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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

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。

  • 2021-04-20
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饱和受限的多智能体系统一致性问题研究

饱和受限的多智能体系统一致性问题研究成果

  • 2022-04-26
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大数据技术在军事领域的应用分析

大数据技术在军事领域的应用分析

  • 2021-09-29
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大数据时代的数据管理技术探讨

大数据时代的数据管理技术探讨大数据时代的数据管理技术探讨

  • 2021-10-08
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基于地质大数据的中国锑矿空间分布规律定量研究

大数据正在开创地学研究新途径,将传统的定性地质研究方法推向定量研究的高度。锑矿是中国的传统优势矿产,但目前已有赖于进口,成为典型的关键金属(Critical Metal)。文章基于锑矿地质大数据,系统展示中国锑矿在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级成矿区带的空间分布特征,总结中国锑矿的空间分布规律,定量分析中国省、市、县级及Ⅲ级成矿区带的锑矿成矿密度、成矿强度。研究表明,中国锑矿在各成矿域中均有分布,华南成矿省集中了全世界59%以上的资源储量,是中国锑矿最重要的成矿区域。中国锑矿以湖南省数量最多、成矿强度最大;按地级市统计,以广西河池市锑矿床数量最多,以湖南娄底市锑矿成矿强度最大;按县级统计,以河池市南丹县锑矿床数量最多,娄底市泠水江市锑矿成矿强度最大,达3330 t/km2;按成矿区带统计,江南隆起西段成矿带(Ⅲ-78)锑矿产地数量最多、成矿密度最大,湘中—桂中北成矿带(Ⅲ-86)成矿强度最强。随着勘查工作的进展,新增资源量不断向湖南板溪、龙山等危机矿山深部及西藏等西部地区转移,今后锑矿地质找矿和矿业开发的重点也将向重要矿区深部及中国西部地区转移。

  • 2021-06-21
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人工智能技术在精准林业中的发展研究_何永彪

人工智能

  • 2021-06-01
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无处不在的百度AI_上天入地,乘风破浪

技术革命最终的归宿就是融入日常,在你享受生活便利的背后,它们隐而不现,却无处不在。2020 年年底,百度发布了《了不起的中国 AI》系列视频,回顾了百度 AI 所取得的一系列成绩,在我们看得见与看不见的地方,百度 AI 正在重塑百业,成为必不可少的基础设施,深入各个场景改善我们的生活。

  • 2021-04-25
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基于改进模拟退火算法的社会力量救灾派遣模型_李莹

为提高社会救援力量参与救灾的效率,针对社会力量参与灾后救援的派遣问题,提出最优化派遣模型及其求解算法。根据"量力而行、就近就便"等原则,综合考虑社会力量的救援技能掌握程度和灾区的救援需求情况,将最大化救援效益作为目标函数,以抵达灾区时间和救灾经济成本作为约束条件建立模型;采用模拟退火算法对模型进行求解,根据模型改进Metropolis接受准则,并利用牛顿冷却定律优化温度衰减函数,提高模型收敛至全局最优的概率。结果表明:根据实际情况调整约束条件可以得出不同的最佳派遣方案,以满足灾区救援需求。提出的派遣模型和求解方法有效、可行。

  • 2021-04-20
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