基于EWT-FIG和ORELM模型的风速多步区间预测

针对风速预测具有较强的不确定性,提出了一种经验小波变换一模糊信息粒化和变异鲁棒极限学习机组成的短期风速区间预测模型。该模型采用经验小波变换将原始风速分解为若千个模态分量和一个剩余量,并对所有分量进行重构,为了缩小预测区间范围,仅对重构后的剩余量进行模糊粒化,根据需求提取每个窗口的最大值、平均值和最小值,然后对极限学习机进行优化,最后对所有分量建立离群鲁棒极限学习机预测模型,叠加预测值实现风速多步区间预测。实际算例表明:所提多步区间预测方法能有效跟踪风速变化,具有较高的预测精度和可靠的区间预测效果。     

基于ASD-KDE算法的超短期风电出力区间预测

为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于原子稀疏分解-核密度( atom sparse decomposition-kernel density estimation, ASD-KDE)算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的点预测值,并采用粒子群优化正交匹配追踪算法提高原子分解过程的预测实时性。同时针对风电序列不同区域所具有的线性及非平稳特性,构建了衰减线性原子库及Gabor原子库,以期达到自适应分解的效果。再通过对原子分量和残余分量分别进行自预测和BP( back propagation) 神经网络预测,获得点预测值。在此基础上,通过对历史风电数据不同区间的划分,构建一维核密度估计模型,逐步滚动获取预测值的置信区间,从而降低了环境变化对预测结果的影响。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。     

火灾预测的模糊马尔柯夫模型

火灾发生并不是一个严格马尔柯夫随机过程，而是一个“近似具有马尔柯夫性”的模糊马尔柯夫过程。本文在对我国55年火灾统计资料“相对化”处理的基础上，根据模糊马尔柯夫理论和方法，建立我国火灾相对变动模糊马尔可夫预测模型。根据隶属度最大原则，确定所属状态，进行火灾预测。2005年我国火灾预测值与实际值的相对误差为0．0148，表明模型具有相当高的预测精度。对我国2006年进行预测，得到火灾相对变动状态等级为微降，我国2006年的火灾发生率与2005年相比降低了0～0．1，火灾频数约为212347～235941起，预测结果可为有关部门的决策提供一定的依据。     

基于模糊信息概率区间数的突发地质灾害降水因子评价研究

根据2010、2012两年云南省的820个地质灾害监测记录,基于模糊信息概率区间数的大小来开展降水量因子的评价研究。结果表明:突发地质灾害发生前10 d的单日降水量与灾害的关系很小,基本不能用于预警模型的建立和风险评价分析;累积降水量与突发地质灾害关系明显,特别是5~10 d的累积降水量预测概括率已达60%以上,可以用于突发地质灾害预警模型的建立和实际的监测预警;加衰减系数的有效累积降水量因子对突发地质灾害预测效果并无提升,与普通累积降水量因子相比并无优势。     

基于排列熵重构的EEMD-RVM短期光伏功率预测

针对光伏功率序列周期性非平稳特性,难以准确预测的问题,提出一种基于排列熵重构原则的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)的短期光伏功率预测新方法。仿真结果表明:该方法不仅能够有效提高短期光伏功率预测的准确性,而且缩短了预测时间,提高了光伏功率预测效率,适用于光伏功率短期在线预测。     

模糊支持向量机在滑坡危险性评价中的应用

为了将模糊支持向量机应用于滑坡灾害危险性评价工作,并进行验证,进行了研究区滑坡现状的调查,评价指标的选取,隶属函数的确定和基于FSVM的滑坡灾害危险性评价.选取了高程指标、坡度指标、岩土体指标、地表湿度指标及植被覆盖指标等5个指标作为滑坡灾害危险性评价指标,最后以莆田市为例,结合Rs和GIS技术,进行了滑坡危险性评价的研究.评价结果与实地验证和莆田市国土局提供的地质灾害现状图基本吻合.     

灾害损失评估的区间数模糊综合评判方法

对于灾害损失评估的新途径进行了探索，根据模糊数学的理论，将区间数概念用于解决模糊综合评价对象某些属性的不确定性问题，在此基础上建立了区间数模糊综合评判的数学模型，并给出了它在灾害损失评估中的应用，实例表明由该法求得的评判结果更加客观可信。     

基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。     

支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用

针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,在综合分析了各种震后火灾损失预测方法的基础上,提出了基于支持向量机的城市震后火灾损失预测模型。以地震火灾的历史资料为依据,建立学习样本和测试样本,并与BP神经网络预测方法相比较,验证了其可行性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法。     

灾害损失评估的三参数区间数模糊综合评判法

对灾害损失评估的新途径进行了探索.根据模糊数学理论,将三参数区间数概念用于解决模糊综合评价对象的某些属性的不确定性问题,在此基础上建立了灾害损失评估的三参数区间数模糊综合评判数学模型,并给出了它在灾害损失评估中的应用.实例表明,该方法能使评判结果更加客观可信.