短期风电功率预测进行研究,具体内容如下:首先,风电场的风能资源因受地理条件等因素的影响而存在明显的分布差异,本文从风电转化原理出发,论述了影响风电功率的主要因素,并对内蒙古某风电场的相关因素进行了统计分析。此外,针对风电异常数据对预测精度的干扰问题,采用四分位法分别从风速、风电功率的角度对异常值进行识别与处理,并采用插值法修复缺失数据,提高了风电数据的质量。其次,分别基于BP神经网络、SVM以及XGBoost算法构建了单一短期风电功率预测模型。根据仿真实验可知,三种预测模型均能预测未来风电功率的变化情况,其中XGBoost模型的预测精度更高,效果更好。然后,为了进一步提高风电功率的预测精度,避免人工经验对模型参数的影响,本文采用差分进化算法(DE)对模型参数进行优化,提出了一种基于DE-XGBoost的短期风电功率预测模型。通过仿真实验对比可知,差分进化算法可以明显提高模型预测精度,DE-XGBoost模型与DE-BP模型、DE-SVM模型相比预测精度更高、效果更好。最后,考虑到风电场运行与管理的需要,基于前文研究内容,设计并实现了一套基于B/S架构的短期风电管理及预测系统。该系统包含信息管理、综合数据查询和系统管理三部分,可为风电场的运行和管理提供可视化支持,具有一定的实用性。
集成学习在妊娠糖尿病预测中的应用
这是一篇关于妊娠糖尿病,集成学习,预测系统的论文, 主要内容为国民经济的快速发展和生活质量的显著提升,以及二胎政策的开放,导致近几年孕妇数量快速的增加,由此患妊娠糖尿病的孕妇数量也是越来越多。妊娠糖尿病是孕妇妊娠期间比较常患的一种慢性疾病,它不仅增加了孕妇的妊娠风险,而且还可能导致婴儿个体增大以及体态畸形等多种并发症。并且,其作为一种慢性疾病,以目前的医疗环境和技术是没有办法做到根治的,只能尽早发现,尽早干预,降低发病的概率,提升新生婴儿的质量。人工智能发展的如火如荼,使得智慧医疗的发展也是突飞猛进,所以就希望能将机器学习中的集成学习应用到妊娠糖尿病的早期预测中来,以克服医生经验的个体差异性问题,来增加诊断结果的准确性及稳定性。论文的主要贡献包含如下三个方面。首先,以规范数据内容和获得高效特征变量为目的,进行了数据预处理和特征选择。为了使数据不影响模型的构建和期望模型获得最佳预测效果,在对数据进行缺失值处理时,采用了最优插值法,并且调整了数据格式。文中原始数据的维度高达84,包含有不少对建模作用不大的特征,所以进行了特征筛选,通过IV值分析选取了20个特征作为模型的输入。然后,构建了基于Stacking方法的集成学习模型。单一的分类器所构建的模型在其稳定性和泛化能力方面表现得不如人意,并且不同的分类器所侧重点并不相同,各有所长。故而采用Stacking方法集成随机森林、XGBoost和Cat Boost这三种数据竞赛中常用的模型来进一步提升妊娠糖尿病的精确率和召回率。更加丰富了Stacking集成方法在妊娠糖尿病预测领域中的应用,也为具有个体经验差异性的临床医生提供辅助诊断帮助,使得孕妇在妊娠糖尿病诊断结果上面更加准确和稳定。最后,设计开发了妊娠糖尿病预测系统。该系统采用B/S架构,运用Web相关技术进行妊娠糖尿病预测系统的开发。根据应用角色的不同,设计了管理者,医生,患者三种角色,每个角色拥有不同的权限和功能,以满足当下医疗系统对妊娠糖尿病预测诊断的需求。
火力发电企业煤炭价格预测方法研究
这是一篇关于深度学习,长短期记忆网络,主成分分析,预测系统的论文, 主要内容为煤炭作为我国主要的生产能源,在未来相当长的一段时间仍会是我国占比最大的生产能源。其中,在不同种类的煤炭中,动力煤的产量远多于其他种类的煤,并主要用于电力、化工、建材、冶金行业,且动力煤的价格波动影响着经济生活的方方面面。通过分析近六年国内外动力煤市场价格、产地价格、港口价格的趋势变化及主成分分析筛选出的六个影响因素对动力煤价格的影响,先后构建时间序列和因果分析预测模型。在时间序列预测模型中,结合传统预测方法的季节性预测优势及深度学习Bi-LSTM网络的样本特征提取能力,提出EM-Bi-LSTM混合模型,其预测效果明显优于基于传统预测方法的ARIMA、指数平滑法模型及基于深度学习的LSTM、BiLSTM网络单一预测模型,证实了EM-Bi-LSTM模型基于时间序列的煤炭价格预测能力,其MAPE和RMSE值分别为5.55%和11.04。在因果分析预测模型中,LSTM网络预测效果优于传统机器学习方法即BP神经网络和遗传神经网络GA-BP及BiLSTM和EM-LSTM网络,证实了LSTM网络基于因果分析的煤炭价格预测能力,其MAPE和RMSE值分别为11.75%和28.94。时间序列与因果分析预测模型均具有一定的研究意义。基于SSM(Spring MVC、Spring、Mybatis)框架开发了通用型煤炭价格预测系统,该平台基于Eclipse开发平台,主要采用Java Web等技术,实现煤炭价格预测结果及后台数据图形图表等服务,用户可以在煤炭价格预测系统的首页查看近年来的煤炭价格、产量等信息。
基于改进Adaboost回归算法的虾塘溶解氧含量预测研究
这是一篇关于溶解氧预测,随机森林,Adaboost回归算法,水质监测,预测系统的论文, 主要内容为小龙虾富含很高的蛋白质,已成为千家万户的美味佳肴,市场需求量也逐年递增。在小龙虾的养殖过程中,水质溶解氧的含量关系着小龙虾生长、发育和代谢过程,从而影响小龙虾的产量和规格。本文以安徽某地小龙虾养殖过程中水质溶解氧含量数据为研究对象,采用改进Adaboost回归算法预测水质溶解氧含量,构建水质溶解氧预测模型,研发小龙虾水质溶解氧预测系统,通过对比水质溶解氧预测数值与历史数据,帮助小龙虾养殖户更好地掌控养殖塘中溶解氧的含量,为小龙虾养殖提供科学指导。主要工作与研究成果如下:(1)针对溶解氧易受到多种因素的影响导致无法准确评估的问题,采用随机森林改进Adaboost回归算法的预测方法。小龙虾养殖过程中,环境因素的变化会造成水质溶解氧含量的变化。影响水质溶解氧含量的环境因素包括:环境温度、环境气压、水深、水温、风速、日期等,水质溶解氧预测问题是一个连续预测的问题,需要使用回归预测的方法对溶解氧含量进行预测。通过对回归预测模型进行研究,根据水质溶解氧预测过程中的影响因素,采用随机森林算法改进Adaboost回归算法的小龙虾养殖水质溶解氧预测方法。(2)构建基于Adaboost回归算法的水质溶解氧预测模型。将随机森林算法和Adaboost回归算法相结合,对水质溶解氧含量进行预测。通过设备采集安徽省某小龙虾养殖基地7月到11月的时间、环境温度、环境气压、水深、水温、风速、日期、溶解氧数据,对改进的溶解氧含量预测模型进行训练和测试。实验结果表明,本文构建的水质溶解氧预测模型预测能力优于随机森林回归、支持向量机回归、k最邻近回归、梯度提升决策树回归、极端随机树回归等模型。通过使用溶解氧含量预测评价指标,验证了水质溶解氧预测模型的有效性。(3)研发小龙虾水质溶解氧预测系统。通过在安徽某小龙虾养殖基地安装水质传感器和气象观测点,获取传感器设备所采集的实时数据,并对采集数据进行存储和展示;同时结合构建的水质溶解氧预测模型和Spring Boot、Spring、security、Bootstrap、ECharts等技术,开发基于Web页面交互式的小龙虾水质溶解氧预测系统,对水质溶解氧含量进行预测;通过Web页面展示水质溶解氧的预测数据,并与历史数据进行对比,帮助用户更好地对虾塘水质进行管理。
基于逐步聚类分析的光伏发电功率预测与系统实现
这是一篇关于光伏功率预测,逐步聚类分析,天气类型,气象因素,预测系统的论文, 主要内容为随着社会经济的发展,世界各国对于可再生能源的需求日益提高。太阳能资源具有清洁高效的特点,是当今绿色能源的主流之一。光伏发电近年快速发展,然而光伏发电功率受到诸如气象条件和设备性能等多方面因素的影响,具有波动性和间歇性特征,准确的光伏发电功率预测对电网的安全运行和调度规划具有重要意义。目前诸如神经网络、支持向量机等智能算法存在一定的局限性,不能满足对多种光伏功率预测影响因素进行深层次分析的要求,针对天气类型的分类也以单一天气类型为主,并且在光伏功率预测系统功能设计方面针对天气与功率预报集成、决策支持等功能尚不完善。而逐步聚类分析方法(SCA)能够将输入层与输出层之间复杂的相互关系通过聚类树来呈现出来,对影响因素进行深层次的分析来解决变量之间的随机和离散的问题。因此,本文主要开展基于逐步聚类分析(SCA)方法的光伏功率短期预测以及预测系统的设计与开发,主要研究内容如下:(1)对当前国内外光伏发电功率预测方法和预测系统的现状进行了总结和分析,提出了基于逐步聚类分析(SCA)方法的光伏发电功率预测方法,和基于Java编程语言的光伏发电预测系统。(2)阐述逐步聚类分析方法和光伏发电的原理以及光伏发电系统的组成,通过电厂太阳辐照度、温度、湿度等历史气象数据对光伏发电功率进行相关性分析,选取了全辐射辐照度、风速、温度、湿度等相关性高的因素作为模型的输入变量。(3)建立了不同季节和天气类型下的光伏发电功率预测模型。结果表明,在季节方面,春季预测效果最好,夏、秋次之,冬季最差,春季的平均绝对误差率MAPE比其他季节低7.97%,平均方差MSE低3.32,且预测曲线的拟合优度R2值为0.95;在不同天气类型下,单一天气类型效果优于复合天气类型,其MAPE和MSE的均值比复合天气类型分别低3.67%和3.82,单一天气类型中,晴天预测拟合程度最好。复合天气类型中,晴转其他的拟合程度最好;与长短期(LSTM)和随机森林(RF)两种模型相比,逐步聚类(SCA)模型具有更高的预测精度,SCA模型在四季、单一天气类型和复合天气类型三方面的预测精度更优,预测精度分别提高了11.13%、9.51%和8.26%。(4)使用Java编程语言设计和开发了一套光伏发电功率预测系统,完成了系统架构、数据库和功能模块等系统设计,成功将R语言编写的预测算法代码进行封装并在系统中调用,系统实现了气象与功率预报集成、统计分析、自动运行、决策支持等功能。综上所述,本文主要利用逐步聚类分析方法搭建模型对光伏功率预测影响因素进行深层次分析,除传统天气分类以外还考虑了复杂转换天气,结合电站实际设计开发了气象与功率预报为一体且具有决策支持功能的预测系统。
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