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基于多元线性回归算法的5G基站能耗模型_帅农村

5G基站能耗高,对运营商的网络运营成本带来较大的压力。优化了5G基站能耗测试方法和业务加载方法,获取了大量现网5G基站能耗和无线利用率关系的实测基础数据。基于多元线性回归算法,构建了不同场景下的5G基站能耗模型,能耗模型拟合优度达到0.99以上。

  • 2021-04-30
  • 阅读445
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基于PCA_LSTM模型的多元时间序列分类算法研究_张可

多元时间序列数据广泛存在于金融市场、动作识别等众多领域,但由于其存在指标多、时序长等特点,现有分类算法难以兼顾两个维度的特征提取。文章提出将PCA和LSTM综合应用于多元时间序列分类问题中序列,采分用类P算CA法提。取并指通标过维与度k N特N征、SV,利M用等L分ST类M算遗法忘在门多学个习数时据间集维上度的特实征验,对从比而,建验立证基了于该P方C法A-不LS仅TM降的低多了元计时算间复杂度,且在多个数据集上均取得了精度较高的实验结果。

  • 2021-04-25
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基于VGG16模型的快速闭环检测算法_张学典

深度卷积神经网络在图像特征表示方面优于传统手工特征,将其用于闭环检测时还存在计算时间随着数据增长不断增加的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于VGG16模型的快速闭环检测算法。该算法使用在ImageNet上预训练的VGG16网络模型提取图像卷积特征,并通过一种自适应粒子滤波方法得到闭环候选帧,以固定运算时间。在主流的闭环检测数据集City Centre和New College上对此算法进行测试,实验结果显示,该算法在两个数据集上可以分别达到92%准确率下70%召回率和96%准确率下61%召回率,超过了同类算法,并有效解决了计算时间增长的问题。

  • 2021-05-06
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战时前沿补给基地选址模型及其拉格朗日松弛算法研究_张巍

战时前沿补给基地同时负责预储和转运物资,通常于战斗初期设置在战役浅近方向的交通要塞处。针对前沿补给基地选址具有的长时效性和低敏捷性特点,考虑由于战时不确定环境可能造成前沿补给基地中断失效,建立基于备用覆盖模型的前沿补给基地二次交叉覆盖选址模型。设计拉格朗日松弛和贪婪搜索结合的算法,以贪婪搜索算法加强拉格朗日松弛算法的上界解。案例结果表明,模型适合战时前沿补给基地的选址实际,算法具有更好的求解效率,能够为决策者提供科学依据。

  • 2021-05-06
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基于AFSA与PSO混合算法的J_A动态磁滞模型参数辨识及验证_赵志刚

Jiles-Atherton （J-A）磁滞模型静态参数辨识结果直接影响其对变压器铁心磁滞特性的预测效果。针对目前单一智能算法存在的寻优能力差、计算时间长等问题,提出了一种人工鱼群算法与优化惯性权重线性递减粒子群优化算法相结合的混合算法。搭建变压器铁心磁性能测试系统,对正弦激励下变压器铁心的磁滞特性和损耗特性进行实验研究。对比分析了所提混合算法与其他单一智能算法对J-A模型的参数辨识速度与精度。结果表明,混合算法辨识结果的均方根误差仅为0.006 9,低于其他单一智能算法的相应结果,证明了该混合算法相较于其他单一智能算法,具有不易陷入局部最优解、收敛速度快、参数辨识精度高等优点。此外,考虑交变磁场下动态损耗分量对变压器铁心磁滞特性的影响,修正现有动态损耗系数求解方法,建立了J-A动态磁滞模型。通过对比动态磁滞回线模型预测结果与实验数据,验证了该方法的正确性与有效性。

  • 2021-05-06
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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基于遗传算法的SiC_MOSFET导通电阻模型_曹瀚

提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。

  • 2021-04-25
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基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型_任燕龙

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络（long-short term memory,LSTM）和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型；并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解；最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。

  • 2021-04-26
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