检索结果-南通市图书馆

作者：黄磊东北财经大学

学位级别：硕士

随着我国社会、经济和文化的飞速发展,以及人工智能技术的飞速发展,大数据技术日益凸显其在信息加工方面的重要性。在全面信息化时代的今天,依附大数据技术为主导的产业已成为当今社会经济增长的重要动力。海量数据信息所具有的高度随机... 详细信息

随着我国社会、经济和文化的飞速发展,以及人工智能技术的飞速发展,大数据技术日益凸显其在信息加工方面的重要性。在全面信息化时代的今天,依附大数据技术为主导的产业已成为当今社会经济增长的重要动力。海量数据信息所具有的高度随机性,非线性和偶尔性特点使得其特点类型错综复杂,因此如何在众多预测方法中选择适当的方法进行数据筛选和数据挖掘成为大数据技术发展的关键一环。因此大数据时代下的数据筛选,挖掘和预测成为当今国内外学者关注和学习的焦点。近年来,随着国内外学者对该问题的深入探讨,对该问题的预测方法和模式都取得了长足的进展,其预测精度和效果也明显提高。研究表明,基于传统统计学的预测模型操作简便,且对于线性数据具有较好的预测结果,但是由于现实中的数据往往呈现出较强的非线性性,因此基于传统统计学的预测模型在实际中难以达到令人满意的预测结果。而在深度学习领域,基于神经网络的预测模型,相较于传统统计模型具有较强的学习能力,能够充分提取时间序列数据的特征,强有效的解决了传统统计模型不能解决的问题。但是,由于这些单一的神经网络的特点,使得它的拟合性出现了一些问题,比如,由于对数据进行了过分的拟合,导致了不同的预报模式之间的差异,从而导致了神经网络对时间序列的预报有一定的缺陷。综合以上问题,结合不同的组合模式,可以使各种模式的优点得到最大程度的发挥,从而使得模型的预测精度和预测的有效性得到显著提升,预测效果较之于单个模型往往能得到大幅度的提升。为全面且合理解决上述问题,本文最后提出研究了一种主要基于完全分解集成策略数据分解降噪技术、多目标蜻蜓算法(MODA)、五个单一的人工神经网络预测模型(BPNN、ENN、ELM、SVM、GRNN)共同构成的CEEMD-MODA组合预测模型,通过采用多目标蜻蜓算法对组合模型中单一神经网络的权值和阈值进行最佳参数寻优并赋值,并对单个模型的神经网络预测模型进行权值赋值拟合来构建消费者信心指数预测模型。同时本文又为能够切实验证CEEMD-MODA组合模型预测结果的真实准确性和分析方法的有效性,通过多阶段滚动预测、假设检验、四个科学评价指标、五组多层次的量化实证分析比对以及16个比较预测模式进行科学比对,由此建立了一种科学、严密的综合评价指标,对新建立的CEEMD-MODA组合模型进行了较为科学、合理的分析,并据此进一步挖掘新提出组合预测模型的风险寻优能力和系统模型预测性能。为能够全面客观验证本文所新提出CEEMD-MODA组合模型的有效性,本文选取来按月度统计的由中经网发布的1999年1月至2021年12月共275个的消费者信心指数同比数据。通过文章第四部分的实证研究可以表明:16个对比模型(BPNN、ELM、ENN、SVM、GRNN、CEEMD-BPNN、CEEMD-ENN、CEEMD-ELM、CEEMD-SVM、CEEMD-GRNN、EMD-MODA、EEMD-MODA、SSA-MODA、CEEMD-MOALO、CEEMD-MOGOA、等权组合模型)的 MAPE值分别为 3.07%、2.79%、2.83%、3.73%、4.31%、2.03%、2.39%、2.18%、2.01%、2.74%、2.14%、2.06%、2.49%、1.93%、2.01%、2.02%,组合预测模型的CEEMD-MODA的MAPE指标值为1.89%在所有比对模型中有最小的指标值,结果表明,这种方法可以有效地改善CCI的预报精度和稳定性。为进一步说明组合模型的优越性本文引入了预测可行性检验和DM检验从而进一步说明组合模型的优越性。本文所提出的基于CEEMD-MODA优化后的组合神经网络模型用于消费者信心指数(CCI)的预测,在应用到现实中的CCI数据中具有较强的现实性和可应用性。本文创新如下:第一,在数据预处理上,采用完全集成经验模态分解集成策略来消除数据中所含有的高频噪声,通过消除高频噪声来显示数据的主要趋势特征。来降低原始数据的随机性和波动性,以此提高预测性能。第二,基于元启发式群体智能优化算法,利用多目标蜻蜓算法对各预测模型进行权值和阈值的优化分配。第三,在实际对CCI数据进行定量预测应用时,突破了当前传统单一变量预测模型理论的局限性,采用多种组合的预测模型来对CCI进行定量预测,在一定程度上有效的提高了预测精度和稳定性。第四,本文较全面、科学地评价了该模型的预报效果。该评估体系采用四个指标,对四个指标进行了对比,因此,通过对各种指标的分析,可以看出,所建立的CCI综合预报模式在预报效果和精确度方面都是最佳的。

关键词：时间序列预测消费者信心指数多目标蜻蜓算法组合预测模型

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基于MODA算法的有机朗肯循环多目标优化

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工程热物理学报 2019年第11期40卷 2483-2490页

作者：韩中合梅中恺李鹏华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室

针对中高温烟气驱动的有机朗肯循环发电系统进行多目标优化设计,以热效率和单位输出功率的系统总投资成本(PER)为多目标函数,选取蒸发温度和冷凝温度为决策变量,引入多目标蜻蜓算法(MODA)对工质苯的最佳循环参数进行寻优,采用一维向心... 详细信息

针对中高温烟气驱动的有机朗肯循环发电系统进行多目标优化设计,以热效率和单位输出功率的系统总投资成本(PER)为多目标函数,选取蒸发温度和冷凝温度为决策变量,引入多目标蜻蜓算法(MODA)对工质苯的最佳循环参数进行寻优,采用一维向心透平效率模型取代固定透平等熵效率,并对工质进行敏感性分析。结果表明:透平效率随蒸发温度增加单调减少,随冷凝温度增加单调增加;在帕累托前沿中,随着热效率的增加,变透平效率寻优结果中PER迅速增加,定透平效率寻优结果中PER增加相对较平缓;热源温度越高,定透平效率寻优结果和变透平效率寻优结果差异越大。

关键词：有机朗肯循环多目标蜻蜓算法一维向心透平效率模型热经济学敏感性分析

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浅谈多目标蜻蜓算法原理

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科技经济导刊 2018年第22期 178-178页

作者：刘也空军工程大学信息与导航学院

多目标蜻蜓算法(MODA)是近几年提出的基于蜻蜓群体狩猎行为的一种智能群体优化算法。该算法模拟蜻蜓的群体行为进行数学模型的建立。

关键词：多目标蜻蜓算法数学模型局部优化全局优化

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PHEV复合储能系统设计及基于MODA的参数优化

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中国公路学报 2022年第5期35卷 254-265页

作者：吴忠强马博岩胡晓宇侯林成曹碧莲燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动... 详细信息

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明:利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;Pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组Pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。

关键词：汽车工程复合储能系统实时小波变换多目标蜻蜓算法 Pareto

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支持少样本的高速滚齿工艺参数优化

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计算机集成制造系统 2018年第10期24卷 2502-2513页

作者：曹卫东阎春平吴电建重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对少量历史加工案例支撑下的工艺参数优化问题,提出一种融合支持向量回归和多目标蜻蜓算法的高速滚齿工艺参数优化方法。建立高速滚齿加工效果评价模型,设定ε-支持向量回归参数:核函数类型、惩罚因子和松弛变量,利用多目标蜻蜓算法... 详细信息

针对少量历史加工案例支撑下的工艺参数优化问题,提出一种融合支持向量回归和多目标蜻蜓算法的高速滚齿工艺参数优化方法。建立高速滚齿加工效果评价模型,设定ε-支持向量回归参数:核函数类型、惩罚因子和松弛变量,利用多目标蜻蜓算法生成支持向量回归参数组,利用支持向量回归生成包括主轴转速、进给量在内的工艺参数组,计算包括加工质量、加工时间、加工成本、环境影响在内的目标值,运用多目标蜻蜓算法中的Pareto最优方法寻找非支配解,循环上述过程,满足终止条件得到支持向量回归参数和工艺参数非支配解集,即优化支持向量回归参数组和工艺参数组。通过与实际滚齿加工比较验证了所提方法的可行性,并通过与单独支持向量回归等算法的对比说明了该方法在少样本的情况下具备一定优势。

关键词：高速滚齿加工工艺参数优化支持向量回归多目标蜻蜓算法

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UAV与AGV空地一体化协作波束成形多目标优化研究

UAV与AGV空地一体化协作波束成形多目标优化研究

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作者：张钰泽吉林大学

学位级别：硕士

传统无线传感器网络中的传感器节点往往受到资源、能量和传输范围等方面的限制,因此,如何有效利用移动无线传感器网络来提高网络通信质量越来越受到重视。由于无人车(Automated Guided Vehicle,AGV)具有行动敏捷、待机时间长和可控性强... 详细信息

传统无线传感器网络中的传感器节点往往受到资源、能量和传输范围等方面的限制,因此,如何有效利用移动无线传感器网络来提高网络通信质量越来越受到重视。由于无人车(Automated Guided Vehicle,AGV)具有行动敏捷、待机时间长和可控性强的优点,所以常被广泛应用于程序监控和传感网络等场景。然而,AGV的移动速度较低并且无法工作在一些地形复杂的环境,这导致AGV的应用场景有一定的局限性。相应地,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)同样是一个应用场景广阔的平台,具有高灵活性和高视距(Line Of Sight,Lo S)的优点,可被装配智能决策能力以自主执行任务。本文的目标是利用UAV高灵活性和AGV高持久性的特点来建立UAV协助AGV的无线传感网络对数据进行转发。具体而言,本文使用分布式协作波束成形技术(Distributed Cooperative Beamforming,DCB),提出了一种UAV协助AGV构建天线阵列来转发数据的新颖数据传输框架。为了增加无线传感器网络的传输距离和数据传输速率,需要将传感器节点移动到具有最佳激励电流权重的位置以形成高方向性的波束,但UAV和AGV在移动过程中会造成额外的能量消耗。为了提高UAV协助AGV构建的无线传感器网络的数据传输速率和能量有效性,本文以降低无线传感器网络的数据传输时间,阵列天线(Virtual Array Antenna,VAA)的形成时间和AGV与UAV产生的能量消耗作为目标构建一个多目标优化问题,并针对两个不同场景分别提出解决方案:1.对于数据发送方和数据接收方之间没有任何障碍的场景,本文利用UAV协助AGV构建天线阵列与远方空中基站(Air Base Stations,ABS)进行通信。由于数据传输过程中不会受到多径影响,本文在Lo S信道上对数据传输进行模拟,制定了一个陆地和空中协同数据传输多目标优化问题TATFMOP以减少数据传输时间、VAA形成时间和UAV及AGV的整体能量消耗。由于TATFMOP是NP难问题,因此本文提出一个改进的多目标蚁狮算法(BH-Enhanced MOALO,EMOALOIB)来解决TATFMOP。EMOALOIB算法基于黑洞更新(Black Hole,BH)和反向学习(Opposition-Based Learning,OBL)的思想对传统MOALO算法进行改进,使得该算法在求解TATFMOP问题上具有更好的性能。实验结果表明该算法在解决TATFMOP问题上是非常有效的并且具有更好的性能。2.对于UAV协助AGV利用DCB技术在一些地形复杂的环境中与ABS进行通信的场景,如树木、丘陵和山脉等地形,这将对通信链路的质量造成影响。因此本文基于概率Lo S信道模型,明确提出了三个优化目标,即降低无线传感器网络与不同ABS通信的时间、UAV协助AGV形成VAA的总时间和整个网络中移动节点的能耗。此外,本章还构建了一个UAV协助AGV进行数据传输的多目标优化问题PLFMOP,该问题同样为NP难问题,因此本文提出了一种改进的MODA算法(Piecewise and Gauss Improved MODA,PGIMODA)解决该问题,仿真实验验证了该算法的有效性。本文提出了一种新颖的传感器网络数据通信框架,该框架充分利用了UAV高度灵活的特性以及AGV低能耗的特点,实现了高效、灵活和可靠的数据传输。传统无线传感器网络中,由于节点受到资源、能源和通信范围等方面的限制,往往会影响数据传输的质量和效率,而该框架则可以在一定程度上解决了这些问题。传感器网络由两部分组成:UAV和AGV。UAV负责搭载数据传输设备,并利用其高度灵活的特性,在空中对AGV进行数据转发。AGV则负责在地面运行,接收并存储UAV传输的数据,两者之间通过DCB技术,共同完成数据传输任务,这为无线传感器网络领域的研究和应用提供了新思路和方法。

关键词：移动无线传感器网络 UAV网络协作波束成形空中基站多目标蚁狮算法多目标蜻蜓算法

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无人机辅助的节点可移动无线传感器网络协作波束成形多目标优化研究

无人机辅助的节点可移动无线传感器网络协作波束成形多目标优化研...

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作者：王羽欣吉林大学

学位级别：硕士

可移动无线传感器网络（MWSNs）中由于传感器节点的发射功率和节点上硬件装备的成本是有限的,因此常常受到传输能量和通信距离两方面的约束。无人机作为空中基站具有自主采集数据的特性,因此无人机辅助的MWSNs在提高网络性能方面越来越... 详细信息

可移动无线传感器网络（MWSNs）中由于传感器节点的发射功率和节点上硬件装备的成本是有限的,因此常常受到传输能量和通信距离两方面的约束。无人机作为空中基站具有自主采集数据的特性,因此无人机辅助的MWSNs在提高网络性能方面越来越受到重视。本文选择多个无人机作为空中基站部署的场景下,构建由可移动传感器节点组成的虚拟阵列天线,并采用分布式协作波束形成技术（DCB）实现与不同基站之间的远程高效上行数据传输。由于天线的能量是有限的,方向图的主瓣和旁瓣相互影响并相互制约,因此方向图的旁瓣电平是能量损耗的关键因素,而阵列天线中每一个阵元的激励电流是影响方向图旁瓣电平最直接的因素。因此,为了降低最大旁瓣电平,在每次与不同的基站进行通信时,传感器节点可以移动到具有最优励磁电流权值的位置上来形成高方向性的波束,进而保证得到最大的数据传输速率,副作用是导致了运动能耗的产生。因为不同的通信顺序是影响运动能耗的另一个决定因素,所以本文提出以最大化传输速率、最小化最大旁瓣电平和最小化运动能耗为三个目标构建基于DCB的无人机辅助的MWSNs的高数据传输速率的多目标优化问题来提升网络的能量效率,具体如下:（1）针对多个空中无人机基站静态部署的场景下,通过联合优化传感器节点的位置、激励电流的权重和通信顺序,建立了一个基于静态空中无人机基站的高数据传输速率多目标优化问题。进一步验证了所提出的问题是NP难的,并且问题的解同时包含连续和离散两种性质。由于传统的多目标优化算法都是针对连续的解空间而提出的,不能直接用来更新离散空间的解,本文提出了一种改进的非支配排序遗传算法-Ⅲ（INSGA-Ⅲ）,使用次序交叉算子和倒置变异算子的混合解更新策略来使传统的算法适用于求解问题。INSGA-Ⅲ算法还通过引入混沌初始化和平均等级机制的思想提高了全局的搜索性能和种群的多样性。分别在不同阵元规模的条件下验证了算法的有效性,仿真结果表明改进的INSGA-Ⅲ算法对优化问题具有最好的性能。（2）针对多个空中无人机基站动态部署的场景下,考虑无人机因机动性强的特性,在每次通信中同样可以为了得到高指向性的方向图而移动到的最优位置上。因此通过联合优化传感器节点的位置、激励电流的权重、无人机的位置和通信顺序,构建了一个基于动态空中无人机基站的高数据传输速率多目标优化问题,其中的运动能耗由传感器节点和无人机两部分产生的。针对所提出的问题具有包含连续和离散两种性质的混合解空间,本文提出了一种改进的多目标蜻蜓算法（IMODA）,通过引入部分匹配交叉算子和交换变异算子的混合解更新策略使算法适用于求解问题。该算法还引入了Sinusoidal混沌算子来对解空间进行初始化,提高了初始解的性能。通过仿真结果表明,IMODA算法在不同阵元规模下都能够有效地解决所构建的多目标优化问题,并且比其他优化算法具有更好的表现。

关键词：可移动无线传感器网络无人机协作波束成形非支配排序遗传算法-Ⅲ 多目标蜻蜓算法多目标优化问题

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面向能源互联网的服务适配方法研究

面向能源互联网的服务适配方法研究

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作者：吴丹丹南京邮电大学

学位级别：硕士

为逐步取代传统化石能源,能源互联网成为第三次工业革命的核心,混合可再生能源旨在实现能源产业结构低碳化,进而构建绿色、可持续的能源利用架构。然而,面对互联互通、动态多变的能源互联网环境,如何实现服务适配调度以达到混合能源的... 详细信息

为逐步取代传统化石能源,能源互联网成为第三次工业革命的核心,混合可再生能源旨在实现能源产业结构低碳化,进而构建绿色、可持续的能源利用架构。然而,面对互联互通、动态多变的能源互联网环境,如何实现服务适配调度以达到混合能源的供需匹配管理成为该领域亟需解决的一大问题。该问题本质上是在能源互联网各时段的负载达到均衡的同时,保证整个网络更经济、绿色、可靠的运行。本文将能源互联网中的服务适配过程建模为一个智能优化问题,并采用改进的蜻蜓算法对能源互联网的服务适配问题进行优化研究,具体工作如下:（1）提出了能源互联网环境下面向供给侧的绿色服务适配模型。分别从经济效益和环境效益的需求出发,建立绿色服务适配多目标优化模型,并将动态存档引入多目标蜻蜓算法以实现能源互联网的帕累托有效服务适配,从而达到绿色服务适配。（2）提出了面向供需双侧计及预测的服务质量适配模型。将经济效益、环境效益和用户满意度指标融合,克服了片面考虑供给侧经济最优化而忽视了用户侧对能源质量的要求。考虑分布式电源有功出力和负载不稳定性和间歇性,引入宽度学习理论对能源数据进行实时预测,利用预测数据对模型进行优化求解以达到既满足用户对服务质量需求,又使得绿色效益最高的有效能源服务适配。（3）搭建了能源互联网服务适配系统。在上述工作的基础上,结合MVT框架,利用Gentelella前端框架和Mongo数据库,实现了能源互联网服务自动化适配。该系统具备能源数据展示、数据预测、服务适配选择、服务适配方案监管等功能。

关键词：能源互联网服务适配多目标蜻蜓算法宽度学习适配系统

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