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多元部分变量误差模型及解算_杨根新

本文针对多元总体最小二乘中系数矩阵存在常数项和重复元素的问题,提出了一种多元部分变量误差模型（multivariate partial EIV model）。根据总体最小二乘平差准则,采用非线性最小二乘平差理论和经典间接平差方法推导了三种多元部分变量误差模型的解算算法。通过一个实测算例和一个模拟算例进行了参数解算,结果分析表明本文算法能得到与文献算法一致的参数估值,验证了本文算法的有效性和可行性。

  • 2021-05-06
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基于用户兴趣迁移的隐语义模型推荐算法_徐吉

协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,许多时候无法得到较为理想的推荐结果。除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化。本文所提出的基于改进的隐语义模型（TLFM算法）则将用户的兴趣喜好的改变考虑进来。具体的,在传统的隐语义模型的基础上加入对时间信息的权衡,选取适当的权重,有效地模拟用户兴趣随时间的变化状况,根据用户兴趣变化来决定推荐值,可以很好的提高推荐准确度。

  • 2021-05-06
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络（VMD-CGWOA-ANFIS）的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解（VMD）技术将原始风速序列分解为一系列子序列,对各子序列分别采用模糊神经网络（ANFIS）建立预测模型。为进一步提高预测精度,克服鲸鱼（WOA）算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法（CG）对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对VMD分解后的各子序列进行预测,最后将预测后各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区三组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS、VMD-ANFIS、VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明,所提出的混合模型预测精确度明显高于其他对比模型。

  • 2021-05-06
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随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法_侯小秋

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。

  • 2021-05-06
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基于多光伏互补模型的最优出力设定值算法_薛婧

随着光伏渗透率快速增加,光伏出力随机波动与预测误差引起电力系统功率不平衡。为维持电力系统可靠性,调度部门不得不增加备用。针对含多光伏电站联合系统,文章建立了多光伏互补模型,降低系统有功出力波动和备用容量需求；为了满足备用约束条件且充分利用光伏发电,提出混合差分进化算法以求解光伏出力最优设定值。计算结果表明,该文所提多光伏电站互补模型和最优出力设定值算法,可以有效降低备用容量需求。

  • 2021-04-29
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基于加权遗传算法的双目标应急物资配送车辆路径优化决策模型_宋英华

灾害发生后,应急物资调度是救援工作的核心,而应急物资车辆路径方案的选择尤为重要。以配送时间惩罚成本最小化和驾驶员心理成本最小化为目标,建立双目标应急物资配送车辆路径问题整数规划模型,并采用加权遗传算法求解,得出在两个目标成本最小情况下的最优近似配送方案。最后以四川省阿坝州九寨沟地震作为算例,验证了该模型和算法的有效性和可行性,对灾害后应急物资配送具有一定的参考价值。

  • 2021-04-29
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基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法_黄娟娟

针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。

  • 2021-05-06
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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