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基于遗传算法优化卷积长短记忆混合神经网络模型的光伏发电功率预测_王晨阳

光伏发电受天气与地理环境影响,呈现出波动性和随机多干扰性,其输出功率容易随着外界因素变化而变化,因此预测发电输出功率对于优化光伏发电并网运行和减少不确定性的影响至关重要.本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的卷积长短记忆神经网络混合模型(GA-CNN-LSTM),首先利用CNN模块对数据的空间特征提取,再经过LSTM模块提取时间特征和附近隐藏状态向量,同时通过GA优化LSTM训练网络的超参数权重与偏置值.在初期对历史数据进行归一化处理,以及对所有特征作灰色关联度分析,提取重要特征降低数据计算复杂度,然后对本文提出来的经GA优化后的CNN-LSTM混合神经网络(GA-CNN-LSTM)算法模型进行光伏功率预测实验.同时与CNN,LSTM两个单一神经网络模型以及未经GA优化的CNNLSTM混合神经网络模型的预测性能进行比较.结果显示在平均绝对误差率(MAPE)指标下,本文提出的GA-CNN-LSTM算法模型比单一神经网络模型最好的结果减少了1.537%的误差,同时比未经优化的CNNLSTM混合神经网络算法模型减少了0.873%的误差.本文的算法模型对光伏发电功率具有更好的预测性能.

  • 2021-05-03
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基于随机森林算法构建白眉野草螟监测预警模型_程娇

为科学防治白眉野草螟Agriphila aeneociliella,以16种气象因子为自变量,以白眉野草螟发生程度为因变量,采用随机森林算法构建白眉野草螟的监测预警模型,并利用构建的模型对2010—2016年影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子进行分析。结果表明,当特征值为9,决策树数量为400时,白眉野草螟监测预警模型的袋外估计错误率最低,为17.88%,轻度发生和重度发生的错误率分别为17.58%和18.18%。利用测试数据检验模型,模型错误率为20.00%。通过所构建的模型分析显示影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子为平均水汽压、日最低气温、平均气温和日最高气温,其Gini值分别为18.82、14.84、13.67和9.30。

  • 2021-05-06
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应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法_洪晓彬

为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力,提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合,以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础,运用量子粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而在一定程度上克服了传统BP神经网络算法在收敛性能上的不足。仿真模拟实验结果表明:相比传统BP神经网络和粒子群优化BP神经网络,提出算法能够更有效地提高BP神经网络的收敛速度,防止陷入局部极小,提升软件缺陷预测的准确率、效率。

  • 2021-05-06
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基于Kriging代理模型的失效机会测度算法_李贵杰

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。

  • 2021-04-29
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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基于欧拉弹性能变分图像恢复模型的快速对偶投影算法_宋金涛

针对含欧拉弹性能的传统图像噪声去除变分模型,提出一种全新的快速的对偶投影算法.将原问题转化为简单的迭代优化加权总变差问题求解,并通过引入1个对偶变量和1个约束条件设计相应的对偶方法,且约束可通过投影计算.实验表明,所提出的方法在取得较高的峰值信噪比的情况下具有较高的计算效率.

  • 2021-05-03
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基于空间解析模型观测器的永磁同步电机直接转矩控制算法优化_钟再敏

针对永磁同步电机(PMSM)直接转矩控制(DTC)中磁链和转矩观测器误差较大引起的转矩脉动的问题,提出了一种基于空间解析模型的磁链和转矩观测器,并应用于基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制(SVPWM-DTC)中。通过有限元仿真获取磁链和转矩数值解,由该数值解推导了一种考虑电机空间谐波和磁饱和特性的磁链和转矩空间解析模型,构建了一种新型高精度的磁链和转矩观测器。仿真和试验对比表明,基于空间解析模型的观测器具有较高精度,能够有效抑制观测器误差导致的SVPWM-DTC转矩脉动。

  • 2021-04-30
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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
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