检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2024年第11期44卷 33-40页

作者：沈赋杨光兵王健蔡子龙陈雪鸥曹旸翟苏巍昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500 云南电网有限责任公司培训与评价中心云南昆明650106 云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明650217

电-气园区综合能源系统(EGPIES)受到天然气管道泄漏与风电出力波动的多重不确定性影响,导致系统供电可靠性受到严重威胁。计及天然气管道泄漏与风电出力不确定性,提出了一种EGPIES自适应优化调度方法。根据天然气泄漏量与储能对系统负... 详细信息

电-气园区综合能源系统(EGPIES)受到天然气管道泄漏与风电出力波动的多重不确定性影响,导致系统供电可靠性受到严重威胁。计及天然气管道泄漏与风电出力不确定性,提出了一种EGPIES自适应优化调度方法。根据天然气泄漏量与储能对系统负荷损失的影响划分失荷程度,结合场景法与条件风险价值理论对风电不确定性进行量化,并通过隶属函数对自适应选择的多目标函数进行处理。利用遗传粒子群优化算法对处理后的多目标函数进行求解,得到不同泄漏程度下的机组调度结果与自适应改变的风电置信区间。通过算例验证所提模型能在具有良好经济性的同时,提高系统的供电可靠性。

关键词：园区综合能源系统多重不确定性自适应优化调度遗传粒子群优化算法置信区间

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基于公交线网布局的区域时刻表编制

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公路交通科技 2016年第12期33卷 113-117页

作者：江志彬谷金晶同济大学交通运输工程学院上海201804 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

为了提高公交车辆在换乘站点处的衔接效率,需要统筹考虑线网布局与时刻表编制。根据公交线网运营模式特征,研究了线网协调控制对发车间隔和出行时间优化的影响。以企业盈利最大和乘客出行时间成本最小为目标,构建了多目标区域公交时刻... 详细信息

为了提高公交车辆在换乘站点处的衔接效率,需要统筹考虑线网布局与时刻表编制。根据公交线网运营模式特征,研究了线网协调控制对发车间隔和出行时间优化的影响。以企业盈利最大和乘客出行时间成本最小为目标,构建了多目标区域公交时刻表模型。采用遗传算法、粒子群优化算法和遗传粒子群优化算法求解了模型。结合公交实例调查数据对该模型进行了检验。结果表明:模型目标均能有效收敛,且遗传粒子群优化算法在求解此类问题时比遗传算法及粒子群优化算法具有更高的精度和效率。实际中需要根据给定的企业运营效益和乘客出行时间成本权重值选定时刻表优化方案。

关键词：交通工程时刻表编制遗传算法粒子群优化算法遗传粒子群优化算法多目标优化线网布局

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混合云环境面向安全科学工作流数据布局策略

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计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2004-2012页

作者：苏明辉林兵卢宇王素云福建师范大学物理与能源学院福建福州350117 北京大学信息科学技术学院北京100871 福建师范大学协和学院福建福州350117

为解决混合云环境下科学工作流数据布局问题,在考虑数据的安全需求的前提下,以优化跨数据中心传输时延为目标,提出了一种混合云环境下面向安全的科学工作流布局策略。分析数据集的安全需求以及数据中心所能提供的安全服务,提出安全等级... 详细信息

为解决混合云环境下科学工作流数据布局问题,在考虑数据的安全需求的前提下,以优化跨数据中心传输时延为目标,提出了一种混合云环境下面向安全的科学工作流布局策略。分析数据集的安全需求以及数据中心所能提供的安全服务,提出安全等级分级规则;设计并提出基于遗传算法和模拟退火算法的自适应粒子群优化算法(adaptive particle swarm optimization algorithm based on SA and GA,SAGA-PSO),避免算法陷入局部极值,有效提高种群多样性;与其它经典布局算法对比,基于SAGA-PSO的数据布局策略在满足数据安全需求的同时能够大大降低传输时延。

关键词：混合云科学工作流数据布局安全分级时延优化遗传粒子群优化算法模拟退火

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自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别

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吉林大学学报（理学版） 2019年第2期57卷 331-338页

作者：刘帅刘元宁庄述鑫侯铭楷陈静张水涵吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行... 详细信息

首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别;最后,采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法在一对一虹膜识别中正确率更高,ROC曲线更贴近坐标轴,滤波器通用性更好,提高了小型虹膜库的识别率,解决了传统算法学习收敛速度慢、结构通用性差的问题.

关键词：虹膜识别 Log-Gabor滤波器遗传粒子群优化算法动态径向基函数神经网络欧氏距离

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油气运输管道防渗漏检测的自动识别技术研究

油气运输管道防渗漏检测的自动识别技术研究

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作者：孔航沈阳工业大学

学位级别：硕士

油气资源是国民经济发展的重要保障,油气资源供应的充足与否直接关系到国民经济的发展与国家安全。伴随着我国经济的快速发展,油气资源的消费量持续增长,对外依赖的程度逐年递增,这使油气资源的安全运输面临严峻考验。目前油气资源长距... 详细信息

油气资源是国民经济发展的重要保障,油气资源供应的充足与否直接关系到国民经济的发展与国家安全。伴随着我国经济的快速发展,油气资源的消费量持续增长,对外依赖的程度逐年递增,这使油气资源的安全运输面临严峻考验。目前油气资源长距离运输主要依赖管道运输方式,油气运输管道在制造过程中因焊接工艺的问题难免会产生一些焊接缺陷,从而导致油气运输管道在使用的过程中产生渗漏的问题。为了解决上述问题,本文进行了以下研究: (1)本文对超声TOFD(Time of flight diffraction)检测原理进行了深入的研究,并对常见焊接缺陷的TOFD图谱进行分析。针对大曲率油气运输管道检测困难的问题,设计了一种TOFD检测专用扫查架,实现了超声TOFD检测的全自动扫查。 (2)图像数量和质量关系到缺陷种类识别的准确性。本文研究出了一套完整的焊接缺陷TOFD图谱的预处理流程,包含了图谱处理窗口的选择、图谱的平滑降噪、图谱数据集的增强以及图谱尺寸归一化处理,为焊接缺陷的自动分类识别奠定了基础。并引入稀疏自编码器(SAE)对预处理后的图像进行特征提取融合降维处理。 (3)本文对基于稀疏自编码器的焊接缺陷识别模型进行了研究。使用稀疏自编码器(SAE)对采集到的数据集特征进行降维,并对其参数进行调整,引入混淆矩阵和对比验证法,结合初始随机参数的支持向量机(SVM)分类器对SAE性能进行验证,通过多次实验获取SAE的最佳参数。使用遗传粒子群算法(GAPSO)优化的SVM作为分类器,首先对GAPSO算法的参数进行调整,引入sphere性能测试函数对在不同参数下的GAPSO算法的优化性能进行验证,选取优化性能最佳的GAPSO算法参数,以此为基础优化SVM参数,得出最佳的惩罚参数和核函数参数,并将参数优化后的模型与传统机器学习模型进行对比,验证本文提出模型的可行性。 (4)基于以上研究内容,设计开发了油气运输管道防渗漏实时检测系统,该系统可以实时检测焊接缺陷,发现焊接缺陷后进行报警。最后选取一段焊缝进行实际验证。本文以油气运输管道防渗漏检测为目标,借助超声TOFD无损检测技术对容易导致油气运输管道渗漏的五种焊接缺陷进行扫查,利用稀疏自编码器结合遗传粒子群算法优化的支持向量机对缺陷类型分类识别,识别准确率为98.32%,并以此为基础开发了油气运输管道防渗漏实时检测系统。

关键词：焊接缺陷图像识别 TOFD 遗传粒子群优化算法稀疏自编码网络

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海工多用途船动力定位系统控制方法研究

海工多用途船动力定位系统控制方法研究

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作者：薛彩霞江苏科技大学

学位级别：硕士

随着船舶逐渐向自动化、智能化方向发展,船舶定位系统智能化程度也日益扩大,越来越多的船舶都装配了动力定位系统,与传统的锚泊系统相比,其不受水深限制、机动性能好、反应速度快且定位精确,集智能化设计于一体。本文在“江苏省产学研... 详细信息

随着船舶逐渐向自动化、智能化方向发展,船舶定位系统智能化程度也日益扩大,越来越多的船舶都装配了动力定位系统,与传统的锚泊系统相比,其不受水深限制、机动性能好、反应速度快且定位精确,集智能化设计于一体。本文在“江苏省产学研联合创新资金项目”、“江苏高校高技术船舶协同创新中心/海洋装备研究院资助项目”、“江苏高校优势学科建设工程资助项目”的支持下,以某海工多用途船为研究对象,针对动力定位系统的控制方法进行了探讨和研究,本文研究具有明确的工程应用背景和实用价值,其主要贡献如下:为更加方便地研究船舶动力定位系统,建立水动力数学模型、环境扰动力数学模型以及船舶运动的数学模型;同时利用小波阈值消噪的方法对船舶测量系统输出的数据进行预处理,以获取准确的系统模型参数,并将其应用到模型参数辨识之中。针对船舶系统模型复杂且存在不确定性的特点,选取强跟踪滤波器,克服模型失配情况下,滤波器发散的问题。并通过线性实例仿真,对比了强跟踪滤波和卡尔曼滤波;再针对海工多用途船,设计扩展卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,两个实例的仿真结果都充分验证了强跟踪滤波器在模型失配情况下的优越性。船舶在受外界影响或负载等发生变化时,船舶数学模型无法完全匹配,为保证船舶能精确定位并完成海上作业,采用广义预测控制,其同时具备自适应控制和预测控制的优势,并考虑到广义预测控制滚动优化环节寻优效率低下的问题,提出遗传粒子群优化算法进行寻优,有效地提高了寻优速度和精度。针对海工多用途船设计仿真实验,将普通的广义预测控制器和优化改进的广义预测控制器分别结合强跟踪滤波器,设计出一个完整的定点定位实验,验证了基于遗传粒子群算法的广义预测控制的有效性,对实际工程应用有一定的参考价值。

关键词：船舶动力定位小波阈值消噪参数辨识强跟踪滤波遗传粒子群优化算法广义预测控制

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多层级常规公交区域协调时刻表编制

多层级常规公交区域协调时刻表编制

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作者：谷金晶昆明理工大学

学位级别：硕士

在多层级常规公交线网优化背景下,为了使公交运营能更好地满足多样化公交出行需求,依据客流时空分布特征,确定合理的调度形式,建立公交时刻表优化模型。层层深入编制出各层级基于客流需求预测的公交时刻表和适用于多层级公交线网优化的... 详细信息

在多层级常规公交线网优化背景下,为了使公交运营能更好地满足多样化公交出行需求,依据客流时空分布特征,确定合理的调度形式,建立公交时刻表优化模型。层层深入编制出各层级基于客流需求预测的公交时刻表和适用于多层级公交线网优化的区域协调时刻表。首先,分析了影响多层级常规公交区域协调时刻表编制的主要因素,研究了公交客流的时空分布特征和公交线网结构,确定了多层级常规公交区域协调调度的目标和运营调度形式。其次,分析了公交客流数据的采集和审核方法,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测并计算得到公交断面客流需求。设计了层级内基于客流预测的单线公交时刻表优化流程和约束条件,并构建了时刻表方案评价模型。结合实例得出,基于BP神经网络和RBF神经网络预测算法得到的断面客流量,编制得到的时刻表方案,相对于优化前分别节省了2.44%和4.80%的运营总成本。第三,依据多层级常规公交线网优化衔接模式,以各层级公交线路的发车间隔和车辆调度形式作为决策变量,从乘客出行时间成本与公交企业运营收益的角度,考虑乘客舒适性、协同发车间隔和企业运能等方面的约束,建立了多目标优化模型。综合分析各种优化算法的特点后,采用遗传算法、粒子群优化算法和遗传粒子群优化算法求解模型。依据实际问题在MATLAB软件中设计求解模型的算法步骤。最后,通过实例分析得到,在求解本文构建的公交时刻表编制模型过程中,模型目标都能够有效收敛,遗传粒子群优化算法的精度和收敛效率都明显高于遗传算法和粒子群优化算法。求解结果方面：遗传粒子群算法求解得到的多层级常规公交区域协调时刻表方案,相对于基于RBF公交客流需求预测编制的时刻表,分别取三种权重值时的方案总成本分别节省了3.48%、5.47%和8.42%。验证了所建模型和优化算法的可行性和适用性。实际中,需要根据给定的运营效益和乘客出行时间成本权重值选定时刻表优化方案。

关键词：多层级常规公交区域协调调度公交时刻表客流预测多目标优化遗传算法粒子群优化算法遗传粒子群优化算法

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基于改进GAPSO的森林空间结构多目标优化研究

基于改进GAPSO的森林空间结构多目标优化研究

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作者：曹旭鹏中南林业科技大学

学位级别：硕士

森林的健康、稳定与空间结构密切相关,研究基于智能信息处理技术的森林空间结构优化对我国森林可持续经营及“两型”社会发展具有重要的理论和现实意义。森林空间结构涉及多个方面,森林空间结构优化的多个目标互相冲突、约束条件复杂,... 详细信息

森林的健康、稳定与空间结构密切相关,研究基于智能信息处理技术的森林空间结构优化对我国森林可持续经营及“两型”社会发展具有重要的理论和现实意义。森林空间结构涉及多个方面,森林空间结构优化的多个目标互相冲突、约束条件复杂,实际是一个非线性多目标规划问题,应用常规数学规划方法处理具有较大的局限性,难以取得很好的效果。粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)是近年来发展起来的全局优化算法。粒子群算法利用群体中的各个粒子过去的经历和其它粒子的经历获得有效的信息,对于大多数优化问题,其有更快的收敛速度,需要设置的参数较少等特点,但它们在解集分布性、收敛性方面仍存在不足,涉及到的实际应用较少。遗传算法由于其隐含的并行性性和高度的鲁棒性被广泛用于各类复杂优化问题。本文在全面分析表征森林空间结构特征的基础上,研究提出了改进遗传、粒子群混合多目标优化算法(MO-GAPSO)求解森林空间结构多目标优化问题。通过经典优化性能的函数对提出的算法性能进行测试和现实林分空间结构模拟优化验证了改进混合算法的有效性和可行性。主要研究工作和研究结论包括： (1)在林分尺度筛选了混交度、竞争指数、相对角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数、大小比数7个森林空间结构因子,设置了森林空间结构优化的目标函数和约束条件,建立了森林空间结构多目标优化的基本数学模型。 (2)将单个林木在林分空间中的坐标位置、混交度、竞争指数、相对角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数、大小比数等均映射成染色体中的基因,每株林木成为一个独立的染色体,将空间结构优化的多目标函数设置为遗传算法的适应度函数,构建了基于MO-GA的森林理想空间结构模型,把森林空间结构的多目标优化问题转化为遗传种群的进化寻优问题。实例分析表明：基于改进MO-(GA模型能够有效的求出森林的理想空间结构。 (3)在PSO算法中引入遗传算法机制,提出了改进MO-GAPSO算法求解森林空间结构多目标优化的基本数学模型。将林分内的每一棵树木都视为PSO解空间中的一个解,即将整个林分空间映射为粒子群体的目标求解空间,将林木在林分内的空间坐标映射为“粒子”在解空间中的位置,通过林分空间的多目标函数设置粒子群体的适应度函数,建立了基于MO-GAPSO的森林空间结构优化模型,把定位森林空间结构薄弱环节的多目标问题转化为粒子群的迭代寻优问题。实例验证表明：该改进算法能快速的找出全局最优解,基于MO-GAPSO模型能够准确定位影响森林整体空间结构的目标树。 (4)利用Rosenbrock和Rastrigin两个经典测试算法优化性能函数对改进MO-GAPSO算法性能进行了测试并与标准粒子群算法进行对比分析,实验结果表明：改进GAPSO算法的搜索精度较标准PSO算法提高了40%以上,收敛速度提高了20%以上,适应度函数曲线更平滑且最小值更小,算法摆脱局部最优的能力有所提高,其性能优于标准粒子群算法。

关键词：粒子群算法遗传算法遗传粒子群优化算法森林空间结构多目标优化模型

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基于融合算法的锂电池剩余使用寿命预测研究

基于融合算法的锂电池剩余使用寿命预测研究

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作者：李阳西南科技大学

学位级别：硕士

锂离子电池的剩余使用寿命作为电池管理系统的关键参数之一,其准确预测是电动汽车、航空航天、特种机器人等设备稳定高效运行的重要保障。针对目前单一电池剩余使用寿命预测算法存在的精度和稳定性问题,本课题基于多层核极限学习机与遗... 详细信息

锂离子电池的剩余使用寿命作为电池管理系统的关键参数之一,其准确预测是电动汽车、航空航天、特种机器人等设备稳定高效运行的重要保障。针对目前单一电池剩余使用寿命预测算法存在的精度和稳定性问题,本课题基于多层核极限学习机与遗传粒子群优化算法构建融合算法,对锂离子电池剩余使用寿命预测问题展开研究。主要的研究工作包括以下几个方面: (1)针对锂离子电池寿命退化过程复杂,影响因素繁多等问题,从多角度剖析锂离子电池的性能退化机理以探究各外部参量与循环周期的变化关系。本课题从锂离子电池的结构和基本工作原理出发,对影响电池老化速率的内部和外部因素进行探讨,并基于生命周期老化实验数据对锂离子电池寿命退化过程中的容量变化曲线进行分析,阐明了在不同老化条件下电池容量差异性变化的缘由。 (2)为解决锂离子电池老化过程表征难题,构建融合健康因子在充分包含锂离子电池老化信息的同时减小输入的维度负担。首先从蕴含电池老化信息的外部参量变化曲线中构建并提取多项健康因子,其次使用相关系数分析以及异常值处理等方式评估和改进其与容量之间的相关性,最后利用主成分分析降维融合得到相关系数为0.97以上的融合健康因子作为预估模型的输入。 (3)为解决多层极限学习机模型预测性能不稳定、参数过多且依赖经验设置等问题,引入内核学习机制进行模型优化。通过核函数矩阵替代网络的隐层参数,消除模型参数随机生成和近似求解带来的精度影响。在选定核函数的情况下,无需再调整每个隐层的节点数量,也没有输入权重和偏置的随机投影,模型泛化性明显提升。同时,输出权重通过精确逆运算而非伪逆运算获得,有效减少每一层的重构误差。 (4)针对所搭建模型稳定性差,精度较低等问题,设计一种遗传粒子群优化算法实现模型参数极值寻优。基于智能算法优势集成思想,通过遗传操作改变粒子的迭代更新模式,避免粒子早熟收敛的同时增强其局部搜索能力。利用遗传粒子群优化算法优化搭建的多层核极限学习机模型的参数,构建基于模型预测和参数优化相结合的电池寿命预测框架。所提算法在各项测试中最佳均方根误差为0.0053,相较于基础算法,精度提升明显。通过上述研究,本课题实现了基于融合算法的锂离子电池剩余使用寿命高精度预估。实验验证结果表明,在不同温度的单电池长短期预测和多电池交叉训练验证中,本文所提融合算法平均误差均小于12个循环,明显高于其他对比算法。本课题研究内容为锂电池实际应用中的安全管理与维护提供了参考。

关键词：锂离子电池融合健康因子核函数多层极限学习机遗传粒子群优化算法

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大气污染物的监测及预警系统的设计与实现

大气污染物的监测及预警系统的设计与实现

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作者：徐浩然河北科技大学

学位级别：硕士

近年来,大气污染日益严重,其中臭氧污染尤为突出,臭氧污染会对人们身体健康和生态环境产生危害。作为治理大气环境污染的首要步骤,实时监测和有效预测大气污染物的变化对环境保护工作和人们的日常生活具有十分重要的意义。目前国内气象... 详细信息

近年来,大气污染日益严重,其中臭氧污染尤为突出,臭氧污染会对人们身体健康和生态环境产生危害。作为治理大气环境污染的首要步骤,实时监测和有效预测大气污染物的变化对环境保护工作和人们的日常生活具有十分重要的意义。目前国内气象站的测量仪器体积庞大、维护困难且数据展示繁琐,针对上述问题,本文设计了一套大气污染物监测预警系统,并构建基于改进遗传粒子群优化(GA-PSO)算法的BP神经网络臭氧浓度预测模型。大气污染物监测预警系统由硬件和软件两部分组成,首先设计数据采集电路实现对污染物浓度数据和相关气象数据的采集,设计微处理器电路处理采集后的数据,通过NB-Io T通信模块进行数据传输。然后编写监测节点设备相关软件程序、接入并配置云平台、搭建Web服务器最终实现数据和信息的展示。最后通过系统测试和数据对比分析,系统所监测数据的相对误差在5%以内,验证了所设计的大气污染物监测预警系统的准确性。针对传统物理模型难以预测短期近地面臭氧浓度的问题,本文提出一种改进GA-PSO算法优化BP神经网络参数,并构建基于改进GA-PSO-BP神经网络臭氧预测模型。使用某地区国家气象站历史数据作为样本代入模型进行训练,得到了较好的预测效果并通过对比证明改进GA-PSO-BP臭氧浓度预测模型优于传统GA-PSO-BP臭氧预测模型。

关键词：大气污染物监测预警 NB-IoT 遗传粒子群优化算法 BP神经网络臭氧浓度预测模型

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