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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
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一种基于改进模型预测控制算法的空_省略_量PWM虚拟磁链直接功率控制策略_陈伟丽

虚拟磁链定向的空间矢量PWM直接功率控制（VF-DPC-SVM）策略的功率内环PI控制参数整定过程复杂,电压型整流器（VSR）控制稳定性不高、快速性较差。对此,提出虚拟磁链定向的改进模型预测直接功率控制（VFMPDPC）策略。在功率内环用模型预测控制（MPC）算法代替PI控制器改善VSR的控制系能,并引入内模反馈校正环节在每个采样周期修正功率的预测给定值,通过改进的MPC模型实现对瞬时功率的高精度跟踪。仿真分析表明:改进的VF-MPDPC策略使系统稳态时调整时间短,响应快,电网污染小,输出母线电压质量高,功率纹波小；动态响应鲁棒性高,稳定性能好。

  • 2021-05-06
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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型（Emotion Independent Cascade model,E-IC）,关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题（Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE）,在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

  • 2021-05-06
  • 阅读435
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随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法_侯小秋

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。

  • 2021-05-06
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战时前沿补给基地选址模型及其拉格朗日松弛算法研究_张巍

战时前沿补给基地同时负责预储和转运物资,通常于战斗初期设置在战役浅近方向的交通要塞处。针对前沿补给基地选址具有的长时效性和低敏捷性特点,考虑由于战时不确定环境可能造成前沿补给基地中断失效,建立基于备用覆盖模型的前沿补给基地二次交叉覆盖选址模型。设计拉格朗日松弛和贪婪搜索结合的算法,以贪婪搜索算法加强拉格朗日松弛算法的上界解。案例结果表明,模型适合战时前沿补给基地的选址实际,算法具有更好的求解效率,能够为决策者提供科学依据。

  • 2021-05-06
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基于启发式社团发现模型的创新态势研判算法_易成岐

专利网络是复杂网络领域重要的组成部分,研究专利网络对理解和把握技术创新方向具有重要指导作用。利用专利文本数据构建无向加权专利网络图,并基于启发式社团发现模型提出一种创新态势研判算法。为了缓解专利标题和摘要短文本引发的文本向量稀疏问题,采用非监督的稀疏向量稠密化方法；为了解决专利网络构建过程中的相似度阈值自动化选择问题,以实验驱动的方法对比相似度阈值与专利网络常用统计指标的变化关系,最终选用平均聚类系数这一指标实现了最优相似度阈值的自动化判定。以我国数字中国及大数据领域真实发明专利数据为驱动,验证了方法的有效性并分析了数字中国及大数据领域创新态势。

  • 2021-05-06
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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。

  • 2021-05-06
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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。

  • 2021-05-06
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