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1.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果. 相似文献
2.
针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳. 相似文献
3.
针对MEMS惯性传感器在测量时出现误差不稳定和外界磁场变化所造成的姿态角误差较大问题,提出一种基于最小二乘法MEMS惯性传感器姿态解算算法.采用静态六位置法对三轴加速度计标定,对三轴加速度计建立误差模型,利用最小二乘法确定误差参数.根据欧拉角法中倾斜角和航向角分开求解特点,减小磁场变化干扰,再对欧拉角中存在的奇异值问题进行改进,分为一般姿态值和奇异值状态姿态值两种滤波模式.实验结果证明,通过对三轴加速计的标定补偿和欧拉角的奇异值问题改进后得到的姿态角精度高,并且在遇到磁场变化时稳定性优于四元数法,不会出现奇异值. 相似文献
4.
分裂可行性问题又能推广到多集分裂可行性问题,其本质与分裂可行性问题相同,均为优化问题.探讨希尔伯特空间中的多集分裂可行性问题的求解算法,使用动态步长的方法来对传统的梯度投影算法进行优化,并提出一种带有动态步长的同时次梯度投影算法,研究该算法的线性收敛性.研究结果表明,该算法具有收敛性;达到目标精度的迭代次数比算法2少137次;能以最少的迭代次数对84.9%的测试问题进行成功求解,比算法2多16.7%,比算法3多26.9%.以上结果证明,同时次梯度投影算法拥有较好的收敛性,能够有效地求解多集分裂可行性问题. 相似文献
5.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度. 相似文献
6.
为了研究功能梯度板的非线性变形问题, 以 S-R 和分解定理为基础, 从虚功率原理出发, 结合更新拖带坐标系法、无网格 Galerkin 法, 推导出用于求解三维几何非线性问题的离散方程. 利用 MATLAB 编写无网格法程序, 对功能梯度板的非线性弯曲问题进行求解, 并研究板的体积分数指数和宽厚比对板弯曲的影响. 将计算结果与已有成果进行了比较, 验证了三维 S-R 无网格法求解功能梯度板大变形问题的合理性. 相似文献
7.
用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果. 相似文献
8.
9.
为了指导湍流等离子体发生器的结构设计,基于自行研制的两路进气式湍流等离子体发生器,采用实验的手段探究了主气和保护气流量对湍流等离子体发生器工作特性(热效率、热焓值、弧压)的影响。实验结果表明:湍流等离子体发生器的弧压随着主气流量的增加而升高,而受保护气流量的影响很小;另外,弧压随着弧电流增加而降低。湍流等离子体发生器的热效率随着主气流量的增加而升高,但随着弧电流的增加而降低;保护气流量对热效率的影响随着弧电流的增加而逐渐减小。湍流等离子体发生器的热焓值随着主气和保护气流量的增加而减小,但随着弧电流的增加而增加,且最后趋于一个稳定值。在湍流等离子体发生器工作过程中,其平均弧压高达160 V,产生的高电压、低电流的伏安特性有助于提高湍流等离子体发生器的电极使用寿命。 相似文献
10.
针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度. 相似文献