基于改进粒子群算法的梯级水风光短期调峰优化调度

针对大规模风电、光电直接并入电网对系统调峰带来的负面影响,同时伴随高弃风、高弃光率的问题,本文提出通过利用水电输出通道将湖北一梯级水电站与附近风电场、光电场并入电网联合调峰的解决办法。首先分析了梯级水电站、风电和光电联合调度的必要性和可行性,提出了梯级水-风-光联合调峰策略,构建了以系统余留负荷均方差最小为目标函数的短期调度模型,最后利用收缩因子和改进粒子群算法求解。通过算例仿真得到,风光与梯级水电站共同参与系统调峰,调峰效果更好,改进后的PSO有更好的寻优精度和收敛速度。给未来实施梯级水电站与周围风、光电场联合调峰策略提供了参照。     

基于消卷积的三维成像雷达散射截面测量技术

基于三维成像雷达散射截面积(RCS, Radar cross section)测量技术是近年新兴的一种灵活、高效的RCS测量技术。该技术基于三维线阵合成孔径雷达(SAR, Synthetic aperture radar)测量系统对目标进行近场三维高分辨成像,通过近远场变换算法,得到目标的远场RCS,具备近场、外场测量能力。基于成像的RCS测量,其成像精度就直接影响着RCS的测量精度,因此,为了得到高质量的RCS结果,就需要得到高分辨的图像。本文采用压缩感知三维成像算法对目标进行成像,有效提高了RCS的反演精度,并分析了改进CLEAN算法的抑制旁瓣原理,得出两种方法都是基于消卷积原理对旁瓣进行抑制。用MATLAB和FEKO测量仿真,结果表明压缩感知算法提取散射中心效果更好,且提高了RCS的反演精度。     

基于改进云物元的山东省城市生态安全评价及贡献度分析

基于压力(Pressure)-状态(State)-响应(Response)模型建立城市生态安全评价体系,提出一种改进的云物元模型,利用云模型的双重不确定性和物元可拓理论相结合定性定量分析,对山东省2009-2019年城市生态安全进行综合评价,并重点研究济南市生态安全及指标贡献度。结果表明：该模型所给出的生态安全指数既能描述生态安全状况,亦可对不同城市进行比较。济南市虽一直处于临界安全状态,但生态安全指数稳步上升,受生态系统压力和状态影响较大。山东省16个地级市生态安全状况存在明显差异,整体呈上升趋势,但总体处于临界安全级别,威海、青岛、济南处于排名前列,德州、枣庄、菏泽处于较不安全。建议山东省政府注意区域发展的不平衡性,制定相关政策方案来缩小各城市间的差距。     

基于改进线性预测基音频率的语音情感识别系统

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构建模型,利用构建的模型消除声道响应信息以及抑制噪声干扰。由于此方法对于分类模糊化问题没有得到较好改善,利用模型相同的LPCMCC(LPC Mel cepstral coefficients,LPC美尔倒频谱系数)来对线性预测基音频率进行改进,并设计基于线性预测基音频率、其改进特征、LPCMCC与SVM(support vector machines,支持向量机)的语音情感识别对比实验。对比实验表明,此改进特征提取方法应用在情感识别领域的平均精度最高为84%,比线性预测基音频率和LPCMCC要高出22%、14%。为了测试此改进特征在真实环境中的分类效果,在此改进特征的基础上设计了一种基于MATLAB GUI技术的语音情感识别系统。实验结果表明这种新的改进特征能有效改善情感识别时出现的分类模糊化情况,基于此改进特征的语音情感系统能广泛地识别出噪声干扰下的说话人情感。     

通航机场场面运动目标检测方法

针对传统YOLOv3（you only look once-v3）算法目标检测精度较低、收敛速度较慢等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法,分别对主干网络和损失函数进行了改进。采用迁移和冻结相结合的训练方法,以提升目标检测的精确度和速度。基于改进的YOLOv3算法对西南某通航机场3种不同场景下的运动目标检测效果进行了对比分析。结果表明,改进的YOLOv3算法对正常天气场景下的场面运动目标检测效果要明显优于雾天和雨天场景,对飞机目标的检测效果明显优于车辆和行人目标;3类目标的检测精度、召回率、平均精度值(mean average precision,mAP)分别达到92.96％、80.51％、91.96％,GPU处理速度为74f/s,较传统YOLOv3算法和YOLOv4算法性能均有明显提升。     

考虑质量衰退的批量调度与预防性维护的联合优化

针对生产调度过程中由于设备退化引起产品质量劣化的问题,构建了考虑质量与设备状态之间的耦合关系以及生产批次可分的批量流调度与预防性维护的联合优化模型。假设设备存在“受控”和“失控”两种状态,利用设备“失控”状态下产生的不合格品作为媒介描述上游设备与下游设备之间的随机依赖性,以最小化期望完工时间以及总成本为优化目标建立了数学模型;设计改进的差分进化算法对模型进行求解;通过数值实验验证了算法的收敛性,并通过对比实验对模型性能进行分析,结果显示了该联合优化模型的有效性。     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

基于改进随机森林的企业破产预测研究

企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题。首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解。为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力。并通过两个案例来验证改进遗传算法的有效性。     

Stein损失下的统计预测问题

在统计决策理论框架内考虑了Stein损失下的统计预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的最优同变预测量进行了改进,构造了一族改进预测量,从而解决了Stein损失下最优同变预测量的改进问题,并给出了相应的例子.