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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

  • 2021-05-06
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中国宏观经济预测模型算法及应用

在 模 型 的求 解过程 中,初始数 据与 参数 的确 定是一个关 键 ,数 据 的质量 直接影 响 到预测 结果 的好坏. 模 型所需 要的原始数据 主要来 源于 中国投入 产 出表 引、中 国统 计 年 鉴 和 中 国经 济 信 息 网 (http://ibe.cei.gov.cn/).鉴于大部分原始数 据是按现行 价格表示 的 ,为便 于比较 ,本文首 先对 这些 数据做 了预 处理 ,将 它们 由现行 价格 转化 为 可 比价格 ,以此为基础来确定作 为 已知量 的参数.

  • 2021-04-25
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基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题_康俊涛

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型;并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.

  • 2021-04-26
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智能制造与互联网制造德国工业4.0与中国制造2025

德国为了保持制造业在全球的领先优势,实时提出工业4.0,主要是发挥德国在制造技术和制造装备的传统优势,将制造业和互联网等技术融合,形成工业互联网,以保持德国在世界领先地位。

  • 2021-04-23
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智慧养老建筑体系中的AI技术研究与应用

老龄化日益严峻,智慧养老成为解决养老问题的新型模式,而人工智能近年来的快速发展 为智慧养老及承担养老服务的建筑提供了新的发展思路。从人工智能的主要技术及智慧养老的研 究现状入手,对人工智能在智慧养老领域的研究和应用进行了梳理总结。结果表明,人工智能在智 慧养老中的研究主要包括智能家居、医疗保健和智能养老机器人 3 个方面。本文提出了将建筑与 养老服务结合成为智慧养老建筑体系进行研究,分析了人工智能与该体系结合研究的发展前景,指 出了智慧养老建筑体系将实现从感性到理性、从独立到交叉的跨越,以期探索未来面向智慧养老的 人工智能之路

  • 2021-04-24
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智慧能源与智能制造专场-泛在物联促进产业物联网_郭振宇

电力物联网发展目标是实现电力系统各环节万物互联、人机交互,满足人民美好生活用能需要。目前,国家电网加速推广泛在电力物联网应用,在推进能源生态建设、智慧物联等方面开展57项建设任务,有效带动上下游产业发展,计划到2021年初步建成泛在电力物联网

  • 2021-04-17
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2020年 中国数据中心行业发展洞察

独立第三方数据中心优势渐显:相比于电信运营商,独立第三方数据中心建设速度更快、客户定制性更强、重视程度更高,且PUE大多更低,受到客户青睐。 移动互联网和大数据是过去数据中心增长的主要动因:过去5年,需求端,网民数量和移动流量增长迅速;供给端,大数据和人工智能对存储和计算提出更高需求。因素叠加,导致数据中心增长迅速。

  • 2021-04-16
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突破物联网界限

本文为技术决策者提供了窄带物联网的概述,窄带物联网是一种能够支持工业级物联网展开部署的通信技术。介绍低功率广域网和窄带物联网低功率广域网(LPWA)是一类无线通信技术,能够支持物联网展开部署。低功率广域网技术设计的功能如下:

  • 2021-03-28
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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