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基于呼吸计量法的异养菌动力学参数优化估计

中国环境科学 2010年第3期30卷 322-327页

作者：周振吴志超王志伟唐书娟顾国维上海电力学院能源与环境工程学院上海200090 同济大学环境科学与工程学院污染控制与资源化研究国家重点实验室上海200092

利用双水解模型对活性污泥数学模型(ASM)进行改进,并通过呼吸计量试验和非线性最优化算法建立了异养菌动力学参数的优化估计方案.该方案在上海2个污水处理厂的测定结果表明,经优化求解后,ASM改进模型能够准确模拟批式试验的耗氧速率曲线... 详细信息

利用双水解模型对活性污泥数学模型(ASM)进行改进,并通过呼吸计量试验和非线性最优化算法建立了异养菌动力学参数的优化估计方案.该方案在上海2个污水处理厂的测定结果表明,经优化求解后,ASM改进模型能够准确模拟批式试验的耗氧速率曲线.26℃下,曲阳厂和白龙港厂活性污泥的异养菌衰减系数分别为0.58,0.55d-1,异养菌最大比增长速率常数(均约为4d-1)和半饱和常数(2.00,2.36mg/L)较为接近.白龙港厂进水中慢速可生物降解有机物的水解速率明显高于曲阳厂,这是由于长距离管道输送显著降低水解组分的粒径所致.

关键词：活性污泥异养菌数学模型参数优化估计

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非线性关联系统分散控制的稳定性及优化估计

南京航空航天大学学报 1998年第5期30卷 480-485页

作者：贺也平沈春林胡寿松南京航空航天大学自动控制系

讨论了一类具有非线性关联的系统，给出了在局部状态反馈分散控制作用下关联系统稳定性的一个充分条件，并提出了相容性的概念。在稳定性结果的基础上，研究了系统的相容性，并由此给出了分散控制下相互关联系统二次型性能指标优化的一... 详细信息

讨论了一类具有非线性关联的系统，给出了在局部状态反馈分散控制作用下关联系统稳定性的一个充分条件，并提出了相容性的概念。在稳定性结果的基础上，研究了系统的相容性，并由此给出了分散控制下相互关联系统二次型性能指标优化的一个上界。本文的结果是Ｍ．Ｋ．Ｓｕｎｄａｒｅｓｈａｎ研究结果的扩充。

关键词：非线性大系统稳定性分散控制控制优化估计

LSTM-EKF算法实现储能集装箱电芯SOC的优化估计

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电力科学与技术学报 2024年第2期39卷 198-206页

作者：刘巨任羽纶易柏年董哲余轶熊志余紫荻王映祺刘健国网湖北省电力有限公司经济技术研究院湖北武汉430061 武汉工程大学电气信息学院湖北武汉430073

储能集装箱是锂电池储能电站的核心设备,每个集装箱由数千只电芯串并联构成。因此,对集装箱电芯锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计成为表征储能电站运行最核心最基础的参数,并且为辅助新能源高效并网,储能系统的工作状态... 详细信息

储能集装箱是锂电池储能电站的核心设备,每个集装箱由数千只电芯串并联构成。因此,对集装箱电芯锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计成为表征储能电站运行最核心最基础的参数,并且为辅助新能源高效并网,储能系统的工作状态也会相应地呈现随机性、波动性和不确定性,这对电芯状态估计的准确度提出了更高的要求。为此,首先基于基尔霍夫定律建立Thevenin电池模型,根据安时积分法列出系统的状态和观测方程,并且将其状态和观测方程作为扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering,EKF)算法的研究对象。然后利用EKF算法对估计值电池SOC更新迭代,再将EKF算法中得到的卡尔曼矩阵和状态变量更新误差值以及UDDS工况下的电池数据,作为长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法的训练数据集,由此完成LSTM-EKF联合算法,实现对储能集装箱电芯SOC的优化估计。该文所提LSTM-EKF算法可将电芯SOC的误差值降低到1%以下。最后对优化算法在储能电站安全运行与监控平台中的应用情况进行介绍。

关键词：储能集装箱锂电池SOC 扩展卡尔曼滤波长短期记忆神经网络优化估计

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雨衰卫星链路质量的一种优化估计算法

电讯技术 2002年第1期42卷 64-66页

作者：杨峰谢德芳翁木云空军工程大学电讯工程学院陕西西安710077

本文提出一种雨衰信道Eb N0 的优化估计算法。利用维特比译码器提供纠错个数的功能可以估计BER ,结合一个有效的雨衰预测模型 ,本算法预测出最优估计时间 ,以此估计出雨衰信道的Eb N0

关键词：卫星通信雨衰链路优化估计算法链路质量信道

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物流配送成本优化估计的数学模型研究

物流技术 2014年第1期33卷 251-253,258页

作者：宋敏娜武娜邢台职业技术学院河北邢台054035

为了有效地利用物流成本估计中线性和非线性数学模型的优点,把线性预测性能优异的ARIMA数学模型和RBF神经网络相结合,使模型非线性数学变化上形成估计优化,可以捕捉物流成本价格的线性和非线性规律,有效地减少传统预测数学模型中一些非... 详细信息

为了有效地利用物流成本估计中线性和非线性数学模型的优点,把线性预测性能优异的ARIMA数学模型和RBF神经网络相结合,使模型非线性数学变化上形成估计优化,可以捕捉物流成本价格的线性和非线性规律,有效地减少传统预测数学模型中一些非线性因素的影响。以某物流公司1991～2012年物流操作成本为数据,将所提出的数学模型与网格搜索SVR模型、PSO-SVR模型、Levenberg-Marquardt BP神经网络模型及背景值优化GM(1,1)模型进行对比实验。结果表明所提出的优化数学模型能够解决上述问题且具有更高的预测精度。

关键词：物流配送操作成本优化估计数学模型

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一类混合高斯模型参数的优化估计

一类混合高斯模型参数的优化估计

作者：孙菊芳西南石油大学

学位级别：硕士

有限混合模型是用于分析复杂问题的一个有效的建模工具。在诸多的混合模型中,混合高斯模型的应用更为广泛,尤其是在图像处理、人脸识别、通信和信号处理等。理论及数值试验充分证明：混合高斯分布模型能够逼近任何一个光滑分布,而对该... 详细信息

有限混合模型是用于分析复杂问题的一个有效的建模工具。在诸多的混合模型中,混合高斯模型的应用更为广泛,尤其是在图像处理、人脸识别、通信和信号处理等。理论及数值试验充分证明：混合高斯分布模型能够逼近任何一个光滑分布,而对该模型参数的有效估计是准确分析、模拟复杂问题的必要前提。最常用的点估计是矩估计和极大似然估计。在混合高斯模型的研究中,最初是用矩估计法解决两分支的混合高斯模型参数估计。对两分支以上的混合模型而言,矩估计法难以得到满意的解决方法。而极大似然估计可以对多分支混合高斯模型的参数作出估计,EM算法是求解极大似然估计的常用方法。EM算法自从提出,就已成为一种非常流行地处理不完全数据的极大似然估计的方法。恰好我们经常处理的样本数据集通常可看作是不完全数据,进而EM算法就为混合高斯模型的参数估计提供了一种标准框架。但是EM算法是一种容易陷入局部最优值的迭代算法,收敛速度慢,对初始值依赖性较强,使得最后的参数估计结果不精确。为了能够得到混合高斯模型参数的优化估计,本文将具有全局收敛性能的遗传算法和粒子群算法结合于EM算法框架中来克服EM算法自身的缺点。遗传算法具有很强的全局搜索能力,但是由于其在初始值设定以及变异等操作中的随机性,使得搜索结果会受到一些随机因素的影响。因此本文首先将粒子群算法应用于遗传算法的初始种群选取以及变异操作上来改进遗传算法,将改进的遗传算法与EM算法框架结合。一方面降低了EM算法对初始值的依赖性,另一方面也有效地提高了收敛速度及混合高斯模型参数估计值的精度。通常我们都是在混合分支数已知的情况下对各分支参数进行估计,但是对大多数复杂问题的模拟中,混合高斯模型都是分支数未知的。为了得到合理的分支数,本文将最小信息长度准则框架与改进的EM算法(PSOGA-EM算法)结合。不仅优化了各分支的参数估计结果,同时也比较准确地估计出了混合高斯模型的分支数,最后通过两组数值试验证实了本文所提方法的可行性和稳定性。

关键词：混合高斯模型优化估计 EM算法遗传算法粒子群算法

基于自适应联合双边滤波的深度图像空洞填充与优化算法

同方学位论文库评论

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中国激光 2019年第10期46卷 286-293页

作者：王得成陈向宁易辉赵峰中国人民解放军航天工程大学航天信息学院北京101416 中国人民解放军61618部队北京100094

针对联合双边滤波修复深度图像时无法准确估计滤波邻域范围和权重参数、深度图像的空洞填充效果不佳等问题,提出一种自适应深度图像空洞填充与优化算法。该算法减少了输入参数,实现了对每个深度缺失值的修复,根据有效像素占比确定每个... 详细信息

针对联合双边滤波修复深度图像时无法准确估计滤波邻域范围和权重参数、深度图像的空洞填充效果不佳等问题,提出一种自适应深度图像空洞填充与优化算法。该算法减少了输入参数,实现了对每个深度缺失值的修复,根据有效像素占比确定每个空洞像素点的滤波邻域范围,通过邻域大小计算空间距离权重项参数,引入结构相似度(SSIM)作为颜色相似权重项参数的计算指标。在Middlebury立体匹配数据集和经过配准的Kinect RGB-D数据集上检测所提算法的性能,并与其他方法进行定性比较和定量分析。实验结果表明,所提算法能够有效填充深度缺失空洞,抑制深度图像噪声,更加精细、准确地改善深度图像的质量。

关键词：图像处理深度图像修复联合双边滤波空洞填充优化估计 Kinect传感器

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气动光学效应红外序列退化图像优化复原算法

红外与激光工程 2005年第6期34卷 724-728页

作者：洪汉玉张天序易新建华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学光电子工程系电子科学与技术博士后流动站湖北武汉430074

从时间序列退化图像中依次连续取两帧图像来估计湍流瞬态点扩展函数,将约束优化原理应用在气动光学效应退化图像的复原过程中。针对气动光学效应湍流点扩展函数复杂多峰、随机多变等特性,在点扩展函数的估计过程中,采用保凸峰等优化策略... 详细信息

从时间序列退化图像中依次连续取两帧图像来估计湍流瞬态点扩展函数,将约束优化原理应用在气动光学效应退化图像的复原过程中。针对气动光学效应湍流点扩展函数复杂多峰、随机多变等特性,在点扩展函数的估计过程中,采用保凸峰等优化策略,将点扩展函数离散值的计算转化为基于松弛迭代的最优化估计,通过极小化准则函数估计点扩展函数值,进而恢复退化图像。实验结果表明,本文方法复原效果好,速度较快。

关键词：图像复原气动光学效应退化图像优化估计

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基于优化策略的不确定数据流预测方法

计算机工程 2011年第21期37卷 17-19,22页

作者：徐雪松李玲娟郭立玮南京中医药大学信息技术学院南京210046 南京中医药大学中医药研究院南京210046

为解决不确定数据流的预测问题,根据数据流高速、无限和动态不确定性的特点,在复杂人工智能预测和时间序列预测的基础上,提出一种基于优化策略的预测方法。综合考虑数据流中元组的不确定性与不确定异常性,以降低预测计算代价。同时考虑... 详细信息

为解决不确定数据流的预测问题,根据数据流高速、无限和动态不确定性的特点,在复杂人工智能预测和时间序列预测的基础上,提出一种基于优化策略的预测方法。综合考虑数据流中元组的不确定性与不确定异常性,以降低预测计算代价。同时考虑不确定的统计特性对卡尔曼滤波预测的影响,对Q和R进行异步优化估计,以形成最佳状态预测。实验结果表明,该方法的预测性能较好。

关键词：时间序列不确定数据流优化估计卡尔曼滤波复杂度