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基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题_吴贝贝

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型；针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略；同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题；与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.

  • 2021-06-17
  • 阅读1670
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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 （long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络，用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪， 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明，模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据，以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例，详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响，并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
  • 阅读1668
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基于LS_SVM与BP算法的非等高扬尘污染模型发现及分类预测_鞠训光

针对不同高度下扬尘污染分类预测问题,通过无人机实时监测不同高度的扬尘污染数据,应用最小二乘支持向量机构建其分布模型,采用BP神经网络验证了分类模型预测的准确性.数据分析结果表明:在30m以下低空范围,扬尘污染较90m以上高空严重,扬尘污染主要密集在20～30m范围；在80～250m高空范围,扬尘污染与高度基本成正比,即高度越高,扬尘污染指数值越大.

  • 2021-06-17
  • 阅读1666
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基于机器学习算法模型的巫山县洪水灾害研究_牟凤云

用机器学习算法RF模型、K-means模型与ARMA模型,对巫山县范围内12 369条径流河段进行分类预测,研究水文参数在时间序列上的变化规律,探究降雨-径流演变规律；并结合GIS空间可视化技术,综合研究区地理环境,基于RF模型预测洪水致灾范围,分析洪水灾害预测结果的空间特征。

  • 2021-06-18
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数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法_张宇夕

统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合；交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

  • 2021-06-18
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5G+智慧能源典型应用场景白皮书 -中国联通

近年来，能源行业持续推进“互联网+”战略，旨在全方位提升行业信息化、智能化水平，这就需要加强现代信息通信技术、控制技术的利用率，来实现前端设备监控和数据收集，衍生出新型产能方式和用能模式。随着各类能源业务的快速增长，能源行业对新型通信网络的需求日益迫切，急需安全可靠、实时稳定的通信技术及系统支撑

  • 2022-07-19
  • 阅读1665
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基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率，将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群，建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAs—BP预测模型，并利用实测浅层土壤含水率数据，对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明，与Ps0一BP预测模型、GA—BP预测模型以及原始BAs— P模型相比，IBAs—BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率，有效避免了网络陷入局部极小值的可能性，且相对误差均值仅为O．004 5。

  • 2021-06-17
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在线订餐生产配送联合调度模型及算法_王旭坪

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布（λ=1,2,3,4）的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。

  • 2021-06-16
  • 阅读1661
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