检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2019年第4期56卷 779-789页

作者：王海涛李战怀张晓卜海龙孔兰昕赵晓南西北工业大学计算机学院西安710129 工信部大数据存储与管理重点实验室(西北工业大学) 西安710129

云数据中心中广泛应用虚拟化技术以实现资源的按需分配,从而减小运营成本,提高数据中心的灵活性和可扩展性.然而,虚拟化技术的这些特性也带来了如何在保证虚拟机按需分配的同时,充分利用物理资源而又减小资源冲突率的问题.针对这个问题... 详细信息

云数据中心中广泛应用虚拟化技术以实现资源的按需分配,从而减小运营成本,提高数据中心的灵活性和可扩展性.然而,虚拟化技术的这些特性也带来了如何在保证虚拟机按需分配的同时,充分利用物理资源而又减小资源冲突率的问题.针对这个问题提出了2种基于历史负载数据的虚拟机资源分配方法,并结合常用的虚拟机放置策略,与现有的常用虚拟机资源分配方法进行对比分析.同时,针对现有的独立评价指标具有片面性的问题,提出1个综合有效性指标,能够结合虚拟机的分配所消耗的物理机数量、物理机的资源利用率以及资源冲突率3方面的指标来综合评价方案的有效性.最后通过实际的云计算负载测试,证明了提出的基于历史数据的虚拟机资源分配方法整体上优于常用的虚拟机资源分配方法,并且综合有效性指标能够合理地从整体上评估虚拟机分配方案的有效性.

关键词：云数据中心虚拟机资源分配历史数据统计分析放置策略综合有效性指标

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中国空中交通管理区域划分研究

中国空中交通管理区域划分研究

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2019世界交通运输大会

作者：谢华王也胡明华陈海燕南京航空航天大学国家空管飞行流量管理技术重点实验室

近年来我国航旅需求的不断增加,空中交通管理的运行效率却在下降。因此,一系列有效的空管改革措施势在必行。本文在整合我国民航航班历史飞行数据的基础上,利用综合有效性指标确定模糊C均值聚类方法的最佳聚类数后,将最佳聚类数与我国... 详细信息

近年来我国航旅需求的不断增加,空中交通管理的运行效率却在下降。因此,一系列有效的空管改革措施势在必行。本文在整合我国民航航班历史飞行数据的基础上,利用综合有效性指标确定模糊C均值聚类方法的最佳聚类数后,将最佳聚类数与我国民航航班经纬度数据输入模糊C均值聚类算法获取聚类结果,依据聚类结果利用聚类边界识别方法对我国空中交通活动进行了区域划分。实验结果明确了将我国空中交通管理区域重新划分为华北、华南和西北三大区域的划分思路,可为未来空管改革提供参考借鉴。

关键词：航空运输空中交通区域划分模糊C均值聚类空中交通管理综合有效性指标聚类边界识别

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中长期电力负荷预测模型筛选与组合方法

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电力系统及其自动化学报 2012年第4期24卷 150-156页

作者：金鑫罗滇生孙广强张红旭郑盾武斌李朝阳湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 河南省电力勘测设计院郑州450007 郑州供电公司郑州450006

将预测决策思想引入到中长期电力负荷组合预测中,并深入分析了现有预测模型筛选方法的优缺点,在此基础上,完善了以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础的预测模型评价指标体系。依据提出的协调因子、综合有效性指标等概念,构造了基于... 详细信息

将预测决策思想引入到中长期电力负荷组合预测中,并深入分析了现有预测模型筛选方法的优缺点,在此基础上,完善了以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础的预测模型评价指标体系。依据提出的协调因子、综合有效性指标等概念,构造了基于综合有效性指标和模型冗余校验的预测模型筛选方法和基于综合有效性指标体系的中长期电力负荷变权组合预测模型。算例表明,文中提出的组合预测模型预测精度较高,实用性强。

关键词：组合预测中长期负荷预测综合有效性指标协调因子

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中长期电力负荷组合预测模型与方法的研究

中长期电力负荷组合预测模型与方法的研究

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作者：孙广强湖南大学

学位级别：硕士

中长期电力负荷预测是电力部门进行输电网扩展规划、电源布点、经济调度等重大决策的主要依据。因此,提高中长期电力负荷预测精度,对于保障电网安全、经济、优质运行具有重要意义。组合预测方法是一种更为有效的预测策略,它可以充分利... 详细信息

中长期电力负荷预测是电力部门进行输电网扩展规划、电源布点、经济调度等重大决策的主要依据。因此,提高中长期电力负荷预测精度,对于保障电网安全、经济、优质运行具有重要意义。组合预测方法是一种更为有效的预测策略,它可以充分利用各个单项预测方法的优点及包含的有用信息,同时也可以减少单项预测模型带来的预测风险。在传统的组合预测过程中,针对不同地区、不同时间段的负荷预测,预测者往往根据自己的经验和知识进行单项预测模型的筛选,没有科学理论的指导。因此,本文将预测决策思想引入到中长期电力负荷组合预测中,并深入分析了现有预测模型筛选方法的优缺点,在此基础上,构建了一个以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础的预测模型评价指标体系,提出了协调因子a、综合有效性指标βi等概念,并构造了基于综合有效性指标和模型冗余校验的预测模型筛选方法。组合预测的核心问题是如何确定单项预测模型的权重。变权组合预测策略的提出,克服了定权组合预测的缺点,也更符合预测实际,可以得到更优的组合权重。本文结合基于综合有效性指标的预测模型筛选方法,构建了基于综合有效性指标体系的中长期电力负荷变权组合预测模型。同时,针对免疫粒子群算法收敛速度慢,精确度相对较低的缺点,采用平衡理论和自适应调整两项策略加以改进,提出了中长期电力负荷组合预测的改进免疫粒子群算法。一方面在新的粒子种群产生过程中引入扰动变量,使粒子群在遵守秩序和随机行为之间达到平衡;另一方面在粒子搜索复杂解空间过程中,通过计算个体适应值划分粒子的优劣等级,提出粒子速度自适应可调机制。针对传统电力负荷组合预测模型中出现的负权重、没有区别对待不同历史时段的误差对权重的影响以及变权重计算方法较为复杂等问题,提出了中长期电力负荷组合预测的改进模糊变权重组合预测方法,并将新鲜度函数引入到模糊变权重组合预测模型中,用以体现预测过程中的“近大远小”原则。通过实例分析,证明了本文提出的基于综合有效性指标的预测模型筛选方法及两种变权重组合预测方法,在中长期电力负荷预测过程中均具有较好的预测效果。

关键词：中长期电力负荷组合预测综合有效性指标模糊变权重免疫粒子群算法

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