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基于特征选择算法的建筑能耗预测集成模型_白雪

为提高建筑能耗预测效果,提出一种基于随机森林特征选择算法的建筑能耗预测集成回归模型（RF-GBDT）。通过随机森林的特征选择算法处理原始数据集生成最优特征子集,使用梯度提升决策树算法将6种基础的机器学习算法建立集成回归模型,以最优特征子集作为集成模型的输入数据集。使用评价指标RMSE和R2将集成模型预测结果与传统集成模型以及单一机器学习算法的预测结果进行对比,实验结果验证了集成后的RF-GBDT模型比单一算法的预测性能有了大幅度提升。

  • 2021-04-22
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基于DeR_FCN模型的车辆检测算法_王玲

针对复杂城市环境下天气、光照、目标尺度以及车辆之间的遮挡等因素影响带来的车辆检测精度较差问题,提出一种改进区域全卷积网络的车辆检测算法（DeR-FCN）。通过特征级联的方式,跨层连接融合车辆底层细节特征和高层语义特征；使用维度分解区域提议网络,获得更加精准的区域候选框；在预测阶段采用软化非极大值抑制的方法,输出更加准确的检测结果。为验证算法的有效性,在KITTI和PASCAL VOC数据集,使用DeR-FCN算法和常用的车辆检测算法进行对比实验,实验结果表明,DeR-FCN算法的检测精度高于其它方法。

  • 2021-04-22
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计及储能寿命与调频性能的风储联合投标模型及算法_王浩浩

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
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基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型_皮骏

利用广义回归神经网络（GRNN）良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度（EGT）进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络（IFOAGRNN）,并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN（fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN）、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN；IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法；同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

  • 2021-05-07
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基于蚁群算法的无人机任务规划优化模型研究_蒋莎

目的】为了研究无人机在灾情巡查中的航径优化问题。【方法】设计了一个蚁群算法求解该问题,并通过仿真实例进行验证。【结果】无人机的航径优化问题是一种具有多约束条件的复杂任务规划问题,将时效性和均衡性为核心的评价体系考虑到问题中,构建一个双目标优化模型,实现了无人机的外部合理分配和内部航径优化。【结论】仿真结果表明提出的模型与算法在解决无人机巡查灾情飞行航径方面具有一定的应用价值。

  • 2021-05-07
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络（full convolutional network,FCN）作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
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一种考虑水力滞回效应的非饱和土弹_省略_展剑桥本构模型显式算法有限元实现_程昊

非饱和土应力-应变关系是土力学研究的重要领域。众多学者在非饱和土本构模型及其数值实现方面取得了大量研究成果,但在显示积分算法方面研究较少。在ABAQUS有限元平台基础上,应用带误差控制的显示积分算法,将一种扩展剑桥非饱和土本构模型编制成ABAQUS umat用户材料本构模型子程序,程序应用自动子增量步算法进行误差控制,采用改进欧拉法进行常微分方程显示求解。应用ABAQUS usdfld子程序将ABAQUS计算过程中饱和度及其增量保存为状态变量并导入umat进行耦合计算,使程序完全具备了进行非饱和土本构计算的能力。通过与ABAQUS自带饱和土本构模型的对比数值试验以及多种不同应力路径下的数值试验,验证了本构程序算法的正确性与合理性,相较于传统方法具有形式简洁、计算精度高、稳定性高等优点。最后运用扩展剑桥模型进行考虑水力滞回效应的土干湿循环数值试验,并分析了模型参数b对土干湿循环条件下不可逆累积变形的影响。结果表明,模型参数b对非饱和土干湿循环条件下的力学行为影响很大,b值越大不可逆累积变形越明显,b值越小则不可逆累积变形越小。

  • 2021-05-06
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基于深度学习的三维模型检索算法综述_刘安安

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:（1）基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法；（2）基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-20
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