基于灰色理论的船用钢腐蚀剩余寿命预测方法

针对海水腐蚀的模糊性以及船体结构腐蚀剩余寿命的不确定性,基于灰色理论建立了综合考虑各种海洋环境因素的碳钢腐蚀厚度随时间变化的GM(1,1)模型,提出了船用钢腐蚀的剩余寿命预测方法。通过算例分析发现:腐蚀模型可在小样本数据的情况下为海洋环境中船用钢的剩余寿命预测提供参考,且精度较高。     

基于NARX神经网络的船舶升沉运动实时预测方法

[目的]对船舶升沉运动进行预测有助于增强升沉补偿器的补偿效果,减少海浪对作业设备的干扰。为提高升沉预测模型的精度和稳定性,提出一种船舶升沉运动实时预测方法。[方法]基于带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络建立单海况预测模型,利用船舶系统仿真器获取母船升沉运动仿真数据,将NARX模型与卡尔曼(Kalman)模型、普通反向传播(BP)模型的预测结果进行对比。在此基础上,对单海况预测模型进行改进,建立多海况预测模型。[结果]多海况预测模型预测精度较高,且稳定性优于单海况模型,在2～5级海况下的最大预测误差均小于10-4量级。[结论]仿真结果表明,NARX神经网络对复杂海浪环境具有良好的适应性,它的预测速度和精度均优于BP神经网络和传统滤波方法,在高海况下仍可保持高预测精度。     

海滨吹填区软土地基固结沉降的预测研究

运用灰色理论建立地基沉降的非等时距的等维新息预测模型。采用胶州湾底海岸吹填区的地面沉降监测数据对预测模型进行检验,并与普通GM(1,1)模型的模拟结果进行比较,该模型的预测精度和计算精度均高于普通GM(1,1)模型,预测数据与实测数据的误差较小。本研究成果对类似的吹填区软土地基沉降监测具有一定参考价值。     

基于灰色模型GM(1,1)卸港量的预测研究

运用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的山东省水产品卸港量的灰色预测模型,经检验,模型精度高,精度等级可达Ⅰ级。应用所建模型对2006-2010年的卸港量进行了预测,结果表明模型能很好地预测水产品卸港量。     

基于残差修正灰色系统理论的交通量预测

通过对灰色系统GM(1,1)模型的残差修正,建立了水运量的预测模型,经误差和关联检验表明,预测精度良好,通过2003-2005年的实际水运量来验证模型,发现相对误差较小,说明预测结果合理可信,灰色预测方法可应用于水运量预测领域。     

时序数据挖掘中一种组合预测模型的研究

在时序数据的预测过程中有很多不确定的因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高.为了提高预测精度,在回归分析模型、指数平滑模型、灰色GM(1,1)模型三种单一预测模型的基础上,建立组合预测模型,并利用最小二乘法确定组合预测模型的权重.组合预测模型综合了各种预测模型提供的信息,能改善预测性能.该模型将更好的应用于时序数据挖掘.     

青岛港集装箱吞吐量预测

根据青岛港集装箱吞量的历史数据,分别利用指数趋势模型、改进的GM（1,1）残差模型及组合预测模型对青岛港的集装箱吞量进行探讨。结果表明,在青岛港集装箱吞量预测方面,组合预测模型具有前两种预测方法的优点,可以降低误差,提高预测精度。     

基于融合算法的GM(1,1)模型在码头监测中的应用

根据灰色系统理论,结合加权融合算法,建立了码头变形的GM(1,1)预测模型,避免了数据支持度中界限预先设定对融合结果的不利影响,并利用青岛港某泊位的实际监测资料对未来码头位移进行预测,与常规GM模型相比,预测精度更高。预测结果表明,码头在无较大外部荷载情况下,其自稳性尚好。本模型对指导港口工程建设的信息化作业具有积极意义。     

舰船内腐蚀海水管路剩余强度预测模型及试验验证

舰船海水管路内壁长期受海水侵蚀产生腐蚀缺陷,降低了管路结构强度.腐蚀后的海水管路强度不足,在管路内压力作用下易发生破裂导致舰船安全事故.本文在对比现有腐蚀工业油气管道剩余强度评价方法的基础上,基于DNV-RP-F101标准,建立了内腐蚀薄壁海水管路剩余强度预测模型,并进行了静水压爆破试验以验证模型的准确性.试验表明,本文提出的内腐蚀薄壁海水管路剩余强度预测模型可用于评价不同材质的舰船薄壁海水管路受腐蚀后的剩余强度,且预测的剩余强度准确度较高,对管路合理维修具有指导意义.     

广州港集装箱吞吐量GM(1,1）预测模型研究

文章将广州港2007～2017年集装箱吞吐量作为模型的原始离散序列,用原始离散序列计算一次累加序列;再使用最小二乘法计算预测模型一阶灰色微分方程的待辨识参数,进而计算广州港2007～2021年集装箱吞吐量一次累加序列的估计值;对一次累加序列的估计值进行累减,得到广州港2007～2021年集装箱吞吐量的估计值。对建立的GM(1,1)预测模型进行检验,检验结果表明建立的GM(1,1)预测模型精度较高,预测结果较为准确。     

基于优化GM(1,1)模型的港口吞吐量预测

为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和具有自适应背景值的GM(1,1)优化模型。通过原始序列建立具有自适应背景值的GM(1,1)模型以描述总体趋势,利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立优化的GM(1,1)模型。利用该模型对广州港港口吞吐量数据进行模拟与预测,结果表明:基于优化的GM(1,1)模型,能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,模拟和预测精度都显著优于传统GM(1,1)模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测。     

基于交流阻抗技术的海水管路腐蚀监测系统

[目的]加装绝缘垫片是预防海水异种金属管路间电化学腐蚀的重要措施,绝缘垫片的电绝缘性能反映了海水管路间电化学腐蚀程度。[方法]基于交流阻抗技术,设计并开发一套海水异种金属管路间电绝缘性能监测系统,主要包括电源模块、单片机模块、DDS信号发生器和通信模块、上位机软件等,并通过高精度仪器验证其测量精度。[结果]结果表明,该电绝缘性能监测系统具有较高的精度,对于10 MΩ以下绝缘电阻的测量误差小于5%。[结论]电绝缘性能监测系统在干态和湿态下均可适用,且精度满足实际使用需求。     

基于混合预测模型的船舶海水冷却系统状态参数预测

为了提高船舶海水冷却系统状态参数的预测精度,提出了自回归滑动平均线性子模型和BP神经网络非线性子模型相结合的海水冷却系统状态参数混合预测模型。介绍混合预测模型的建模过程以及预测流程,选取"育鲲轮"海水冷却系统5天状态参数作为训练样本输入到混合预测模型,对第6天状态参数进行预测,将混合预测模型的预测值分别与自回归滑动平均预测模型预测值、实际观测值对比并运用平均绝对百分比误差法进行验证,结果表明搭建的混合预测模型可以提高海水冷却系统状态参数的预测精度,具有良好的预测能力。     

基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型

电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间，但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型，利用回归支持向量机，通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异，所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象，建立支持向量机预测模型，分析其预测性能受参数选择的影响，并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明，基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型，且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。     

一种面向设备维修时间预测的组合优化模型及其应用

提出了一种面向设备维修时间预测的组合优化模型,即首先利用混沌粒子群优化算法估计灰色模型参数,然后结合线性回归方法推导得到可以补偿灰色预测模型误差的设备维修时间预测模型,同时以船用柴油机汽缸的维修时间预测为例进行了仿真实验。结果表明,该组合优化模型的预测精度较高,可以有效减小数据波动引起的误差,具有较高的应用前景。     

舰船海水管系腐蚀风险分析与综合评估方法

[目的]为了开展在役舰船海水管系腐蚀风险分析和探索建立腐蚀风险综合评估方法,[方法]通过对海水管系内腐蚀和外腐蚀源的识别,分析海水管系可能发生的腐蚀模式及其原因。基于海水管系发生腐蚀的可能性及其后果矩阵,建立海水管系腐蚀风险矩阵。提出定量确定海水管系每一种可能发生腐蚀模式评估的指标分值方法。同时,采用层次分析法原理,探索建立海水管系腐蚀风险综合评估模型。[结果]实现了对海水管系腐蚀风险进行定量综合评估。[结论]研究结果表明,综合评估值代表了海水管系腐蚀风险等级和引起的后果。依据海水管系腐蚀风险的综合评估结果,可以实现精准防腐蚀,达到海水管系防腐蚀的经济性、及时性与合理性统一的目标。     

舰船海水管系腐蚀风险分析与综合评估方法北大核心CSCD

[目的]为了开展在役舰船海水管系腐蚀风险分析和探索建立腐蚀风险综合评估方法,[方法]通过对海水管系内腐蚀和外腐蚀源的识别,分析海水管系可能发生的腐蚀模式及其原因。基于海水管系发生腐蚀的可能性及其后果矩阵,建立海水管系腐蚀风险矩阵。提出定量确定海水管系每一种可能发生腐蚀模式评估的指标分值方法。同时,采用层次分析法原理,探索建立海水管系腐蚀风险综合评估模型。[结果]实现了对海水管系腐蚀风险进行定量综合评估。[结论]研究结果表明,综合评估值代表了海水管系腐蚀风险等级和引起的后果。依据海水管系腐蚀风险的综合评估结果,可以实现精准防腐蚀,达到海水管系防腐蚀的经济性、及时性与合理性统一的目标。     

基于灰色理论和BP网络的集装箱海铁联运量预测

海铁联运是集装箱多式联运的重要形式之一。作为一种航运企业延伸其产业链条的方式,更作为在简化的中转环节获取利润的方式,海铁联运已经成为企业目前关注的问题。基于海铁联运运量数据的小样本性、不确定性特征,建立GM(1,1)模型与BP神经网络相结合的预测模型。以厦门港为例,预测未来4年厦门港集装箱海铁联运运量。分析表明,灰色-BP网络组合模型的预测精度较高,是预测集装箱海铁联运量的一种有效的方法。     

酸性环境下混凝土寿命预测模型的建立及应用

采用模拟加速试验的方法,研究酸性腐蚀条件下混凝土性能劣化规律,旨在建立一个合理的酸性环境下混凝土寿命预测模型。预测酸性环境下混凝土寿命主要通过3种方式:1)根据灰色系统理论,利用GM(1,1)模型预测其强度变化规律;2)根据Arrhenius定理构建预测模型,利用试验强度变化数据预测混凝土寿命;3)通过研究酸性环境下混凝土中性化深度变化规律来达到辅助预测的效果。结果表明:根据灰色系统理论或Arrhenius定理构建的预测模型,对酸性环境下混凝土进行寿命预测的准确性较高;同时提出了结合中性化深度变化规律进行综合分析的设想。     

改进灰色模型在海上交通综合安全指数预测应用

为提高海上交通综合安全指数的预测精度,弥补传统预测方法的不足,构造一种改进的灰色预测模型。在对传统的灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和预测精度进行阐述的基础上,引入弱化算子序列对灰色预测模型进行改进,设计一种改进的灰色预测模型。以2004—2013年海上交通综合安全指数4项指标历史数据为基础,进行传统灰色模型预测和改进灰色模型预测,并绘制出2种预测模型的实际值和预测值的拟合曲线。结果表明:改进灰色模型的预测精度和拟合曲线都比传统灰色模型要好,能真实反映海上交通综合安全指数的发展趋势,预测结果具有一定的可靠性和实用性。