基于改进果蝇算法优化的随机森林模型_林枫

针对果蝇算法相对容易出现局部最优解的问题,采用自适应步长策略与柯西变异对果蝇算法进行优化.针对传统参数选择方法存在主观干扰性的问题,提出了基于改进果蝇算法优化的随机森林模型.实验结果分析表明,本文所研究的基于改进果蝇算法的随机森林模型是切实可行的.

2021-04-23
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

2021-04-21
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究_饶宇飞

准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群（IBSA）算法,并采用IBSA对极限学习机（ELM）进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型；然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法；IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。

2021-04-21
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基于亮度模型融合的改进暗通道图像去雾算法_李雅梅

针对暗通道先验在天空区域的失效问题，提出了一种基于亮度模型融合的改进暗通道图像去雾算法。首先通过Canny算子分割得到天空区域与非天空区域；其次，利用亮度模拟景深重新构造亮度透射率，并通过与暗通道透射率的融合构成天空区域透射率，最后的透射率图经由快速引导滤波进行精细化处理；大气光值选择抗干扰能力更强的天空区域像素前0.1%的中值；最后，经由大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该算法针对含有天空的雾图能够有效的恢复出图像的细节并抑制光晕现象，明亮度适宜，颜色自然。

2021-04-29
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钢_聚丙烯纤维混凝土碳化深度预测模型算法研究_刘玉林

为进一步对混凝土碳化问题进行研究,优化目前碳化深度预测模型中准确度不足的缺陷,本文以钢—聚丙烯纤维混凝土为例,对其不同周期、不同纤维比例掺量影响下的碳化深度进行预测。基于FICK第一定律开展目标对象的碳化深度预测研究,引入二阶多项式、BP神经网络等拟合算法,对其碳化深度预测模型进行优化改进。改进后的预测结果表明:相比于传统算法,二阶多项式拟合算法的误差精度大体上控制在5%以内,满足工程精度要求。同时,采用BP神经网络算法也可验证其结果的可靠性,为后续钢—聚丙烯纤维混凝土碳化性能研究及其耐久性寿命预测提供重要参考。

2021-04-21
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基于模型的环境修正匹配滤波算法_惠娟

由于主动声呐发射信号经过浅海多途信道传播后，回波信号与参考信号相关性降低，进而导致匹配滤波器检测性能下降。针对此问题，本文对基于模型的环境修正匹配滤波器进行了研究。通过修正匹配滤波器的参考信号，改善匹配滤波器受多径效应影响时处理性能下降的问题。同时，本文进一步对比了两种信道估计算法。仿真分析和试验数据处理结果表明：验证了算法可在去除目标周围相关峰的同时，对噪声进行一定程度的抑制。本文算法改善了经典匹配滤波器因环境影响而使得其处理性能下降的问题。

2021-04-20
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基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究_李蓓蕾

为了提高非线性系统参数的辨识精度,以典型的非线性系统Hammerstein模型为例,结合莱维飞行（Levy）算法对标准粒子群优化（PSO）算法进行改进。首先回顾了对于非线性系统辨识算法的发展及存在问题；其次介绍以Levy算法结合PSO算法对非线性系统辨识的整体流程；然后将改进后的算法应用于两个Hammerstein模型中,对模型参数进行辨识,完成对剔除算法的验证；最后对Levy-PSO算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。通过对基本粒子群和改进的粒子群算法进行仿真对比分析,实验结果表明改进的算法能显著提高辨识速度,有效改善基本粒子群算法的过早收敛问题,并且提高了辨识精度。

2021-04-21
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一种BIM模型版权保护数字水印算法_蒋美容

针对BIM数据版权保护的需求,该文运用数字水印技术,提出一种针对BIM模型版权保护的空间域数字水印算法。在BIM原始数据中对每个多面网格顶点坐标进行读取操作,获取坐标数据的高位部分；运用单向映射函数建立坐标值与水印位的对应关系；利用量化调制方法将水印嵌入坐标值中的较低有效位部分,保存得到含水印BIM模型数据；水印提取时,无须原始数据参与,是一种盲水印算法。在实际应用中,因BIM模型中顶点坐标的相同值较多,被用来嵌入水印的有效载体较少,为解决这一问题,在误差容许范围内对原始坐标数据加入了随机噪声,以嵌入不同的水印,间接地增加了水印嵌入容量。实验表明,该算法能够很好的控制水印嵌入引起的数据误差,数据使用完全不受影响,算法抗平移、修剪等攻击,且鲁棒性较好,对BIM模型的版权保护具有一定的实用性。

2021-04-23
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