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智能建筑,离不开哪些关键技术?

计算机信息技术以及现代机械控制技术的持续发展,为现代智能建筑开发及发展奠定了坚实的基础。与此同时,随着物联网技术及应用的发展,信息化、通信、物联网、云计算等技术的融合应用对建筑智能化行业的影响越来越大、越来越深入。那么智能建筑,离不开哪些关键技术呢?

  • 2021-05-06
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“物联网+云平台”智能建筑停车场新标准

随着科技的发展与进步,人们对建筑的需求不再只局限于提供物理空间这一单一功能,拥有舒适性、便捷性、安全性、节能性及智能化等标签的智能建筑逐渐成为未来重要的发展方向。物联网技术、云技术等技术水平的不断提高,也为智能化建筑乃至下一代的智慧城市提供了更多的可能。

  • 2021-05-06
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全国智能建筑及居住区数字化标准化白皮书

在住房与城乡建设部主管部门的指导下,全国智能建筑及居住区数字化标准化委员会和华为技术有限公司联合国内近 30 家“产、学、研、用”单位于2019 年开展了《中国智慧园区标准化白皮书》(以下简称“白皮书”)的编制工作。本白皮书编制过程中到了智慧园区相关行业内领导和专家的悉心指导,并给予了建设性的意见和建议,在此致以衷心的感谢。限于时间和能力,内容疏忽在所难免,请各位读者批评指正。

  • 2021-05-06
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超临界火电机组协调系统建模及模型预测控制算法研究_李炳楠

针对因超临界火电机组协调系统建模精度不高,进而影响先进控制算法控制效果的问题,提出了一种分立-组合式建模方法,并将其应用于模型预测控制算法中。首先,利用子空间辨识方法分步求解分立的子系统模型,之后将分立模型进行组合得到机组的整体模型,以某600 MW超临界火电机组的多组实际数据为训练样本和检验样本,模型输出参量的拟合度可达到90%以上,从而解决了传统机理建模中假设条件较多、机组动态特性不足等问题;其次,以所建立的分立-组合模型为基础,分别应用于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法和常规PI解耦控制算法中,由于MPC拥有对多进多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统更好的适用性,并可以在每个周期内求解带约束条件的最优解,使得控制量在超调量方面幅度下降了近20%,调节时间缩短30%以上,从而体现了所提改进算法在机组协调系统控制中的优越性。

  • 2021-05-06
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不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题;其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型;最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%;同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

  • 2021-05-06
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基于VSIMM_SRCKF的ADS_B航迹滤波方法研究_杜云

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型(VSIMM-SRCKF)算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法(VSIMM-SRCKF)在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。

  • 2021-05-06
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基于Pr_fer编码的随机图模型生成算法_李丛丛

根据图模型的结构特征和参数特征等要素设计生成随机的模型,根据顶点数与度的大小生成随机结构的CP-nets,其原理是通过改进Prüfer编码得到DAG编码,又建立DAG编码与图结构的一对一映射实现图模型的随机生成。通过设计的占优查询算法与典型的占优查询相结合验证了占优查询算法的时间消耗严重依赖于图拓扑结构的随机性和参数数量的随机性。

  • 2021-05-06
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无线传感网与移动通信网融合业务流模型和预测算法研究_唐宾徽

由于移动通信网和无线传感网各有特点,且各自的网络结构和协议栈差别较大,两网异构融合产生的多业务数据流量将同时具备局部性、周期性、随机性、突发性等多重特点,结构复杂,对网络运营能力及安全监测带来了技术难题。文中针对多业务流的场景,分析各类业务流模型的特点,提出一种基于异构网的融合业务流模型,并对业务流量通过预测算法进行预测。仿真结果表明,该模型算法的预测精度较高,为异构网的多业务融合起到了重要的支撑作用。

  • 2021-05-06
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