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[发明专利]一种利用神经网络预报板材成形性能的方法-CN201210032097.5无效
发明人：马叙;张树艳;李攀;封志龙;王敬博;徐安琪 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2012-02-14 - 公布日： 2012-08-01 - 主分类号： G01N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种预报板材成形性能的方法，特别是一种利用模糊神经网络对板材成形性能进行预报的方法。包括以下步骤：（1）做相关的板材成形性试验，收集试验结果数据；（3）建立模糊神经网络；（4）用步骤（1）收集得到的对模糊神经网络进行训练和测试；（5）利用通过步骤（3）测试的模糊神经网络对板材成形性能进行预测本发明所建立的模糊神经网络，即板材成形性能预报模型，有很好的预报功能，预测模型精度高，系统稳定，预测结果是可靠的。解决了传统人工法预测板材成形参数不能得到令人满意的检测结果的问题。
一种利用神经网络预报板材成形性能方法

[发明专利]一种电池热失控概率预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211462521.X在审
发明人：黄杰明;黄小荣;魏炯辉;何建宗;骆洁艺;张庆波;赖日晶;林炜;吴树平;罗俊杰;叶茂泉;黄永平;陈兆锋;黎才添;田旦瑜 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H01M10/633 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池热失控概率预测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取电池温度和电池热失控位置；将所述电池温度与所述电池热失控位置输入模糊推理系统；在所述模糊推理系统内，根据优化后的模糊隶属度函数将所述电池温度与所述电池热失控位置模糊化得到模糊化数据；将所述模糊化数据进行模糊推理得到模糊结果；将所述模糊结果根据所述优化后的模糊隶属度函数进行解模糊得到电池热失控概率。该方法针对电池组热失控蔓延不确定性的问题，通过模糊模糊推理计算电池热失控概率，能够准确预测电池的热失控概率。
一种电池失控概率预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于模糊时间序列的预测方法-CN202310330307.7在审
发明人：刘智;张博飞 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊时间序列的预测方法，先经过预处理步骤、初始预测值计算步骤、均方误差计算步骤，以获得均方误差；之后再经最优参数确定步骤、最优参数检验步骤、预测数据计算步骤，结合预测函数公式和由最终最优参数确定的逆函数公式，计算未来数据的预测数据，再通过虚拟预测值公式调整步骤，通过调整虚拟预测值公式中的系数，使均方误差符合误差限要求，则输出最优预测值。本发明的基于模糊时间序列的预测方法不需要划分论域和建立模糊关系链，直接应用逆函数公式和预测函数公式进行预测，从数据本身出发，操作步骤简单、且减少了预测误差，使通过本发明得到的最优预测值与真实值更加接近，最终提高了预测精度。
一种基于模糊时间序列预测方法

[发明专利]电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路-CN201510128378.4在审
发明人：陆伟;薛全义 -专利权人：江苏明伟万盛科技有限公司
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2015-06-17 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及电车启停技术领域，尤其是一种电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路。一种电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路，包括直流接触器QF、预充电支路YC、交流接触器QF3、识别单元B及模糊预测控制单元VC、驱动及执行器YE、电抗器L、电容器V，识别单元B及模糊预测控制单元VC通过直流接触器QF1、预充电支路YC连接电力牵引车供电电源，识别单元B及模糊预测控制单元VC后端接驱动及执行器YE，驱动及执行器YE后端接电抗器L和电容器C，电抗器L和电容器C后端连接交流接触器QF3，交流接触器QF3这种电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路，主电路拓扑简洁，控制灵活简便，输出波形质量好。
电力制动跟随模糊预测控制电路

[实用新型]电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路-CN201520165366.4有效
发明人：陆伟;薛全义 -专利权人：江苏明伟万盛科技有限公司
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及电车启停技术领域，尤其是一种电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路。一种电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路，包括直流接触器QF、预充电支路YC、交流接触器QF3、识别单元B及模糊预测控制单元VC、驱动及执行器YE、电抗器L、电容器V，识别单元B及模糊预测控制单元VC通过直流接触器QF1、预充电支路YC连接电力牵引车供电电源，识别单元B及模糊预测控制单元VC后端接驱动及执行器YE，驱动及执行器YE后端接电抗器L和电容器C，电抗器L和电容器C后端连接交流接触器QF3，交流接触器QF3这种电力车制动跟随式模糊预测控制启停电路，主电路拓扑简洁，控制灵活简便，输出波形质量好。
电力制动跟随模糊预测控制电路

[发明专利]一种基于模糊逻辑和机器学习的成矿预测方法及系统-CN202010749176.2有效
发明人：孙莉;高阳 -专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊逻辑和机器学习的成矿预测方法，所述方法包括：建立矿床模型；所述矿床模型包括：成矿地质要素、成矿过程以及成矿作用；基于所述矿床模型获取与成矿相关的成矿预测要素；对所述成矿预测要素进行预处理；对预处理后的成矿预测要素进行模糊化处理；基于模糊化处理后的成矿预测要素确定训练数据；建立机器学习模型；基于所述训练数据对所述机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型；基于训练后的机器学习模型进行成矿预测本发明中的上述方法能够提高预测的准确度。
一种基于模糊逻辑机器学习成矿预测方法系统

[发明专利]一种基于模糊时间序列挖掘的风电输出功率预测方法-CN201910009486.8在审
发明人：王亚楠;吴杰康 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊时间序列挖掘的风电输出功率预测方法，所述方法包括以下步骤：S1：构建风电场输出功率数据矩阵，找出风电场的功率以及其影响因素的输出，S2：建立风电功率时间序列的自回归滑动平均模型，并拟合预测，S3：对风电功率模糊隶属度进行计算，得到隶属度矩阵，S4：根据隶属度矩阵，对模糊时间序列挖掘的概率矩阵求解，S5：根据S4的求解结果对风电输出功率数据进行预测，并得出预测结果；利用本发明提出的基于模糊时间序列挖掘的风电输出功率预测方法，可以准确预测风电场输出功率；这种预测方法对其波动性和特征能够有较好的估计，为风力发电厂储能容量配置优化、发电出力预测、运行调度提供理论指导。
输出功率时间序列预测风电风电场模糊矩阵挖掘风电功率隶属度求解自回归滑动平均模型风力发电厂模糊隶属度储能容量概率矩阵理论指导配置优化数据矩阵影响因素预测结果运行调度波动性构建拟合出力发电输出

[发明专利]交通流预测方法、系统、存储介质及终端-CN202010393242.7在审
发明人：蒋昌俊;闫春钢;张亚英;丁志军;余慧云 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种交通流预测方法、系统、存储介质及终端；所述方法包括以下步骤：根据交通数据构建交通流时空张量；搭建基于模糊卷积长短期记忆网络的交通流预测模型；基于交通流时空张量和交通数据训练交通流预测模型，获取训练好的交通流预测模型；基于实时交通流时空张量、实时交通数据及训练好的交通流预测模型预测交通流；本发明考虑了交通数据的不确定性，并使用模糊学习来处理数据不确定性，其中模糊规则可以自适应地学习不需要依赖人类经验；在进行交通流预测时，充分考虑了交通流的时空相关性、外部因素和数据不确定性的影响，融合了深度卷积LSTM网络和模糊神经网络，使得交通流的预测效果更加准确可靠。
通流预测方法系统存储介质终端

[发明专利]纯电动乘用车续驶里程预测方法-CN201410019021.8有效
发明人：薛月菊;杨敬锋;张南峰;李勇;黄晓琳;李鸿生 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2014-01-15 - 公布日： 2017-06-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种纯电动乘用车续驶里程预测方法，包括下述步骤S1、采用模糊聚类的方式进行建模；S2、通过模糊时间序列分析算法对纯电动乘用车能耗状况进行建模；S3、建立模糊时间序列模型；S4、将能耗划分为超高、较高、正常、较低、超低五个能耗状态描述；S5、结合经过模糊时间序列所推算的影响因素预测值，经过加权相似性匹配后，得到能耗匹配值，能耗匹配值与路段能耗权值运算最终得到加权能耗预测值；S6、用剩余能耗值减去加权能耗预测值，得到预测剩余能耗值，再换算成续驶里程；S7、直至路段的预测剩余能耗值少于或者等于最低能耗要求值结束算法。本发明通过准确预测续驶里程，可解决目前纯电动乘用车难以实现里程预测的问题。
电动乘用车续驶里程预测方法

[发明专利]基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法-CN201611216178.5有效
发明人：潘国兵;姚小龙;柴福帅;吴雄增;张立彬;胥芳;叶颖;陈金鑫 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，包括如下步骤：步骤1：输入待预测光伏发电系统的本地电气和气象数据，以及互联网气象数据；步骤2：对输入数据中的各类型数据进行预处理；步骤3：得到待预测日的晴空倾斜面总辐射强度并以此修正功率晴空模型的功率数据；步骤4：建立持久2D区间预测模型；步骤5：构造2D区间预测的输入向量，建立支持向量回归机2D区间预测模型；步骤6：建立第一重模糊规则，利用建立的模糊隶属度函数修改持久2D区间预测模型和支持向量回归机2D区间预测模型的组合系数；步骤7：建立第二重模糊规则，并根据规则对2D区间预测结果进行偏差调整。本发明预测2D区间实际有效、结果可信度高。
基于模糊规则出力区间预测方法

[发明专利]基于变结构T-S模糊语义模型的目标跟踪方法及相关装置-CN202210043600.0在审
发明人：李良群;张楚芸 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：根据本发明实施例公开的基于变结构T‑S模糊语义模型的目标跟踪方法及相关装置，估计第i个模糊模型的状态预测值；基于预设模型条件滤波公式，计算模型的状态估计；结合观测矩阵及状态估计，计算每个模型的预测观测；基于预设隶属度更新表达式，计算预测观测的第一模糊隶属度；更新前件参数，计算前件变量的第二模糊隶属度，基于第二模糊隶属度计算每个模型的权值；结合状态估计、第一模糊隶属度、权值计算目标状态及协方差。通过本发明的实施，引入反馈学习到强跟踪滤波方法，实现对模糊模型后件参数的辨识，将EM算法和模糊子空间聚类结合构建模糊聚类目标函数，实现前件参数的辨识，提高了估计性能和运动状态确定的准确性，降低了计算负担
基于结构模糊语义模型目标跟踪方法相关装置

[发明专利]一种基于鲁棒模糊预测控制的微型燃气轮机热电联供系统热负荷控制方法-CN201910831210.8有效
发明人：潘蕾;陈琛;沈炯;张俊礼 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鲁棒模糊预测控制的微型燃气轮机热电联供系统热负荷控制方法，包括以下步骤：采集微型燃气轮机热电联供系统的输入燃料量和热水温度数据，建立热负荷控制过程的T‑S模糊仿射模型；建立热负荷控制过程的全局扩增状态T‑S模糊模型；基于全局扩增状态T‑S模糊模型建立离线模糊观测器；基于全局扩增状态T‑S模糊模型和离线模糊观测器，建立鲁棒模糊预测控制器。本发明方法利用T‑S模糊模型减弱了系统非线性对控制器的影响，采用观测器克服了状态不可测的问题，使用状态扩增克服了稳态误差，增强了控制器自由度，是一种适用于实际复杂工业过程的高品质稳定模型预测控制方法。
一种基于模糊预测控制微型燃气轮机热电系统负荷方法

[发明专利]一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法-CN201710595427.4在审
发明人：陈凌珊;刘胜 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2017-12-26 - 主分类号： B60W50/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应神经模糊模型的车速预测方法，该方法包括如下方法(1)获取训练样本集，包括驾驶员意图数据和对应的车速数据；(2)对训练样本集进行数据训练建立自适应神经模糊车速预测模型；(3)获取实时车数数据以及驾驶员意图数据并输入至自适应神经模糊车速预测模型进行车速预测得到下一时间段的车速数据与现有技术相比，本发明车速预测结果准确可靠。
一种基于自适应神经模糊模型车速预测方法

[发明专利]一种基于模糊规则的空间负荷预测方法-CN201510744650.1在审
发明人：邱碧丹;李燕燕;陈灵根;黄小鉥;刘毅;曾尚德 -专利权人：国网福建省电力有限公司;国家电网公司;福建省电力有限公司泉州电力技能研究院
申请日： 2015-11-05 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于模糊规则运算的空间负荷预测方法，包括如下步骤：S1：获取待预测区域的小区划分信息、各类计算定义表、各小区空间数据、动态生成模糊规则表；S2：通过分别对各小区的小区空间数据模糊化、模糊推理及反模糊化计算对各小区进行模糊评价得到各小区发展各类型用地的综合评价表，并根据该综合评价表按比例分配各小区发展各类型用地的面积；S3：根据各类型用地的负荷密度变化函数以及各小区发展各类型用地的面积，可得出该待测区域各小区的负荷增长情况，进而得出待预测区域的空间负荷预测结果，本发明将较为复杂的推理规则分为二级进行推理，减小了负荷预测的难度、降低了对精确数据的需求、更符合实际且通用性强。
一种基于模糊规则空间负荷预测方法

[发明专利]基于无偏灰色模糊马尔科夫链模型的电梯可靠性预测方法-CN201811025248.8在审
发明人：庞继红;王瑞庭;赵华;金怡妮;綦法群;周富得;谢兆贤 -专利权人：温州大学
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种基于无偏灰色模糊马尔科夫链模型的电梯可靠性预测方法。通过电梯发生故障时对故障代码进行提取、记录，获得历史数据；根据历史数据建立无偏GM(1,1)模型，并检验模型的残差；将残差数值区间划分为m个状态，运用模糊分类理论构造模糊函数，并计算每个数据点的模糊状态概率向量，根据最大隶属原则确定每个数据点的所属状态；建立马尔科夫状态转移矩阵，预测下次发生该故障的模糊向量，根据最大隶属原则确定该预测数据隶属的状态。本发明对电梯可靠性进行预测，通过无偏GM(1,1)得到某一故障发生的时间间隔趋势，利用模糊马尔科夫链抗干扰性去逼近数据波动趋势，并对马尔科夫链进行滑动平移，使得电梯可靠性预测结果更加精确。
电梯可靠性马尔科夫链模型最大隶属原则马尔科夫链预测历史数据模糊残差电梯发生故障状态转移矩阵概率向量故障代码故障发生滑动平移理论构造模糊分类模糊函数模糊向量模糊状态数据波动数值区间所属状态预测结果预测数据逼近记录检验