Алгоритми нечіткої кластеризації для прогнозування процесів гірничо-металургійного виробництва

О. В. Герасіна

Анотація


Запропоновано для підвищення точності прогнозування процесів гірничо-металургійного виробництва використовувати адаптивні фільтри-апроксиматори на основі нечіткої кластеризації, а також проводити налаштування їх параметрів за допомогою методів глобальної оптимізації. Визначено ефективність запропонованого підходу на прикладі прогнозування технологічних процесів крупного дроблення і доменного виробництва. 


Ключові слова


прогнозування; фільтр-апроксиматор; нечітка логіка; кластеризація; глобальна оптимізація; крупне дроблення; доменне виробництво

Повний текст:

PDF

Посилання


1. Kaganov, V. Yu., Blinov, О. М., Belen’kiy, А. М. (1974). Automating the management of metallurgical processes. Moscow,Russia: Metallurgy, 416.

2. Maryuta, А. N., Kachan, Yu, G., Byn’ko, V. A. (1983). Automatic control of technological processes of processing plants.Moscow,Russia: Nedra, 277.

3. Kornienko, V., Gerasina, A., Gusev A. (2013). Methods and principles of control over the complex objects of mining and metallurgical production. Energy Efficiency Improvement of Geotechnical Systems.London: Taylor & Francis Group, 183-192.

4. Gerasina, A., Kornienko, V. (2013) Structural-parametrical identification of processes for crushing and grinding of the ores.Dnepropetrovsk,Ukraine:NationalMiningUniversity, 101.

5. Kornienko, V., Gulina I., Rybalchenko, Yu. (2015). Identification, prediction and control of complex multiply technological objects. Power Engineering, Control and Information Technologies in Geotechnical Systems.London: Taylor & Francis Group, 168-178.

6. Dyakonov, V. P., Kryglov, V. V. (2001). Mathematical expansion packs MATLAB. Special handbook.St. Petersburg,Russia: Piter, 480.

7. Shtovba, S. D. (2007). Design of Fuzzy Systems with MATLAB.Moscow,Russia: Goryachaya liniya – Telekom, 288.

8. Yager, R., Filev, D. (1984). Essentials of Fuzzy Modeling and Control.USA: John Wiley & Sons, 387.

9. Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms.New York: Plenum Press, 272.

10. Nelles, O. (2001). Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural and Fuzzy Models.Berlin: Springer, 785.

11. Rutkovskaya, D., Pilinskiy, M., Rutkovskiy, L. (2006). Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems.Moscow,Russia: Goryachaya liniya – Telekom, 452.

12. Ivakhnenko, A. G. (1975). Long-term forecasting and control of complex systems.Kiev,Ukraine: Tehnika, 312.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Каганов, В. Ю. Автоматизация управления металлургическими процессами [Текст] / В. Ю. Каганов, О. М. Блинов, А. М. Беленький. – М. : Металлургия, 1974. – 416 с.

2. Марюта, А. Н. Автоматическое управление технологическими процессами обогатительных фабрик [Текст] / А. Н. Марюта, Ю. Г. Качан, В. А. Бунько. – М. : Недра, 1983. – 277 с.

3. Kornienko, V. Methods and principles of control over the complex objects of mining and metallurgical production [Text] / V. Kornienko, A. Gerasina, А. Gusev // Energy Efficiency Improvement of Geotechnical Systems: Taylor & Francis Group, London. – 2013. – P. 183-192.

4. Герасина, А. В. Структурно-параметрическая идентификация процессов дробления и измельчения руд [Текст] / А. В. Герасина, В. И. Корниенко. – Д. : Национальный горный университет, 2013. – 101 с.

5. Kornienko, V. Identification, prediction and control of complex multiply technological objects [Text] / V. Kornienko, I. Gulina, Yu. Rybalchenko // Power Engineering, Control and Information Technologies in Geotechnical Systems:Taylor & Francis Group,London. – 2015. – P. 168-179.

6. Дьяконов, В. П. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник [Текст] / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов. – СПб. : Питер, 2001. – 480 с.

7. Штовба, С. Д. Проектирование нечетких систем средствами Matlab [Текст] / С. Д. Штовба. – М. : Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.

8. Yager, R. Essentials of Fuzzy Modeling and Control [Text] / R. Yager, D. Filev. –USA : John Wiley & Sons. – 1984. – 387 p.

9. Bezdek, J. C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms [Text] / J. C. Bezdek. –New York : Plenum Press. – 1981. – 272 p.

10. Nelles, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural and Fuzzy Models [Text] / O. Nelles. –Berlin : Springer, 2001. – 785 p.

11. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М. : Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 c.

12. Ивахненко, А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами [Текст] / А. Г. Ивахненко. – К. : Техніка, 1975. – 312 с.



Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




Copyright (c) 2015 О. В. Герасіна

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2411-2828 (Online), ISSN 2411-2798 (Print)