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天临空协同对地观测任务规划模型与并行竞争模因算法_杜永浩

针对天基、临空基和空基协同的对地观测发展新趋势和"看得见、盯得住、跟得上"的对地观测应用新要求,研究面向3种典型对地观测任务的天临空协同任务规划模型与算法.首先,构建统一化的观测路径决策模型,为不同资源的观测路径提供统一的描述手段;其次,建立差异化的约束与收益模型,指明区域目标覆盖、定点目标监视和移动目标跟踪等3种典型对地观测任务,以及覆盖率、监视率和跟踪率等3种收益函数,同时提出一种并行竞争的模因算法,通过并行、竞争和进化操作逐代发挥算法、算子优势和计算机算力,提供灵活、易用和自适应的模型求解手段;然后,开展3种典型对地观测任务仿真实验,检验天临空协同对地观测任务规划模型和并行竞争模因算法,呈现出天临空对地观测的时、空协同性;最后,讨论模型和算法在天临空协同对地观测实际应用中的可行性和改进方向.

  • 2021-04-21
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物流包装租赁系统配送库存路径模型与算法_李家斌

发展物流包装租赁共享系统是解决落后的一次性包装使用方式的有效手段。为优化物流包装租赁系统中的空包装配送与库存控制这一频繁决策问题,本文将租赁客户点的需求和物流包装租赁系统的服务中心的库存能力、库存费用、车辆容量、单位运费等因素引入模型,建立了总成本费用最小的物流包装租赁共享系统的空包装配送库存路径集成优化模型。针对稍小和稍大规模算例,对利用CPLEX优化软件和论文设计的带精英保留的改进遗传算法进行了求解比较分析。通过比较得出:论文设计的改进遗传算法对稍大规模算例求解的结果虽然稍差,但求解时间大大缩短,这说明了本文设计的启发式算法对大规模的实际问题是有效性的。该模型和算法可为物流包装租赁企业的空包装配送和库存控制的集成优化决策提供参考。

  • 2021-04-22
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基于MEA_BP算法的IGBT结温预测模型_孟昭亮

针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系;最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。

  • 2021-04-22
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌;通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索;通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患;通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究_郭睿

文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-22
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计及储能寿命与调频性能的风储联合投标模型及算法_王浩浩

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
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基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法_赵震

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机算法(SVM),提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)优化的地图匹配算法。引入机器学习方法,利用支持向量机(SVM)算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法 SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性。提出基于多重因素权重(距离、速度和方向)计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度。基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求。

  • 2021-04-22
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究_饶宇飞

准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法;IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。

  • 2021-04-21
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