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基于双层规划的应急物资调度模型与算法研究_李艳

突发灾害情景下,为了提高对应急物资需求的快速响应能力,在应急物资调度实际特征和现实需求的基础上,以系统响应时间最短为上层目标,以系统总成本最小为下层目标,构建了一个双层规划模型。根据应急物资调度模型上下层之间相互关联、相互制约的特点,设计一种改进遗传算法。该算法研究了变异率对跳出早熟收敛问题的影响,并结合聚合度模型对原始遗传算法进行了改进。最后以某地区突发灾害事件为例,运用双层规划模型和改进遗传算法对算例进行求解,并对求解结果进行分析比较,验证所建立模型的有效性和所设计算法的可行性。

  • 2021-04-25
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计及_源_荷_不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法_李俊贤

针对可再生分布式电源（RDG）和需求响应负荷（DR）的不确定性增加了增量配电网中"源-网-荷"多利益主体协调运行难度问题,提出了计及"源-荷"不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征；在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立"源-荷"不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型；然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解；最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

  • 2021-04-25
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基于AE_LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法_许奕杰

机场周界入侵报警系统是机场飞行区的第一道防线。针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题，提出了一种自编码长短时记忆（AE-LSTM）网络模型；提取输入信号的隐含编码特征，构建融合时序信息的特征向量矩阵，降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明，该模型的误报率低，振动状态分类准确率高，且复杂度低，有很好的实际应用前景。

  • 2021-04-25
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基于CRT分类算法的用户画像分层模型_以银行借贷用户为例_孙铁柱

【目的/意义】随着"互联网+"的推进,网络借贷市场越来越完善。由于借贷市场信息不对称导致了道德风险问题,因此对借贷用户进行风险预测有助于市场的完全竞争,促进小额借贷企业发展。【方法/过程】以access为平台搭建借贷用户的数据库对借贷用户进行画像描绘,并通过C5.0与CRT分类算法对借贷用户信息进行分类,最终实现对借贷用户风险进行预测。【结果/结论】建模后发现,影响借贷用户风险的主要分为主观因素即受教育程度以及客观因素即用户的资金能力表现为本期账单金额以及预借现金额度,通过对模型进行调整,最终实现79%的预测准确率。

  • 2021-04-25
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基于拨备满足模型的无线传感网节点覆盖算法_马庆功

针对无线传感网预覆盖过程中存在覆盖盲区以及数据频繁重传而导致的节点覆盖抑制现象,提出了一种基于拨备满足模型的无线传感网网络覆盖算法。设计一种新的无线传感网节点覆盖模型,并构建覆盖指数、覆盖强度、覆盖均衡评估系数等评估维度,快速评估节点覆盖质量。再计算覆盖均衡评估系数,并采用拨备模型优化覆盖质量,确定覆盖性能优越的备用工作节点。随后,基于覆盖相似性原则评估工作节点覆盖性能,设计了节点首次覆盖评估方法,按节点移动路径依次评估覆盖指数统计均值,并根据目标节点进入覆盖区域的先后,逐次激活性能最佳的工作节点进行监测。仿真实验表明:与当前无线传感网常数节点覆盖方案相比,所提方案具有更高的网络覆盖率、更短的覆盖启动时间和更少的工作节点数目。

  • 2021-04-25
  • 阅读639
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基于Log_Linear模型的G_省略__Cauchy自适应细菌觅食算法_王圣

针对基本细菌觅食算法在寻优过程中易在非全局价值点附近大量聚集,导致寻优精度降低、收敛速度过慢、细菌种群多样性降低等一系列问题,提出了一种基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应细菌觅食算法。首先,将Log-Linear模型引入基本细菌觅食算法中用来优化细菌的三个行为；其次,在算法中引入自适应调整细菌的视野和步长的策略,细菌的搜索范围和寻优精度随也可随着算法的进行得到提高；再次,利用Gauss-Cauchy变异来提高细菌种群的多样性。仿真实验结果表明,该改进算法与其他优化算法进行比较,算法的收敛速度提高30%和寻优精度提高78%,并保持了细菌的多样性。

  • 2021-04-25
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基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法（NSET）,结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

  • 2021-04-25
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基于改进3D_ESPRIT算法的三维GTD模型参数估计_郑舒予

三维旋转不变子空间（3D-ESPRIT）算法估计三维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时,参数精度不高,噪声鲁棒性较差,为此,提出一种改进的3D-ESPRIT算法.通过构建原始回波数据的共轭矩阵、对协方差矩阵叠加、取平均、平方处理,可提高对目标原始回波数据的利用率,并增大信号特征值与噪声特征值之间的差距,增大了信噪比,从而提高参数的估计精度.基于不同算法估计得到的三维GTD模型参数,比较了不同算法估计的参数均方差.仿真结果表明,改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均优于经典3D-ESPRIT算法和改进的免配对3D-ESPRIT算法.

  • 2021-04-25
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