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针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。 相似文献
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为提高船舶引航过程安全性,提出了一种基于智能航标(Intelligent Navigation Aid,INA)的近海边缘计算网络(INA-based Offshore Edge Computing Network,IOECN)架构,以提供助航信息保障。重点研究网络中网元节点的布局优化问题(Layout Optimization Problem, LOP)。通过数学建模,将LOP转化为整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)问题。在满足网络覆盖率及连通性条件下,以网络成本最低为求解目标,并使用Gurobi进行求解、运用Matlab进行仿真展示,最终得到不同规模下的网络优化方案,验证了模型的正确性及可扩展性。 相似文献
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由于大型风电场变压设备多、集电线路长,在实际运行中集电系统损耗突出,对此提出一种利用风电机组作为分布式无功源,以优化风电场内潮流、降低集电系统总体损耗的无功/电压控制策略。同时,为提升风电场建模以及多场景降损优化仿真的效率,设计了一种基于对象模型组态与控制算法编程相结合的混合建模仿真方案,风电场模型采用模块组态建模,并由控制算法形成的引擎文件自主调用实施仿真优化。通过对某125 MW大型风电场进行降损控制的算例研究,验证了所提控制方案的有效性和混合仿真建模方法的高效性。 相似文献
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为解决微生物发酵法制取氨基葡萄糖(Glucosamine,GlcN)过程中N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,GlcNAc)含量难以在线测量的问题。提出一种由随机森林算法、遗传算法及神经网络算法相结合的改进预测算法。利用随机森林算法中平均不纯度下降的特点,对输入特征进行关联性分析,并通过遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化。以某氨糖生产企业发酵过程中的数据为基础,建立基于RF-GA-BP算法的预测模型。结果表明:该模型对发酵生产过程中N-乙酰氨基葡萄糖含量具有良好的预测能力,所提出的模型兼顾了高精度与快收敛的需求,测试样本预测平均误差低于7%,优于GA-BP模型与传统BP模型。 相似文献
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为了提高飞机飞行轨迹预测准确率、确保轨迹预测实时性,提出使用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)预测轨迹。对不同条件下的不同机动动作进行飞行仿真,得到大量轨迹样本。设计具有不同层数和神经元个数的网络,用得到的样本对其进行训练。选出在测试集上误差最小的网络结构。对比GRU网络、循环神经网络和反向传播网络的相对误差和预测用时。引入坐标变换矩阵,使轨迹预测不受航向和坐标系影响。对比3种方法在一段频繁变化的轨迹上的绝对误差。结果表明,所提方法的平均绝对误差在x轴上约为18 m,在y轴上约为11 m,在z轴上约为22 m,显著小于另外两种方法,且平均预测用时约为2.4 ms,满足实时性要求。 相似文献
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为了提高飞机飞行轨迹预测准确率、确保轨迹预测实时性,提出使用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)预测轨迹。对不同条件下的不同机动动作进行飞行仿真,得到大量轨迹样本。设计具有不同层数和神经元个数的网络,用得到的样本对其进行训练。选出在测试集上误差最小的网络结构。对比GRU网络、循环神经网络和反向传播网络的相对误差和预测用时。引入坐标变换矩阵,使轨迹预测不受航向和坐标系影响。对比3种方法在一段频繁变化的轨迹上的绝对误差。结果表明,所提方法的平均绝对误差在x轴上约为18 m,在y轴上约为11 m,在z轴上约为22 m,显著小于另外两种方法,且平均预测用时约为2.4 ms,满足实时性要求。 相似文献
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针对现有飞行器仿真试验自然环境模型,研究环境预报数据转换和处理方法;基于随机波浪理论,建立二元阵风紊流数学模型,并研究该模型的仿真建模方法;基于Davenport谱建立基于环境预报数据的阵风紊流模型,并引入到飞行器六自由度数学仿真试验中,得到阵风紊流对于飞行器飞行状态的影响情况。试验结果表明,阵风紊流对于飞行器攻角影响较大,对于飞行高度影响较小,利用阵风紊流模型开展飞行器航迹仿真试验切实可行。 相似文献
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航班延误一直是机场运营管理的一大难题,本研究报告面向区域多机场,重点针对机场集团内枢纽机场的航班延误问题,提出基于航空信息网络的航班延误预测模型NBFDM. 该模型不仅使用了航班自身的相关属性,并且还考虑了航空信息网 络内其他机场的因素对航班延误的影响. NBFDM模型首先提取航班本身的特征和该航班飞行前一段时间内航空信息网络的特征,然后使用PCA进行降维,对降维处理后的特征再使用SVR方法,得到非线性回归模型,用于预测航班的延误时间. 实验表明本研 究报告所提模型NBFDM相比仅使用航班自身属性的模型,对航班延误时间的预测误差降低约20%. 相似文献
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航班地面保障过程的定量描述以及保障服务时间的准确估计是提升机场保障服务效率的关键。通过分析航班地面保障服务实际作业流程,提出了一种基于着色时间Petri网的航班地面保障服务定量描述模型。该模型将保障服务分为作业、状态、资源3部分,利用着色时间Petri网基本元素描述保障作业、作业逻辑关系、服务状态及其与保障作业的关系,根据该模型设计了一种基于蒙特卡罗仿真的保障服务时间估算方法。利用国内某大型枢纽机场实际航班保障服务时间数据与本文提出的方法估计保障时间数据估算误差进行分析验证,表明本文提出方法对航班地面保障服务时间估计的可行性和有效性。 相似文献
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在卫星导航数据处理实践中,发现广播星历轨道误差中客观存在不确定性的规律现象,针对这种不能用确定数学模型表示的误差信息,建立基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的轨道误差预测模型。通过粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,利用广播星历解算出的卫星空间位置和速度,并结合时间信息和摄动改正数对神经网络进行训练和测试。结果表明该模型对广播星历轨道误差具有较好的拟合能力和预测效果,用该模型对卫星位置解算提供误差补偿,可有效提高卫星定轨精度,降低系统级误差。 相似文献
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在分析仪表着陆系统ILS(Instrument Landing System)下滑调制深度差DDM(Different in the Depth of Modulation)指标形成原理的基础上,找到了影响DDM的因素为纯边带SBO(Sideband Only)信号的幅值,采用控制变量法得出了在DDM线性变化范围内SBO信号的幅值与下滑宽度、半宽度的关系模型,并通过实测数据对模型进行了验证。基于数学模型并结合NM7000设备,搭建了仿真系统,可动态模拟下滑宽度的调整过程。测试结果表明,仿真系统精度相对误差小于1%。系统应用对指导校飞及设备维护具有重要意义。 相似文献