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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进 行准确的参数辨识。

  • 2021-06-16
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3.5 GHz频段5G系统对ATG系统干扰分析

探讨对5G的干扰性因素,并对如何解决问题提出自己的见解。

  • 2021-06-16
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一种基于工业互联网操作系统的数据采集方法

本发明的目的是提供一种基于工业互联网操作系统的数据采集方法系统,作用在业务层,尽可能在有限的带宽资源下,合理的在通讯网络中进行数据采集,尽可能的利用传输网络带宽,提升系统处理吞吐量。为了达到所述目的,本发明所采用的技术方案是一种基于工业互联网操作系统的数据采集方法,包括所述步骤:步骤1、数据采集识别;步骤2、定义数据采集的调整参数;步骤3:检测通讯网络实时状态,根据网络状况判断是否采用弹性控制处理。由于采用了所述技术方案,本发明基于业务层的弹性数据采集,可以与业务配合的更紧密,对通讯网络以及通讯设备都没有特殊要求。即便应用场景发生变化也无需重新调整策略。

  • 2021-06-16
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一种便于移动的工业互联网用通信设备柜

本实用新型公开了一种便于移动的工业互联网用通信设备柜,包括设备底座,所述设备底座上表面固定安装有设备柜体,所述设备底座上表面位于四角位置均开设有固定通孔,所述设备柜体前表面固定安装有合页,所述合页上固定安装有设备柜门,所述设备柜体前表面位于设备柜门一侧固定安装有设备柜锁,所述设备柜门内安装有遮挡机构,所述设备柜门内侧表面安装有支撑机构,所述设备柜体两侧表面均固定安装有散热通孔,所述收纳槽开设于设备柜门上,所述收纳槽内活动安装有遮挡板块,所述遮挡板块两侧均固定安装有活动滑轨,所述遮挡板块上开设有推拉豁口。本实用新型所述的一种便于移动的工业互联网用通信设备柜,能够改善工作人员的工作环境。

  • 2021-06-16
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基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索(BFS)算法,利用元胞自动机,提出 1 种优化的行人疏 散模型。 引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定 危险度规则,使用基于双端队列的 BFS 算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危 险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立 1 种基于排队理论的出口疏散机制。 结果表 明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制 对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。

  • 2021-06-15
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎 机(multi-armed bandit,MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基 础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概 率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系;最后,利用最优 信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明, 该算法的累积接入损失比原始 UCB 算法减少了约 1 8.5%;对比随机选择算法与原始 UCB 算法,成功传输率提高了约 3 0.2%和 3.3%;最优选择比率提高了约 88.3%和 1 3.5%

  • 2021-06-15
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基于BoW模型的增强RGB-D SLAM算法

即时定位与地图构建(simultaneous localization mapping,SLAM)被认为是机器人自主运动的核心技术。 针对目 前的 RGB-D SLAM 算法实时性和鲁棒性差的问题,提出了一种增强的 RGB-D SLAM 算法。 提取 RGB 图像的 ORB 特征描 述子,然后利用 BoW(bag of word)模型缩小特征描述子的匹配范围从而提高算法的实时性;接着采用 PROSAC 算法结合 PnP 算法解算初始相机位姿并通过非线性优化的方式得到优化的相机位姿;利用 BoW 模型结合关键帧技术和结构一致性 几何约束提高回环检测的鲁棒性;采用通用图优化工具 g2o 对位姿图进行优化,得到全局一致的位姿和点云;最后采用贪 心三角化算法将点云转换成网格地图。 针对 Fr1 数据集,该算法的平均定位误差为 0. 079 7 m,每帧数据平均处理时间为 0. 04 s。 与 RGB-D SLAM 原始算法相比,该算法具有良好的实时性和鲁棒性,可以满足机器人实时 SLAM 的要求。

  • 2021-06-15
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