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基于电池组模型和聚类算法的锂离子电池组SOC不一致估计_向兆军

限于单体的功率和能量,电池组必须由成百上千的单体串并联而成,同时依赖于有效的电池管理技术,从而保证车辆行驶的动力性和经济性。然而制造误差和使用环境的不同导致电池单体存在不一致性,这使得准确估计所有单体电池荷电状态（State of charge,SOC）变得困难,从而导致电池发生过充和过放。因此,融合电池组模型和聚类算法,提出一种新的锂离子电池组SOC不一致估计方法,在保证精度的同时极大地降低计算复杂度。基于充电数据特征利用二分k-means算法将众多单体分为不同等级,减小需要考虑的对象；建立考虑参数不一致的电池组模型,用于估计单体SOC；从仿真数据和实车数据两方面验证估计结果的精度和计算复杂度,并与现有模型对比,结果表明所提方法单体SOC估计的误差在0.03以内,计算效率提高3～6倍。

  • 2021-04-24
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一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法_董浩伟

地下水环境质量的准确评价可降低由水质不确定性导致的农业水管理决策风险,对于指导区域发展绿色农业、清洁生产等均具有重要的实践意义。针对ELM会随机产生输入层与隐含层的连接权值和隐含层阈值,导致网络泛化能力降低以及过度拟合引起的评价结果失真问题,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的地下水水质综合评价模型。选取黑龙江省建三江地区为研究区域,通过典型农业机井中地下水体的实地采样,利用构建的PSO-ELM模型对地下水水质进行综合评价。结果表明:PSO-ELM模型拟合性高于传统的ELM模型和RBF模型,并提高了区域地下水水质的模拟评价效果。建三江地区下辖的15个农场,整体地下水水质较好。研究区范围内地下水水质等级呈现出集中式分布特点,地下水综合水质较差的农场集中在研究区中东部,水质较好的农场集中在研究区的东西两侧。建三江地区地下水水质地域性规律主要与化肥施用量有关。为此,在保障粮食安全与用水安全的同时实现清洁生产应注意控制化肥的使用量,积极探索作物高产新举措。

  • 2021-05-06
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双层结构模型预测控制算法性能分析_孙浩杰

双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制；稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.

  • 2021-05-06
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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究_刘小红

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理；企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

  • 2021-04-23
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基于概率模型的自适应融合互补学习跟踪算法_董秋杰

在互补学习实时跟踪算法（Staple）中,方向梯度直方图（HOG）特征与颜色直方图采用的融合系数均为固定值0.3,在不同特征下相融时易造成目标丢失的问题。基于此,提出一种基于目标概率模型的自适应融合互补学习实时跟踪算法（amStaple）,该算法使用分段函数得出自适应融合系数。分别在OTB-2013与OTB-100基准视频集上对所提算法进行实验测试,最终的实验结果显示,本文算法极大地提升了跟踪器性能,与Staple相比,在两个基准数据集上其精度分别高出6.52%与3.32%,成功率分别高出4.89%与3.11%。本文算法较为简单,且在与同时期优秀算法的定性与定量比较中表现较优。为解决本文提出的算法在基准视频部分属性上表现欠佳的问题,在本文算法的基础上增加判定条件,提出了amStaple1算法。

  • 2021-05-06
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基于模型驱动的图像处理算法实现及优化_王子豪

作为嵌入式软件领域的一个重要发展方向,基于模型驱动的软件开发方法越来越受到开发人员重视。SCADE作为一种较为成熟的模型驱动开发工具,已得到了一定的应用,但其是否对各种建模场景均适用还有待研究。本文对利用SCADE建立图像处理算法模型进行了尝试,针对Sobel算法,设计了正确的算法模型,并对模型进行分析,总结了相应的优化方案。经过实验验证,优化方案可有效地提升程序执行效率。

  • 2021-05-06
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基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法_孙杰

近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值。为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法。通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围；再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间；最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度。模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别。研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性。该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响。

  • 2021-05-06
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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究_郑威迪

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力；借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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