基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络（VMD-CGWOA-ANFIS）的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络（ANFIS）建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼（WOA）算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法（CG）对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。

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基于交互式多模型扩展维特比容积卡尔曼滤波机场场面运动目标跟踪_孙寿宇

根据先进场面运动引导控制系统的监视要求,提出一种基于交互式多模型扩展维特比算法与容积卡尔曼滤波（CKF）相结合的目标跟踪算法,以实现机场场面目标的跟踪。根据机场场面运动目标的运动建立相应的运动模型集,采用交互式多模型算法（IMM）实现目标跟踪；模型集中过多的模型会导致运算复杂性增加,且不能真实反映目标的运动,采用扩展维特比（extended viterbi,EV）算法对IMM进行优化,简化模型集；容积卡尔曼滤波器（cubature Kalman filter,CKF）较传统的滤波算法具有更高的滤波精度和稳定性,将其与IMMEV相结合形成IMMEV-CKF跟踪算法。为了验证所提出的IMMEV-CKF对场面运动目标跟踪性能,仿真研究IMMEV-CKF算法、IMM-UKF和当前统计模型对同一目标的跟踪。

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基于谱聚类三维模型集一致性分割算法_贾晖

为提高三维模型集一致性分割算法的准确率,提出一种基于谱聚类和SDF特征的三维模型集一致性分割算法。该算法在具有相似形状特征的模型上进行。选择对模型集上各个模型的部位相似性具有较好表现的SDF特征来描述部位的相似程度。首先提取模型集中各个模型的面片SDF特征；其次计算模型各面片之间的形状相似性,形成相似性矩阵,并用测地距离对相似性矩阵进行稀疏化。即只考虑在一定距离范围内的形状相似性,超过该范围即使形状相似也不属于一个划分。最后采用谱聚类算法对模型集进行一致性分割。将该算法与相关方法进行对比,实验结果表明,该算法能够对具有类似形状的模型集中的各个模型进行有意义的一致性分割,使得分割部位具有一定的对应关系,且面片平均划分准确率较好。同时,对于模型面片简化具有较好的分割稳定度。

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多元部分变量误差模型及解算_杨根新

本文针对多元总体最小二乘中系数矩阵存在常数项和重复元素的问题,提出了一种多元部分变量误差模型（multivariate partial EIV model）。根据总体最小二乘平差准则,采用非线性最小二乘平差理论和经典间接平差方法推导了三种多元部分变量误差模型的解算算法。通过一个实测算例和一个模拟算例进行了参数解算,结果分析表明本文算法能得到与文献算法一致的参数估值,验证了本文算法的有效性和可行性。

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南方电网覆冰监测系统算法误差分析及模型改进技术研究_姜苏

针对目前南方电网架空线路覆冰监测预警系统仍有诸多关键性问题待解决,如在系统核心计算方面参数选取较为简单,没有结合实际线路设计条件,从而造成覆冰预警系统覆冰模型不准确,不能直接为防冰管控工作提供有效决策依据的缺陷。本文首先对系统中现有耐张塔线路覆冰厚度模型计算误差进行分析研究,其次从线路设计角度出发,对其模型进行改进。研究表明:①系统中现有计算模型忽略了线路初始设计冰厚、垂直档距变化特征的影响,导线等效长度取值有待商榷；②通过改进的计算模型,对初始的拉力值进行修正,同时综合考虑设计冰厚、垂直档距、水平应力、导线状态方程等变化等特征,以贵州省毕节地区耐张塔线路四次线路覆冰过程为例,改进的模型能够将系统现有计算模型准确度由59. 8%提升至95. 1%,计算结果更加接近于真实值。能够为输电部门为防冰管控工作提供有效决策依据,以及减少人工观冰耗费大量的资源、时间。

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保证金约束下资产定价模型的广播式异步算法研究_童骏

有保证金约束的资本资产定价模型在实际应用中面临着两个挑战,一是模型引入了非线性的约束条件,导致没有解析的均衡价格,二是市场中投资者和资产的数量都很庞大,如何高效地找到近似解。针对有保证金约束的资本资产定价模型,提出适用于多服务器协同运算的广播式异步算法。该算法把投资者分成若干个不同的组,各组在不同的服务器上独立运行,组与组之间通过网络相互传递外部价格信息,各组内部根据现有的价格和接收到的外部价格信息重新更新组内价格,并广播给相邻的组,减少了单台服务器的计算负担。该算法可看成一个非做市商的价格形成过程。研究证明,在满足一定的条件下,各组价格均以概率1收敛到相同的均衡价格。数值实验验证了所提算法的效果。

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基于信任模型的WSNs安全数据融合算法_叶正旺

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.

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基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法_鲁文超

针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法（MR）在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图；其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像（包括原图）,结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包；然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率；最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。

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变压器套管在红外巡检图像中占比较小，发热缺陷特征不明显，人工检测套管发热缺陷易受主观判断影响，且难以应对巡检产生的海量红外图像。为提高套管发热缺陷检测效率，提出了一种结合目标检测算法与图像偏斜矫正的变压器套管发热缺陷检测方法。首先，采用YOLOv7目标检测模型对套管目标进行识别与定位，引入SimAM注意力机制与高效解耦头对模型进行改进，提高套管目标的识别准确率与召回率。然后，对定位裁剪的套管目标进行图像偏斜矫正，提取中心区域温度特征信息进行发热缺陷诊断。实验结果表明：改进后模型对套管目标识别准确率为95.50%，召回率为97.14%，平均精度为98.30%，检测FPS为42帧/s，所提方法能精准定位套管目标并提取对应温度曲线，有效提高了套管发热缺陷检测效率。

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王克蔚：一种隧道磁电阻电流传感器的旁路自校准技术

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基于模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）的电力电子变压器（power electronic transformer，PET）在非理想工况下易发生故障及扰动，严重影响系统电能质量。针对传统控制方法在非理想工况下存在的动稳态性能差等问题，在MMC-PET整流级提出了基于自适应自抗扰比例积分控制器的连续控制集模型预测控制策略。首先，设计了自适应自抗扰比例积分控制器用于电压外环，解决了电压外环信号跟踪及扰动抑制能力差等问题。其次，电流内环使用连续控制集模型预测控制方法以提高系统的响应速度及稳态性能，引入改进型载波移相调制策略解决桥臂电流畸变问题。最后，在网侧负载突变、网压不平衡、输出级负载投入等非理想工况下对MMC-PET系统进行对比仿真和实验，验证了所提控制策略的优越性。

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