改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

一般生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的泛容许性

本文对于一般生长曲线模型中共同均值的线性估计的可容许性。     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

关于满足条件Ro｛（1—α）f（z）／z＋αf‘（z）｝〉0的函数族的偏差估计

这篇文章,我们获得在族Ｓ（α,β）和Ｓ（α）Ｋ ＢＩＢ ＯＶＴ Ｆ（Ｚ）ＵＤ ＧＦ ｜Ｆ（Ｚ）｜,｜Ｆ（Ｚ）,｜     

两个特殊函数族的偏差估计

在这篇文章中,当ｐ（ｚ）∈ｐ（或ｆ（ｘ）∈β０（α））,我们给出｜ｐ（ｚ）｜,｜ｚｐ′（ｚ）ｐ（ｚ）｜和｜ｐ（ｋ）（ｚ）｜,这些结果在定理１—３中都是优的。在定理５中,我们给出写像Ｅ的面积和长度（ｆ（ｚ）∈β０（α））也是优的。最后,一个有趣的结果是定理６的推论２,给出当ｆ（ｚ）∈β０．在｜ｚ｜＜２－１内既是星形的也是凸形的函数。     

具有自学习功能的电力负荷模糊推理预测

考虑到电力负荷预测问题中存在的不确定性,采用模糊推理预测方法进行负荷预测的研究。该方法利用电力最高负荷和国内生产总值的历史数据建立模糊推理规则,从而进一步建立最高负荷跟国内生产总值之间的模糊蕴涵关系,通过模糊推理得到了负荷预测结果。为了使模型能够象专家一样不断地总结新的经验并调整原有的经验,模型克服了其它模型中知识的凝固性,具有自学习功能。利用某些区的实际数据进行分析计算,得到了满足的结果。     

弹丸夫效规律及有效贮存期预测研究

提出一种根据库存弹药性能变化的有限检测数据预测弹药产品有效贮存期方法。结果对某弹刃有效贮存期进行预测,所得结果与试验结果一致。结论该方法 于对现有库存弹药的有效贮荐 期进行预测。