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基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型研究_陈颢

针对典型遗传算法处理拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离问题时存在的若干问题,提出了一种基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型。引入专用适应度函数,采集训练数据预测误差并映射为个体适应度值,建立最优适应度值与最优个体的逻辑对应关系,采用BP神经网络捕获最优个体并对网络初始权值和阈值进行赋值,借助定位及隔离函数输出目标结果。对模型进行效能仿真验证与工程应用分析,可以较好实现拓扑动态变化配电网故障区段精确定位与自动隔离,具有故障信息感知全面、拓扑动态变化适应性强、自主决策性高等优势。

  • 2021-04-21
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新安江模型参数自动优化率定的SCE_UA算法应用研究_张超

为了探索概念性流域水文模型参数自动优化率定和预报精度问题,本文基于三水源新安江模型,以沿渡河流域为研究对象,在给定理想径流资料定义的基础上,应用SCE-UA算法分别就理想径流资料和实际径流资料的情况下,资料长度选择对新安江模型参数优选的影响进行研究.结果发现,理想资料情况下,资料长度对模型参数优选没有影响,同时发现SCE-UA算法参量p的取值依赖于待优化问题的维数;实际资料情况下,参数优化结果随资料长度增加有向最优值靠拢趋势,说明输入、输出观测误差和模型结构误差是导致算法不能搜索到参数真值和寻优过程不稳定的重要原因.

  • 2021-04-21
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析_杨琳

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓。基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC值达到0.92,且准确率较高。利用该模型可对航空公司客户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-04-20
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基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正_张雪萍

针对待修正参数维数较高时标准马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法不易收敛、拒绝率高的问题,提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法。首先,以应变模态作为响应,建立Kriging模型,通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数;然后,采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数,花朵授粉算法融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法,提高局部寻优和全局寻优能力;最后,通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法,修正后参数相对误差均低于0.86%。结果表明,所提方法修正后参数的马尔可夫链能够快速收敛、样本接受率高,该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性。

  • 2021-04-20
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物联网业务及应用

M2M是现阶段物联网最普遍的应用形式,是实现物联网的第一步。未来的物联网将是由无数个M2M系统构成,I不同的M2M系统会负责不同的功能处理,通过中央处理单元协同运作,最终组成智能化的社会系统。

  • 2021-04-20
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物联网产品介绍

物联网(The Internet of things )是指通过射频识别、传感器、全球定位系统、二 维码等技术和信息感知设备,并按照约定的协议,把这些设备连接起来,进行信息信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  • 2021-04-20
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物联网的应用领域

研究开放式的、共享的电子政务物联网架构体系,建立物联网公共服务平台,实现多行业多业务的数据共享、协同,为政府、企业和公众提供一个城市运行和商业服务的信息交流的平台,带动物联网行业发展。

  • 2021-04-20
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智慧城市与物联网

从技术应用视角:通过以移动技术为代表的物联网、云计算等新一代信息技术应用实现全面感知、泛在互联、普适计算与融合应用。从社会发展视角:通过维基、社交网络、Fab Lab.Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用,实现用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的知识社会环境下的可持续创新;实现城市智慧式管理与运行,为城市中的人创造美好生活,城市和谐,可持续发展。

  • 2021-04-20
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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