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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度，解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法；然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值，建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型；最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型，文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型，验证了该模型的有效性和可行性，为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
  • 阅读783
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基于时空交互注意力模型的人体行为识别算法_潘娜

针对传统的双流网络不能有效提取视频序列中的有效帧和帧中的有效区域,而导致识别准确率低的问题,提出了一种基于时空交互注意力模型（STIAM）的人体行为识别算法。首先,利用两个不同的深度学习网络分别提取空间和时间特征；其次,设计一种掩模引导的空间注意力模型,用于计算每一帧上的显著性位置；然后,设计一种光流引导的时间注意力模型,用于定位每个视频中的显著性帧；最后,分别将时间、空间注意力获得的权重与空间特征、时间特征进行加权融合,使模型实现时空交互性。在UCF101和Penn Action数据集上与现有的方法进行比较,实验结果表明,STIAM具有较好的特征提取能力,可以明显提升行为识别的精度。

  • 2021-04-22
  • 阅读396
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改进交叉算子遗传算法的摩擦模型辨识与补偿_杨贻俊

高精度运动系统会受到非线性摩擦力的影响,从而导致跟踪精度降低。针对这种摩擦力的影响,利用能够准确的描述摩擦力特性的Lugre摩擦模型,提出一种改进交叉算子遗传算法对摩擦模型的参数进行辨识,与普通遗传算法进行对比,结果表明,改进交叉算子遗传算法对摩擦力模型的辨识精度更高,收敛效果更好；最后基于此模型,在dSPACE系统中进行前馈补偿实验,实验结果表明,基于Lugre模型的前馈补偿手段能够有效地消除摩擦力对系统的影响,提高了系统的性能。

  • 2021-04-22
  • 阅读520
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滑坡次声信号简正波模型的匹配场超前定位算法_赵久彬

滑坡灾害发生前夕,滑体内的局部岩土体发生爆裂、摩擦和断裂等破坏会产生次声波向外传播,基于次声信号的超前定位成为滑坡监测预警的关键技术。将波动方程通过傅里叶变换到亥姆霍兹方程,利用汉克尔变换得到波动方程的核函数,建立了基于简正波的地质声场模型,仿真分析了土层与空气、土层与岩层之间反射折射关系；提出滑坡次声信号的简正波模型匹配场超前定位算法,将垂直接收阵的测量次声信号与传播模型的拷贝次声信号进行相关匹配计算,搜索计算得到模糊函数最大值处的坐标定位为声源点,并采用12元垂直接收阵仿真分析3种匹配场算法性能,发现可变系数似然匹配场算法具有旁瓣小、定位准确的优点,可应用于滑坡定位技术；将垂直接收阵置于空气层中、土层中不同位置发现,土层中的垂直阵能够精确定位,而空气中误差较大；并将该算法应用于滑坡超前定位,定位了滑体的局部破坏位置和预测滑移线。该算法为滑坡超前定位技术提供了新的思路。

  • 2021-04-22
  • 阅读798
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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系；人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

  • 2021-04-22
  • 阅读742
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带时间窗和同时送取货的车辆路径问题模型及算法_袁晓建

研究了带时间窗和同时送取货的车辆路径问题,建立相应的数学模型,并在量子进化算法的基础上,提出一种新的改进量子算法.为了得到高质量的初始解,通过定义满载率和向心角,设计了带有回场权重的初始解生成方案.同时,通过定义量子元胞体、互换量子α位与β位等方法,尝试解决量子进化算法中有效信息丢失严重的问题,为解决量子域、二进制域及问题域之间的映射问题提供一种思路.最后,选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行有效性测试.

  • 2021-04-22
  • 阅读717
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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
  • 阅读669
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

  • 2021-04-21
  • 阅读667
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