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基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制

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电力自动化设备 2024年第2期44卷 81-86,102页

作者：罗干李觉友余季迟徐凯晖陈果中南大学自动化学院湖南长沙410083 重庆师范大学数学科学学院重庆401331

插入式电动汽车的充电需求会造成微电网用电负荷加大和电能质量下降,因此需对其充电行为进行有效优化和管理。为此,提出了一种基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制方法。建立了微电网侧和电动汽车用户侧的Stackelb... 详细信息

插入式电动汽车的充电需求会造成微电网用电负荷加大和电能质量下降,因此需对其充电行为进行有效优化和管理。为此,提出了一种基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制方法。建立了微电网侧和电动汽车用户侧的Stackelberg博弈模型,提出了一种基于原始-对偶的分布式充电控制算法,利用函数的二阶信息快速更新电动汽车用户侧的购电决策和微电网侧的电价,并通过Krasnosel’skii-Mann不动点块坐标迭代证明了算法的收敛性。通过仿真案例验证了所提算法的收敛性和有效性。结果表明,在资源有限的条件下,当用户数量增多时,电价会增大;当用户数量固定,可售电电量增加时,电价会下降。从计算时间和迭代次数方面对比了仅使用一阶信息的分布式原始-对偶算法,结果验证了所提分布式充电控制算法的有效性和优越性。

关键词：插入式电动汽车微电网充电控制 Stackelberg博弈分布式控制

信息粒度、公众行为对舆论聚合的内生影响与组态效应研究——基于VAR与QCA的混合方法

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情报杂志 2024年第1期43卷 167-175,105页

作者：杨洋洋郑州轻工业大学经济与管理学院郑州450001

[研究目的]面对复杂的网络环境,探讨影响舆论聚合的关键要素,既有助于舆论信息的高效传播,又能够提高政府舆论调控的速度和精度,具有重要的现实意义。[研究方法]采用VAR和fsQCA相融合的方法,选取28个视频平台负面事件作为研究对象,运用... 详细信息

[研究目的]面对复杂的网络环境,探讨影响舆论聚合的关键要素,既有助于舆论信息的高效传播,又能够提高政府舆论调控的速度和精度,具有重要的现实意义。[研究方法]采用VAR和fsQCA相融合的方法,选取28个视频平台负面事件作为研究对象,运用VAR模型验证了信息粒度、公众行为与舆论聚合之间的两两变量因果关系,在此基础上,运用fsQCA方法探究了信息权威性、信息覆盖度、信息报道率、公众关注度、公众活跃度、公众参与期6个前因条件组合对舆论聚合的影响机制。[研究结论]研究发现,信息粒度、公众行为与舆论聚合之间存在显著的两两变量因果关系,挖掘出了8种导致高舆论聚合的条件组态,信息报道率、公众关注度、公众活跃度为核心条件,提炼归纳了公众行为驱动型、信息粒度驱动型、信息-公众驱动型的三种高舆论聚合的理论模式。

关键词：信息粒度公众行为舆论聚合内生影响组态效应

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不完全观测的部分函数型线性分位数回归模型及应用

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山东大学学报(理学版) 2024年

作者：杨玉杰凌能祥合肥工业大学数学学院

首先基于不完全观测的函数型数据,介绍部分函数型线性分位数回归模型及模型的估计方法和实施预测的步骤。其次,由于不完全观测的函数型变量广泛存在,利用尼泊尔2019年4月8日至2020年8月31日期间每10分钟一次的测风塔记录数据进行实证分... 详细信息

首先基于不完全观测的函数型数据,介绍部分函数型线性分位数回归模型及模型的估计方法和实施预测的步骤。其次,由于不完全观测的函数型变量广泛存在,利用尼泊尔2019年4月8日至2020年8月31日期间每10分钟一次的测风塔记录数据进行实证分析。针对风速数据的不完全函数型特征,构建以此为协变量、以日均气压为响应变量的不完全部分函数型线性分位数回归模型,获得模型未知斜率函数和未知参数的估计量,并且对日均气压进行预测分析,进一步说明模型及方法的有效性。

关键词：函数型数据分析不完全观测部分函数线性分位数回归主成分分析

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基于全局-局部图嵌入的轴承故障诊断

工程数学学报 2024年第4期41卷 769-779页

作者：宋国珍李海锋郑州理工职业学院基础教学部郑州451100 河南师范大学数学与信息科学学院新乡453007

传统基于图的故障诊断框架通常是利用高维数据某种结构关系构造相似图以揭示样本间的几何结构,造成数据其他结构信息丢失,无法准确提取出表征轴承运行状态的低维特征。提出了一种新的基于图的无监督特征提取方法,该方法在构造图的过程... 详细信息

传统基于图的故障诊断框架通常是利用高维数据某种结构关系构造相似图以揭示样本间的几何结构,造成数据其他结构信息丢失,无法准确提取出表征轴承运行状态的低维特征。提出了一种新的基于图的无监督特征提取方法,该方法在构造图的过程中同时考虑了高维数据的全局和局部结构,称为全局–局部图嵌入,该方法首先利用数据的全局结构信息构造一个无向图。然后,通过构造局部结构信息赋予无向图中边相应的权重,得到一个全局–局部图联合表示凸优化问题,并根据得到权重评估样本间的相似性。最后,通过在低维空间中保持样本间的相似性不变计算低维嵌入结果。相较于单一的图结构表示法,构造的全局–局部联合图充分利用了高维数据固有的全局和局部结构信息。此外,通过保持样本间的相似性能有效提取出高维轴承数据的本质特征,实验结果表明,提出的基于全局–局部图嵌入的特征提取方法较现有的方法具有明显优势。

关键词：故障诊断高维数据特征提取全局结构局部结构全局–局部图嵌入

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面向图神经网络的节点重要性排序研究进展

计算机科学与探索 2024年

作者：曹璐丁苍峰马乐荣延照耀游浩洪安琪延安大学数学与计算机科学学院

节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务，对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架，能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在... 详细信息

节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务，对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架，能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在节点重要性排序任务中，GNNs能够充分利用图结构信息和节点特征进行节点重要性的评估。相比于传统的节点排序方法，GNNs可以更好地处理图结构数据的多样性和复杂性，捕捉节点间的复杂关联和语义信息，并自动学习节点特征表示，减少手工特征工程的偏差，提升节点重要性排序任务的准确性。因此，基于图神经网络的方法已成为节点重要性研究的主流方向。基于此，本文对近年来图神经网络的节点排序方法进行分类和综述。首先，梳理了节点排序、图神经网络及经典节点重要性度量指标的核心概念。其次，全面总结了基于图神经网络的节点重要性方法的最新进展，并根据基础图神经网络及其衍生的变体，将节点重要性排序方法分为四类：基础图神经网络、图卷积神经网络、图注意力网络和图自编码器。同时，分析这些方法在社交网络、交通网络和知识网络等下游任务中的性能表现。最后，对现有研究进行全面总结，分析现有方法的时间复杂度、优点、局限性和性能，并根据现有研究的不足讨论未来的研究方向。

关键词：节点重要性节点排序图神经网络表示学习

基于语言分布评估的DEMATEL及在可持续循环伙伴关键因素分析中的应用

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系统科学与数学 2024年第3期44卷 741-754页

作者：王代文魏翠萍扬州大学数学科学学院扬州225002

决策试验和评估实验室(DEMATEL)方法,用以对相互影响的因素间的关系进行分析,确定关键因素.针对直接影响关系矩阵在给出时存在残缺判断以及元素为语言分布评估的情况,文章提出语言分布评估的DEMATEL方法,并将其运用于具有不同语义的语... 详细信息

决策试验和评估实验室(DEMATEL)方法,用以对相互影响的因素间的关系进行分析,确定关键因素.针对直接影响关系矩阵在给出时存在残缺判断以及元素为语言分布评估的情况,文章提出语言分布评估的DEMATEL方法,并将其运用于具有不同语义的语言术语集中.首先,文章定义了语言标度下的语言分布评估相似度公式,使用语言分布评估加权平均算子(DTWA)来对专家所提供的决策信息的残缺元素进行补全.其次,文章采用语言术语集的数值标度,将专家的语言分布评估决策信息进行数值化.综合所有专家的数值化决策信息进行DEMATEL过程,获取各因素的重要性权重,得到因素之间的影响关系,并将因素分为两组:原因组和效果组.最后,文章将所提出的方法应用于可持续循环伙伴选择的实际案例.

关键词：语言分布评估 DEMATEL方法数值标度

高维空间相依数据的Expectile回归分析

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中国科学：数学 2024年第4期54卷 617-646页

作者：刘宣马海强盛志雁罗良清南昌师范学院数学与信息科学学院南昌330032 江西财经大学统计与数据科学学院南昌330013

空间数据的异质性、空间权重的内生性和解释变量的高维特征会给空间相依数据分析带来重大挑战.本文基于Expectile回归的稳健估计优势和惩罚压缩的有效降维能力,分别在外生空间和内生空间权重矩阵条件下,给出高维空间滞后模型未知参数的... 详细信息

空间数据的异质性、空间权重的内生性和解释变量的高维特征会给空间相依数据分析带来重大挑战.本文基于Expectile回归的稳健估计优势和惩罚压缩的有效降维能力,分别在外生空间和内生空间权重矩阵条件下,给出高维空间滞后模型未知参数的两步与三步惩罚Expectile估计,并在常规正则条件下证明所提出估计的相合性和变量选择的Oracle性质.数值模拟显示,两步估计法能有效处理外生空间权重矩阵条件下的稳健统计问题,同时三步估计法在外生空间和内生空间权重条件下均有优良表现.最后,通过分析我国市域空气质量与经济发展的关系,进一步验证所提出方法的有效性.

关键词：空间滞后模型 Expectile回归变量选择内生性高维数据

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基于特征结构配置的奇异振动系统鲁棒镇定

河南理工大学学报（自然科学版） 2024年第4期43卷 152-161页

作者：余培照李孟孟王闯郑州轻工业大学电气信息工程学院河南郑州450002

奇异振动系统由于存在无穷远特征结构,导致系统的动态性能较差,这给实际应用带来了困难。目的为了改善奇异振动系统的稳定性,方法采用加速度-速度主动控制策略,提出基于特征结构配置的奇异振动系统鲁棒镇定。基于特征结构配置及奇异... 详细信息

奇异振动系统由于存在无穷远特征结构,导致系统的动态性能较差,这给实际应用带来了困难。目的为了改善奇异振动系统的稳定性,方法采用加速度-速度主动控制策略,提出基于特征结构配置的奇异振动系统鲁棒镇定。基于特征结构配置及奇异值分解方法讨论奇异振动系统的镇定问题,提出镇定控制器的参数化设计方法。在随机扰动环境下,讨论奇异振动系统受参数扰动时的鲁棒特征值镇定问题和镇定控制器设计方案。通过引入拉格朗日乘子,构造基于扰动位移的多元函数,将鲁棒镇定问题转化为广义系统特征结构优化问题。利用构造的扰动函数及Rayleigh定理,提出奇异振动系统鲁棒镇定控制器设计的新方法。结果通过两个算法制定了相应控制器设计步骤,仿真验证了算法的可行性。数值结果表明,本文方法能快速镇定奇异振动系统,且使闭环系统具有很好的稳态性能。结论提出的新方法改善了奇异振动系统动态性能的同时,也增强了闭环系统的抗干扰能力,从而提高了系统的鲁棒性。

关键词：振动系统特征结构配置镇定鲁棒性

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基于层级多标签的农业病虫害问句分类方法

农业机械学报 2024年第1期55卷 263-269,435页

作者：韦婷婷葛晓月熊俊涛华南农业大学数学与信息学院广州510642

随着信息化技术的快速发展,农户通过线上智能农业问答系统解决线下农业病虫害问题已成为趋势。问句分类在问答系统中发挥着至关重要的作用,其准确性直接决定了最终返回答案的正确性。传统的单标签文本分类模型难以直接准确捕捉到农业病... 详细信息

随着信息化技术的快速发展,农户通过线上智能农业问答系统解决线下农业病虫害问题已成为趋势。问句分类在问答系统中发挥着至关重要的作用,其准确性直接决定了最终返回答案的正确性。传统的单标签文本分类模型难以直接准确捕捉到农业病虫害问句的确切意图,而且由于缺乏大规模公开的农业病虫害问句语料,使得现有研究具有一定的难度。为此,本文基于树状结构构建了一个农业病虫害问句层级分类体系,由问句模糊性向精确性逐层细化分类,旨在克服农业问句的语义复杂性;此外,引入对抗训练方法,通过构建对抗样本并将其与原始样本一同用于大规模语言模型的训练,以提高模型泛化能力,同时缓解了因语料不足而产生的问题。通过对真实问答语料库的实验验证,本文提出的方法能够提升农业病虫害问句的分类性能,可为农业病虫害自动问答系统提供有效的问句意图识别。

关键词：农业病虫害问句分类层级多标签分类对抗训练语言模型