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福建成品油管道停输后压力预测算法模型_邵晓

停输操作在福建成品油管道运行管理中时常发生,停输再启动过程中管内压力变化剧烈。当管内压力下降时,现场人员经常误以为发生泄漏等异常事故,需巡检排查,增加了现场的管理难度。为了提高现场管理水平,从机理模型分析了管道停输时段压力变化的影响因素,并基于出站油温、压力等检测数据,同时考虑环境温度的变化,建立基于机器学习算法的压力预测模型,监测管内压力变化情况。以泉港南线和黄塘溪东出站点为例,以RMSE、MAE、R2为指标,对比了LR、SVM、DT、RF、GB这5种回归预测模型。结果表明:DT、RF、GB模型适用于福建成品油管道停输的管内压力变化分析,而RF准确度最高。建立预测模型后,利用天气预报的气温数据,可以预测未来时段管内压力的变化趋势,当预测值与检测值差别较大时,实现报警功能。

  • 2021-04-22
  • 阅读699
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模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究_李淑霞

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性（即权重）及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。

  • 2021-05-06
  • 阅读696
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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
  • 阅读690
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对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现_孙慧萍

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响.实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.

  • 2021-05-06
  • 阅读688
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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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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术，能够量化能耗，为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高，但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此，文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型，并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列，采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练，经迁移学习获得训练模型，实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率，提高了算法的泛化能力。

  • 2021-04-26
  • 阅读678
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交（DRT）是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型；然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法；最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济；改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
  • 阅读676
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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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