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基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略_陈厚合

提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中;然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本;最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。

  • 2021-04-19
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三维高速机动目标跟踪交互式多模型算法

对三维机动目标,尤其是高速机动目标的跟踪一直是目标跟踪领域的重点和难点。通过二维或解棋模型扩展并不一定能满足精度要求,提出了一种基于常速模型,“当前”统计模型,带约束的三维常速率协同转弯模型的交互式多模型算法。通过对包括匀加速模型. Singer模型、当的”统计模型在内的不同模型组合进行MonteCarlo伤真比较表明本算法对三维高速机动目标跟踪是有效性,并具有报好的实用性

  • 2021-04-18
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改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法_呼亚萍

全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。首先,对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,随后求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;其次,采用SIFT (Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配;最后,对待拼接图像进行加权融合处理,优化视觉效果。仿真实验结果表明,与经典算法相比,该研究能够较理想地去除图像中的噪声,降低全景图像拼接过程中的干扰,提高的视觉效果。

  • 2021-04-23
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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数;然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型;最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

  • 2021-05-06
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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地铁网络关键节点二次规划模型与求解算法研究_郭晓玲

地铁网络中的关键节点对其连通性有着重要的影响。在有限的资源以及人力物力下,找出其中的关键节点进行强化管理以减小随机故障对整个网络造成的损失是非常重要的。应用二次约束二次规划模型,针对赋权网络,综合考虑节点移除后对网络的整体结构和功能的影响,给出了计算网络连通性的一个新测度——一步连接和两步连接;并基于模型特点设计了遗传算法。最后,以北京市地铁网络为例进行求解,表明了该方法的有效性和优越性。

  • 2021-04-21
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基于NSGA_算法的站域地下空间规划布局模型_查昞豪

近年来,随着轨道交通的蓬勃发展,站域地下空间开始承担起提高城市发展效能、促成地下空间综合网络化发展的功能。本文根据TOD (Transit-Oriented Development)模式下城市站域地下空间的功能构成要素和规划布局方法,建立了新的站域地下空间规划布局模型。基于用地冲突度、开发效益以及开发规模的多目标优化的数学分析方法,采用NSGA-Ⅱ启发式算法定量分析站域地下空间的规划布局。最后,本文对某地区站域地下空间的总体布局模式进行案例分析,计算结果表明,该模型能够提高站域地下空间的紧凑性和适用性,可用于指导未来城市地下空间的开发利用。

  • 2021-04-22
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决策树模型算法研究与案例分析

决策树(Decision Tree)是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。

  • 2021-03-24
  • 阅读743
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