基于ES-XGBoost的海平面风速预测研究与应用
这是一篇关于海平面风速预测,WOA,VMD,SVR,XGBoost的论文, 主要内容为随着能源消耗的增加和对生态环境的重视,风能因其清洁无污染、可再生等优点受到了全世界的关注。风由于其间歇性和非线性的影响,导致风力发电功率不稳定,严重影响风力发电的质量。因此提高风速预测的准确性能够帮助风电场快速做出调度决策进而提升风能转换效率,这对于风能的发展具有十分重要的意义。针对风速的间歇性和非线性问题以及单一模型存在的预测性能不好等问题,本文将鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、支持向量机回归(Support Vector Machine regression,SVR)以及极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)进行组合(记为ES-XGBoost),实现了对漳州沿海海平面风速的预测,实验证明提高了海平面风速预测的能力。此外,以基于ESXGBoost模型的风速预测为核心,设计实现了一套B/S架构的海平面风速预测预警系统。本文的主要研究工作如下:(1)海平面风速特征的构建。第一,为增强ECWMF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF,后文简称EC)气象要素的表征能力,采用几何方法、梯度换算等方式构建了10米平均风风速和气压梯度等特征。第二,针对实际风速数据存在的非线性和不稳定性,使用VMD对漳州海平面实际风速数据进行分解,并使用WOA对VMD参数中的分解个数和惩罚因子进行寻优,然后使用处理非线性回归问题较好的SVR对分解的风速分量分别预测,最后将预测的分量叠加合并,构建SVR特征。本文在真实的风速数据集上通过实验进行对比,结果表明,加入构建的10米平均风风速和气压梯度等特征能够使得在F2273站点上的RMSE、MAE以及MAPE分别提升25%、27.2%和17.4%;加入构建的SVR特征能够使得在F2273站点上的RMSE、MAE以及MAPE分别提升35.7%、41.6%和65.5%,验证了构建特征对提升模型精度有效。(2)ES-XGBoost海平面风速预测模型的构建。第一,使用皮尔逊相关系数对7个原始特征以及构建的3个特征总共10个特征进行特征选择。第二,根据所选择的EC特征和SVR特征,构建基于ES-XGBoost的海平面风速预测模型。本文使用EC预报、经典回归模型、VMD-SVR、VMD-XGBoost以及2个集成学习模型等与本文的ES-XGBoost模型在真实的风速数据集上进行对比。实验结果表明,本文模型在59321站点上分别提升了11.7%、12.7和21.1%,验证了本文所提出的模型的有效性。(3)海平面风速预测预警系统的设计与实现。为帮助气象部门工作人员能够及时有效的获取气象预测信息,设计实现了一套B/S架构的海平面风速预测预警系统,依据软件工程的方法对海平面风速预测预警系统进行设计与实现。
智能水质监控平台的设计与研究
这是一篇关于水质监测,PLC,Django,SVR,水质预测的论文, 主要内容为随着我国工业化和城市化进程的加快,城市水环境污染也在逐渐加重。实现对城市污水快速准确地测定有助于相关部门加强对城市水环境的监管。本文从现场设备开始,研究并设计一整套基于B/S架构的水质在线监控平台。该平台分为三部分,包括:现场水质监控装置、远程数据通信模块和远程水质监控客户端。针对城市污水中必测指标之一BOD(生化需氧量)较难以使用传感器在线测量的特点,本文提出了基于遗传算法(GA)优化参数的支持向量机回归(SVR)水质预测模型,通过引入遗传算法,解决了传统SVR模型中关键参数难于选择的问题。经过实际试验后,证明该GA-SVR预测模型具有较高的应用价值。在考虑现场实际的应用环境等因素的情况下,本文设计的现场水质监控设备采用西门子S7-1200PLC作为控制器。现场设备通过4G工业路由器与云服务器间进行数据传输。现场监控设备采用模块化设计,易于运输与装配、调试。本文设计的远程数据通讯模块基于socket通讯原理,通过该模块实现了现场监控设备与服务器间的TCP通讯。本文设计远程水质监控客户端基于Django框架进行开发,通过该系统可实现对分布在不同地理位置的水质监测点的监控设备进行监控与管理,可随时查看监控水域的当前数据及历史数据,在监管大量水质监测站点时该客户端系统表现优异。本文建立了基于GA优化参数的SVR水质预测模型,通过遗传算法对支持向量机回归模型中的关键参数进行自动寻优后,通过训练建立起城市污水中相关参数与BOD的数学模型的方式测得生化需氧量的值。经过试验,该模型的平均误差为0.009443,均方根误差为16.88mg/L,证明了该模型的预测结果具有较高的准确性。在实际使用中,用户可以通过本平台及时、准确的掌握相关检测点的水质信息与设备情况。与此同时,本文设计的GA-SVR水质预测模型也为机器学习方法在城市水环境治理领域的引入提供了可能性。
基于ES-XGBoost的海平面风速预测研究与应用
这是一篇关于海平面风速预测,WOA,VMD,SVR,XGBoost的论文, 主要内容为随着能源消耗的增加和对生态环境的重视,风能因其清洁无污染、可再生等优点受到了全世界的关注。风由于其间歇性和非线性的影响,导致风力发电功率不稳定,严重影响风力发电的质量。因此提高风速预测的准确性能够帮助风电场快速做出调度决策进而提升风能转换效率,这对于风能的发展具有十分重要的意义。针对风速的间歇性和非线性问题以及单一模型存在的预测性能不好等问题,本文将鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、支持向量机回归(Support Vector Machine regression,SVR)以及极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)进行组合(记为ES-XGBoost),实现了对漳州沿海海平面风速的预测,实验证明提高了海平面风速预测的能力。此外,以基于ESXGBoost模型的风速预测为核心,设计实现了一套B/S架构的海平面风速预测预警系统。本文的主要研究工作如下:(1)海平面风速特征的构建。第一,为增强ECWMF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF,后文简称EC)气象要素的表征能力,采用几何方法、梯度换算等方式构建了10米平均风风速和气压梯度等特征。第二,针对实际风速数据存在的非线性和不稳定性,使用VMD对漳州海平面实际风速数据进行分解,并使用WOA对VMD参数中的分解个数和惩罚因子进行寻优,然后使用处理非线性回归问题较好的SVR对分解的风速分量分别预测,最后将预测的分量叠加合并,构建SVR特征。本文在真实的风速数据集上通过实验进行对比,结果表明,加入构建的10米平均风风速和气压梯度等特征能够使得在F2273站点上的RMSE、MAE以及MAPE分别提升25%、27.2%和17.4%;加入构建的SVR特征能够使得在F2273站点上的RMSE、MAE以及MAPE分别提升35.7%、41.6%和65.5%,验证了构建特征对提升模型精度有效。(2)ES-XGBoost海平面风速预测模型的构建。第一,使用皮尔逊相关系数对7个原始特征以及构建的3个特征总共10个特征进行特征选择。第二,根据所选择的EC特征和SVR特征,构建基于ES-XGBoost的海平面风速预测模型。本文使用EC预报、经典回归模型、VMD-SVR、VMD-XGBoost以及2个集成学习模型等与本文的ES-XGBoost模型在真实的风速数据集上进行对比。实验结果表明,本文模型在59321站点上分别提升了11.7%、12.7和21.1%,验证了本文所提出的模型的有效性。(3)海平面风速预测预警系统的设计与实现。为帮助气象部门工作人员能够及时有效的获取气象预测信息,设计实现了一套B/S架构的海平面风速预测预警系统,依据软件工程的方法对海平面风速预测预警系统进行设计与实现。
交通诱导系统中车流量预测与路径诱导算法研究
这是一篇关于车流量预测,路径诱导,SVR,检测器,FCM,蚁群算法,GA-SVR的论文, 主要内容为近年来,随着社会经济的发展,交通拥堵、交通事故等交通问题日益突出。为了应对这些问题,交通诱导系统被引入到城市的交通管理中,并且得到了快速的发展。其中车流量的短时预测与路径诱导是交通诱导系统的关键技术。对未来某时刻的车流量进行合理的预测,并给出合理的诱导路径,不仅能够为交通管理部门提供决策依据,而且能方便出行人出行,避免进入拥堵路段,节约出行时间。由于城市路网交通状态的时变性和复杂性,很难精确的描述其变化规律,因此研究实时准确的车流量预测与路径诱导算法具有十分重要的意义。本文通过对城市道路交通数据的分析,以城市道路网及交叉口为研究对象,对无检测器交叉口的车流量预测、路网车流量预测以及路径诱导算法进行了研究,论文主要研究工作包括以下几个方面:1.介绍了交通数据采集方法和交通数据的特性,分析了车流量预测的可行性,阐述了异常数据的识别与修复方法。采用时间序列分析法和Lyapunov指数分析并确定了车流量的可预测性,并使用历史趋势数据与实测数据的加权估计值对异常数据进行了修复。2.针对城市路网中某些交叉口没有检测器或者检测器故障的问题,在分析和研究几种常用无检测器交叉口车流量预测方法的基础上,提出了一种基于模糊C均值聚类的无检测器交叉口车流量预测方法。该方法通过模糊聚类将相关联的交叉口聚为同一簇,然后使用多元线性回归方法完成了对车流量的预测。实验结果验证了算法的有效性。3.通过对车流量预测模型的研究,给出了基于支持向量机回归方法的短时车流量预测模型,并针对SVR的参数学习速度慢的问题,研究了遗传算法的全局搜索特性,采用遗传算法优化SVR的参数选择,最后实验验证了GA-SVR模型的合理性。4.研究了几种传统的求解最优路径算法的原理,分析了它们的优缺点,在此基础上,引入了一种模拟进化的蚁群算法,对交通最优路径进行选择。该算法的主要原理是蚁群依靠与路径长度有关的信息素来寻找最优路径。同时针对蚁群算法的缺点对其进行改进,并用改进的蚁群算法与遗传算法进行实验对比分析,验证了算法的有效性。5.利用GA-SVR预测模型与蚁群最短路径诱导算法的研究结论,设计并完成了基于J2EE框架的交通诱导系统。
基于多域退化特征的智能装备部件寿命预测研究
这是一篇关于复杂装备,核心部件,剩余寿命预测,SVR,LSSVR,Bagging,运维服务系统的论文, 主要内容为复杂装备的核心部件作为装备关键基础件,对装备运行的安全性和可靠性有着非常重要的影响。有效预测复杂装备核心部件的剩余使用寿命(Remain Useful Life,RUL),并根据预测结果对核心部件进行提前维护和更换,能够降低复杂装备故障发生的几率,实现降本增效。近年来,基于数据驱动的装备RUL预测方法引起了研究学者的广泛关注,提取能够反映装备性能退化状态的特征是RUL预测的关键。因此,本文基于原始运行工况数据,考虑核心部件机理,提取了多域退化特征来反映核心部件的性能退化状态,在此基础上,研究了复杂装备核心部件的RUL预测方法,并应用于液压成形装备的智能运维服务系统中,从而保障装备的长时间高可靠运行。本文的主要研究工作和成果如下:首先,提取了能够反映复杂装备核心部件性能状态的多域退化特征。在对原始运行工况数据的进行预处理基础上,考虑部件机理,提取了包含多时域特征指标和混频域特征指标的多域退化特征。为了消除特征间冗余信息的干扰,进行了唯一值特征、共线特征、零重要度特征和低重要度特征选择。为了获得能够反映核心部件性能退化状态的特征,本文采用核主成分分析(KPCA)进行了特征融合。其次,研究了复杂装备核心部件的RUL预测方法。首先运用支持向量回归(SVR)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型进行部件RUL预测。研究发现,LSSVR模型整体预测性能优于SVR模型。为了提高部件的RUL预测精度,本文提出了基于Bagging模型融合的装备核心部件RUL预测方法,以SVR模型和LSSVR模型作为个体学习器。通过与单一模型对比分析,发现基于Bagging模型融合的RUL预测方法的预测误差更小,能更有效地反映实际情况。最后,基于本文研究的算法,在Spring Cloud架构基础上,设计和开发了一套面向液压成形装备的运维服务系统,包括运维管控平台、装备用户移动端和维修人员移动端。本系统支持装备状态监测、健康分析、寿命预测与事故风险预警等,实现了运维服务全流程的智能化与数字化。
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