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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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基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法_刘威

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习;在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。

  • 2021-04-23
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基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法_彭一洋

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber-Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、"当前"统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.

  • 2021-04-22
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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

  • 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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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题_张伟伟

为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法(MBSA)。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度;然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力;最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法(BSA)的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA(LCJAYA)算法和多重学习回溯搜索算法(MLBSA)等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 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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