检索结果-南通市图书馆

基于色彩运算和混沌粒子群滤波的土壤粗糙度测算

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农业机械学报 2015年第3期46卷 158-165页

作者：李俐王荻王鹏新黄健熙朱德海中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

采用插入参考刻度板读取土壤高度信息是一种简单易行的土壤粗糙度测量方法。针对人工读取效率低、基于图像的计算机读取精度受农田环境光照的影响和土壤表面异物(如杂草、植被)影响的问题,提出了一种简化参考刻度板的图像获取和全自动... 详细信息

采用插入参考刻度板读取土壤高度信息是一种简单易行的土壤粗糙度测量方法。针对人工读取效率低、基于图像的计算机读取精度受农田环境光照的影响和土壤表面异物(如杂草、植被)影响的问题,提出了一种简化参考刻度板的图像获取和全自动图像处理的粗糙度测算方法,该方法在利用色彩运算和阈值分割消除杂草和阴影影响的基础上,进行土壤边界提取和比例尺的计算,进而获得土壤粗糙度。为了提高方法的自动化程度和鲁棒性,阈值分割采用混沌粒子群优化滤波实现。实验表明,结合色彩运算和混沌粒子群优化的土壤粗糙度测算方法降低了对拍摄环境的要求,能快速高效地计算土壤粗糙度,所提取的土壤轮廓线高度误差控制在0.5 cm以下,所得均方根高度误差在5%以内,相关长度的计算误差在1%以内,满足了土壤粗糙度实时在线测算的要求。

关键词：微波遥感土壤粗糙度测算色彩操作混沌粒子群优化

基于模糊C均值聚类-变分模态分解和群智能优化的多核神经网络短期负荷预测模型

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高电压技术 2022年第4期48卷 1308-1319页

作者：王煜尘窦银科孟润泉太原理工大学电气与动力工程学院太原030024 自然资源部极地科学重点实验室中国极地研究中心上海200136

电力系统的运行和控制中,短期负荷预测(short-term load forecasting,STLF)起着至关重要的作用。由于负荷的随机性和复杂性,准确预测负荷成为一项挑战。该文将结合了模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)理论、变分模态分解(var... 详细信息

电力系统的运行和控制中,短期负荷预测(short-term load forecasting,STLF)起着至关重要的作用。由于负荷的随机性和复杂性,准确预测负荷成为一项挑战。该文将结合了模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)理论、变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和混沌粒子群优化(chaotic particle swarm optimization,CPSO)算法的多核极限学习机(multi-kernel extreme learning machine,MKELM)引入到预测模型中,构建聚类、分解、优化、训练、预测的负荷预测模型。然后基于已用于中国南极内陆泰山站能源系统的短期负荷预测应用案例,在原有模型基础上改进后获得适用于中国国内用电负荷预测模型。模型训练结果对比表明,该新模型在负荷短期预测中具有较高精度,能够反映区域用电负荷的变化趋势,研究成果为各种场景的用电负荷预测提供了新方法和新思路。

关键词：模糊C均值聚类变分模态分解混沌粒子群优化多核极限学习机短期负荷预测

基于混沌粒子群-高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型

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电力系统自动化 2017年第21期41卷 25-32,155页

作者：彭虹桥顾洁胡玉宋柄兵上海交通大学电子信息与电气工程学院大数据工程技术研究中心上海市200240 国家电网公司华东分部上海市200120

饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群... 详细信息

饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群算法(MCPSO)实现以和方差(SSE)最小为目标的模型超参数优化求解;在综合考虑饱和负荷影响因素随机性的基础上,建立了改进混沌粒子群—高斯过程回归(MCPSO-GPR)饱和负荷预测模型,并在多情景下利用上述模型进行饱和负荷预测,同时结合饱和判据得到多情景下饱和负荷的规模和时间。算例分析表明,所述模型不仅具有较高的预测精度,而且可增强预测的弹性。

关键词：饱和负荷负荷预测高斯过程回归混沌粒子群优化概率预测

基于双目标混沌粒子群算法的射频天线宽带阻抗匹配

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计算机应用 2014年第12期34卷 3624-3627,3632页

作者：刘楚群谭阳红熊智挺湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

考虑实际阻抗匹配网络的非理想因素,为兼顾射频天线的驻波比小和功率传输效率高的目标,提出一种基于混沌粒子群算法的射频天线阻抗匹配方法,利用双目标优化混沌粒子群算法实现单频率点的阻抗匹配,实验结果证明实现的驻波比与输出功率性... 详细信息

考虑实际阻抗匹配网络的非理想因素,为兼顾射频天线的驻波比小和功率传输效率高的目标,提出一种基于混沌粒子群算法的射频天线阻抗匹配方法,利用双目标优化混沌粒子群算法实现单频率点的阻抗匹配,实验结果证明实现的驻波比与输出功率性能都有所提高。另外结合实频法进行宽带阻抗匹配,选取2G,3G与4G移动通信技术的工作频段进行实验,结果表明在整个工作频段都能实现良好的阻抗匹配效果与传输效率。

关键词：天线混沌粒子群优化阻抗匹配双目标

混合动力重卡自适应等效燃油消耗最小化能量管理策略

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内燃机工程 2023年第1期44卷 1-8页

作者：杜常清陈磊杨贤诚吴先攀武汉理工大学汽车工程学院武汉430070

为解决等效燃油消耗最小化策略的关键参数在不同工况下的动态调整,提出一种适用于混合动力重型汽车的自适应等效燃油消耗最小化策略(adaptive equivalent consumption minimization strategy,A-ECMS)。该策略以层次聚类算法得到的6种典... 详细信息

为解决等效燃油消耗最小化策略的关键参数在不同工况下的动态调整,提出一种适用于混合动力重型汽车的自适应等效燃油消耗最小化策略(adaptive equivalent consumption minimization strategy,A-ECMS)。该策略以层次聚类算法得到的6种典型行驶工况为例,提出了一种基于神经网络工况识别算法。应用改进的混沌粒子群优化(chaosparticle swarm optimization,CPSO)算法优化特定驾驶循环下等效燃油消耗最小化策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)的3个关键参数:等效因子、惩罚函数的比例因子和发动机起动车速阈值。提出了一种基于工况识别的新型自适应能量管理策略对关键参数进行优化,根据该重型卡车的传动系统构型,建立了车辆的纵向动力学模型,并通过仿真进行了验证。仿真结果表明复合工况驱动循环下的CPSO-ECMS和A-ECMS控制策略与传统等效燃油消耗策略相比,油耗分别降低了5.9%和8.9%。

关键词：能量管理等效燃油消耗最小化策略混沌粒子群优化驾驶工况识别

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非线性0-1规划问题的混沌粒子群算法

数学的实践与认识 2018年第23期48卷 81-88页

作者：米永强高岳林银川市第二中学数学教研室宁夏银川750004 北方民族大学信息与系统科学研究所宁夏银川750021

针对非线性0-1规划问题,提出了一种混沌粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将非线性0-1规划问题处理为无约束的0—1规划问题,引入了混沌策略来初始化种群,增加其多样性,为预测算法是否出现早熟现象,采用了适应度方差.数值实验表明,提出... 详细信息

针对非线性0-1规划问题,提出了一种混沌粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将非线性0-1规划问题处理为无约束的0—1规划问题,引入了混沌策略来初始化种群,增加其多样性,为预测算法是否出现早熟现象,采用了适应度方差.数值实验表明,提出的算法是求解非线性0-1规划问题的一种有效且可行的全局优化算法.

关键词：非线性0-1规划问题混沌粒子群优化罚函数法适应度方差

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基于混沌粒子群算法的接地网腐蚀故障诊断

计算机测量与控制 2013年第3期21卷 617-619,622页

作者：范小楷张友鹏张耀王思华兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070

为了提高接地网腐蚀故障诊断的精度和效率,提出基于混沌粒子群算法的分块诊断方法;根据节点撕裂法将接地网分成若干个子网络和自由支路,建立分块多目标优化模型,并采用混沌粒子群优化算法对诊断模型进行求解;利用MATLAB对算例进行仿真... 详细信息

为了提高接地网腐蚀故障诊断的精度和效率,提出基于混沌粒子群算法的分块诊断方法;根据节点撕裂法将接地网分成若干个子网络和自由支路,建立分块多目标优化模型,并采用混沌粒子群优化算法对诊断模型进行求解;利用MATLAB对算例进行仿真计算得到的诊断结果与实际故障倍数差都在±0.5之间,能够有效地判断出接地网腐蚀故障的情况,是一种可行的牵引变电所接地网腐蚀故障诊断方法。

关键词：接地网腐蚀诊断多目标优化混沌粒子群优化

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住宅小区电动汽车集群有序充电策略研究

安徽大学学报(自然科学版) 2023年

作者：方胜利朱晓亮马春艳侯贸军湖北汽车工业学院电气与信息工程学院十堰巨能电力设计有限公司

针对传统电动汽车有序充电策略存在的充电影响因素考虑不全、优化目标过于单一、充电体验不友好等问题，以住宅小区电动汽车集群为研究对象，首先建立了基于充电量与耗电量平衡原则的电动汽车充电过程模型，并采用蒙特卡洛算法及概率统... 详细信息

针对传统电动汽车有序充电策略存在的充电影响因素考虑不全、优化目标过于单一、充电体验不友好等问题，以住宅小区电动汽车集群为研究对象，首先建立了基于充电量与耗电量平衡原则的电动汽车充电过程模型，并采用蒙特卡洛算法及概率统计理论获得电动汽车集群的日充电负荷分布，然后以减小充电负荷峰谷比、降低总充电费用为目标建立了基于分时电价的有序充电集中式优化模型，最后采用基于模拟退火机制的混沌粒子群算法进行优化。优化结果表明，与无序充电相比，电动汽车集群的最大充电功率需求、充电负荷峰谷比及用户总充电费用分别降低了42.62%、96.81%及15.61%，且在一定程度上实现了错峰用电。

关键词：电动汽车集群充电蒙特卡洛算法分时电价有序充电模拟退火混沌粒子群优化

基于CPSO-PNN及灰色关联度分析的电网分区故障诊断

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安徽大学学报（自然科学版） 2022年第3期46卷 94-101页

作者：谢民邵庆祝王同文俞斌张倩国网安徽省电力有限公司电力调度控制中心安徽合肥230022 安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601

随着能源需求的增加、电网规模的扩大,电网故障诊断难度也随之增大.针对该问题,提出基于混沌粒子群优化的概率神经网络及灰色关联度分析的电网分区故障诊断方法.首先,将大型电网划分为小区域;其次,利用混沌粒子群优化的概率神经网络对... 详细信息

随着能源需求的增加、电网规模的扩大,电网故障诊断难度也随之增大.针对该问题,提出基于混沌粒子群优化的概率神经网络及灰色关联度分析的电网分区故障诊断方法.首先,将大型电网划分为小区域;其次,利用混沌粒子群优化的概率神经网络对小区域进行故障诊断;最后,对重合区域的故障进行灰色关联度分析.仿真结果表明:该方法对非重合及重合区域的故障均能进行诊断,具有较高的故障诊断精度.

关键词：电网分区故障诊断概率神经网络灰色关联度分析混沌粒子群优化