滑动时间窗算法关键参数研究

滑动时间窗算法主要涉及窗体大小、步长和位置交换范围三个参数,这三个参数对算法的有效性和效率都有非常重要的影响。为了寻求这三个参数对算法的具体影响和最优组合,首先对算法的复杂度进行了分析和评估;而后探索和总结了这三个参数之间的关系;最后,在设计和实现该算法的基础上,通过仿真找到了实时性约束条件下,优化效果最好时三个参数的取值,即窗口大小为7,移动步长为3,交换范围约束为4时,计算结果最好。通过大量的数据验证了在最优参数组合下算法的有效性,为科学地使用滑动时间窗算法提供了依据。     

A算法在终端区飞机排序中的应用

讨论了终端区飞机排序问题,根据飞机尾流间隔要求,利用A算法建立了终端区航班排序的数学模型。利用A算法,对一个算例进行验证计算,找到了更合理的航班着陆队列,减小了航班的总延误成本。结果表明,航班总延误成本的优化结果是令人满意的,A算法在终端区飞机排序问题中的应用是可行的。     

基于滑动时间窗的机场流量优化分配

针对机场实际运行过程中飞行流量需求以及机场容量动态变化的特点,将滑动时间窗概念应用到机场飞行流量分配问题中,提出了一种基于滑动时间窗的机场流量动态优化分配方法。对基于滑动时间窗的流量优化分配原理进行了阐述,该方法采用不断进行的动态流量分配代替静态的一次性流量分配,能够实时得到当前时间段最优化的流量分配方案,为机场战术流量管理提供决策支持。实例计算表明：基于滑动时间窗的机场流量优化分配方法在动态环境中能够较好地达到实时优化分配飞行流量目的,而静态流量分配方法不适用于动态环境,文中方法实用有效。     

基于自适应滑动窗的降落航班排序模型

通过对降落航班排序问题的研究,基于对降落总时间和计算量的优化,引入滑动窗模型.通过理论证明和仿真试验分析了窗体大小和步长对计算量和排序评估结果的影响.添加时间参数,使算法能自适应调节窗口大小和滑动步长.通过实际飞行计划仿真,本文的自适应滑动窗算法与先来先服务相比,明显减少了总降落时间,降低了航班调整力度,证明了算法的灵活性和实用性.     

基于自适应滑动窗的降落航班排序模型

对交通拥挤时进场航班进行合理排序,是空中交通流量管理的一个重要研究内容.通过对降落航班排序问题的研究,基于对降落总时间和计算量的优化,引入滑动窗模型.通过理论证明和仿真试验分析了窗体大小和步长对计算量和排序评估结果的影响.添加时间参数,使算法能自适应调节窗口大小和滑动步长.通过实际飞行计划仿真,本文的自适应滑动窗算法与先来先服务相比,明显减少了总降落时间,降低了航班调整力度.证明了算法的灵活性和实用性.     

基于双自适应滑动时间窗滚动轴承故障预测模型

针对传统方法和基于神经网络方法在滚动轴承故障预测中存在的问题,提出一种双自适应滑动时间窗故障预测模型。首先,通过设置能够去除相关性的状态估计非线性算子,将滚动轴承振动信号映射为能够表征其退化状态的故障特征—故障程度指标DR。其次,以损失函数为判据,设置模型参数自适应更新机制,以及建立能够自适应选取数据长度的滑动时间窗口。最后,通过西安交通大学发布的滚动轴承全寿命周期数据,模拟实际中突发性故障和渐发性故障综合作用下的故障发生情况,验证了所提出的故障预测模型的有效性。实验结果表明,提出的预测模型能够准确判断滚动轴承退化阶段的开始时刻和故障时刻,真实反映滚动轴承性能退化的趋势,预测误差仅为0.068%,预测时间仅占2次故障间隔时间的1.385%,满足复杂工况下滚动轴承故障预测的需求。     

排序算法时间复杂度的实验统计分析

本文叙述了各种排序算法的伪代码表示方法,并针对各种排序算法,描述如何利用实验方法进行算法时间复杂度的统计计算,在此基础上,叙述如何开发一个应用软件来对各种算法的时间复杂度进行横向和纵向比较分析,得出各类算法的评估结论。统计分析的结果可直接应用于软件的设计和编码中。     

基于滑动窗双边CUSUM算法的风电爬坡事件检测方法

随着新能源并网进程的推进,风电装机规模逐年扩大。受区域内天气变化影响,风机出力的间歇性和波动性特征对电网的威胁亦越发显著。极端天气所引发的风电出力异常爬坡事件,易导致电网功率失衡,对电力系统机组调度、源荷平衡造成了极大压力。合理的风电爬坡事件检测以及精准的风电功率预测能为风电场运维及电力系统调度提供先验指导,有力缓解风电不确定性带来的危害。首先讨论了目前主流风电爬坡事件定义的盲点,分类并分析了3种风电爬坡场景的功率变化特性,据此提出基于滑动窗双边累计和(cumulative sum, CUSUM)算法的风电爬坡事件检测方法,提取时序耦合信息,捕捉短时间窗口内风电功率数据的异常波动,提高风电爬坡事件检测精度。其次,采用贝叶斯优化的长短期记忆(long short term memory, LSTM)神经网络,最优化模型超参数,提高模型对于爬坡事件发生时风机出力的预测性能。进一步应用所提风电爬坡事件检测方法,对模型预测区间内的风电爬坡事件进行检测实验,验证了所提方法的有效性。     

带时间窗约束的车辆路径问题研究综述

本文系统地论述了时间窗车辆路径问题的优化算法,路线生成法,路线改进算法和启发式算法,并展望了时间窗车辆路径问题的研究方向。     

有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法

为了克服并购算法在求解有时间窗物流配送路径优化问题时局部最优的缺陷,提出了混合并购算法的构想.通过对原有并购算法中单个并购操作的改进,增加多个并购操作,提高了算法的收敛性.在建立有时间窗物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法模型.在Solomon数据集上进行多次实验,获取了有时间窗物流配送路径问题的最优解或近似最优解.     

Fingerprint Core Location Algorithm Based on Sliding Window

In order to improve the efficiency of the fingerprint core location algorithm, a fingerprint core location method using sliding window on the basis of core location algorithm with the complex filter was proposed. The local region of the fingerprint image was extracted by a fixed-size window sliding in the region of the fingerprint image, and the selected local region by window as the calculation object is used to detect the core. The experiment results show that the method cannot only effectively detect fingerprint core, but also improve the efficiency of the detection algorithm comparing with the global fingerprint core location detection algorithm.     

自适应的椭圆曲线滑动窗口标量乘法

在公共密钥密码体系中,椭圆曲线加密算法是一种非常流行的方法,影响椭圆曲线算法执行效率的因素有很多,标量乘法就是一个重要因素．文中分析了几种现有的椭圆曲线标量乘法后,提出了一种改进的计算椭圆曲线标量乘法的算法,即自适应的滑动窗口标量乘算法．文中给出了改进算法中几个重要函数的实现方法,分析了改进算法的执行效率,并给出实验结果．     

基于滑动窗口的奇异点数据挖掘算法研究

在一条时间序列上与其它序列点存在显著差异的点,被称为奇异点.提出了一种基于滑动窗口的奇异点挖掘算法,该算法利用局部异常因子检测的方法检测出时间序列中的奇异点,再利用移动平均模型对奇异点的趋势进行判断,这样能更直观的看出奇异点对时问序列趋势的影响.通过对证券信息点和上证指数收盘点数构成的时间序列进行分析,结果表明该算法的...     

基于滑动窗口的RFID数据流多标签清洗算法

RFID数据流清洗技术主要关注的是数据的实时性、完整性和动态性.传统的适应性清洗机制针对的只是单标签的情况,且在调整窗口以保证动态性的情况下丧失了完整性.为此,首先在二项分布模型的基础上提出了一种新的单标签清洗算法,改进和完善了传统的单标签清洗算法;之后提出了基于防碰撞模型的多标签清洗算法,从而形成了一套完整的数据流清洗算法.此外,进行了大量实验,验证了算法的有效性.     

航迹点特征的时间窗分割算法的航迹聚类

现有航迹聚类算法未考虑到航空器航向变化和高度下降等因素对聚类结果的影响,同时聚类过程中缺乏时间信息,另外实测二次雷达数据中存在离群点异常数据,离群点的存在会影响最终的聚类效果,使得聚类结果不准确。提出基于航迹点特征的时间窗分割算法,将航空器进场的航向变化值以及高度下降值作为确定聚类簇大小的影响因素,对进场航空器航迹点数量进行时间窗分割。对真实的进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出当影响因子a为0.4时,航迹的曲率最小,聚类效果最好,进而采用层次聚类算法对不同LOF值所对应的航迹点进行聚类,得到最后的聚类结果可以为管制员现场指挥提供技术指导。     

基于遗传算法的危险滑面搜索

在边坡稳定性评价中,潜在危险滑面（Potential sliding plane）的确定有着重要的作用和意义．在刚体极限平衡法计算边坡稳定性时,PSP的计算方法有很多种,已经比较成熟．有限单元法相比刚体极限平衡法有较多的优点,随着有限单元法的普及,在应力场（或位移场）已知情况下,怎样确定边坡的安全系数及其PSP已经成为一个问题．目前已有许多方法．本文提出的是采用遗传算法搜索PSP．编制程序GA—PSP实现上述方法,并计算了澳大利亚考题1（a）．通过实例计算,表明提出的方法简单易行．此外,关于三维滑体的危险滑面搜索问题也提出了初步算法．     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗,利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新,并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明,该建模方法十分有效．     

一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法

数据流的应用越来越广泛,数据流挖掘成为数据挖掘的重点研究方向之一。在分析各种数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法。算法以时间序列数据流模式表示技术为参考,以去除噪音和压缩数据为目的,实现了数据流的特征提取和概要存储。实验表明,算法具有低时空复杂度、自适应等特点。