基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于纹理基元与颜色的室外自然场景分类

为解决算法生成纹理地图时时间耗费量大的问题,提出采用KD-tree算法对数据结构进行划分、减小KNN算法搜索复杂度、提高搜索速度的方法.针对基于纹理基元的分类算法无法准确检测室外某些纹理相似性较高的自然场景,提出加入颜色特征、设置相应权值构建混合模型的方法.实验结果表明,基于KD-tree的KNN算法可缩短分类时间、满足实时性的要求,基于纹理基元与颜色的分类算法在室外自然场景中能够获得较高的分类精确度.     

基于CAN网络的混合动力汽车硬件在环仿真平台

建立基于多xPC-Target系统的混合动力汽车硬件分布式实时在环仿真平台.通过CAN网络将2个xPC-Target双机系统组合而成.2个xPC-Target双机系统各自运行混合动力汽车各个功能模块的仿真模型,实现数据采集、处理及计算.使用多个xPC-Target系统能够有效分担仿真硬件设备的计算量,有利于提高仿真模型复杂度,提高仿真精度.由CAN网络实现2个xPC-Target系统间的通信.对xPC-Target的性能进行了测试,对CAN通信的时延进行了测试.在所构建的仿真平台上进行的计算验证了仿真平台的可靠性.     

一种估计混合动力用Ni-MH电池单体SOC的方法

搭建了混合动力汽车动力电池的性能实验平台,针对车辆实际行驶工况,在不同环境温度下对动力电池进行了相关充放电实验。利用实验系统采集到的动力电池电压与电流,采用自校正模糊神经网络控制算法对常温25℃下的动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)进行计算,并与Arbin动力电池测试设备计算出的动力电池荷电状态进行了比较。理论分析和实验结果表明,采用自校正模糊神经网络控制算法计算出的电池SOC满足混合动力汽车电池SOC所需的精度要求。     

全分集协作系统C-HARQ方案的设计及性能

为了进一步提高全分集协作(FDC)系统的可靠性和有效性,提出了两种协作混合自动请求重传(C-HARQ)方案.定长帧协作混合重传(FFC-HARQ)方案在不改变全分集协作系统原有帧结构的基础上,使用一定的检错重传策略提高系统吞吐量;变长帧协作混合重传(VFC-HARQ)方案则改变原有帧结构,进一步提高系统吞吐量.利用马尔...     

插电式并联混合动力汽车模型预测控制

将动态规划应用于模型预测控制构架中,建立了基于空间域的插电式并联混合动力汽车燃油经济性预测控制数学模型。基于动态规划的插电式混合动力汽车全局优化控制的仿真表明,蓄电池荷电状态(SOC)基本上都是从行驶起点时的最大值逐渐减少到终点时的最小允许值,提出理论SOC参考斜率作为模型预测控制SOC的参考斜率,并以未来行驶工况中出现的特殊工况为依据对理论SOC参考轨迹进行修正。结果表明采用此方法能使模型预测控制策略的控制效果接近全局优化控制策略的计算结果,汽车油耗显著降低。     

Banach空间中有限族“三解合一”的混合临近点法

在一致凸一致光滑的Banach空间中引进了一个新的混合迭代序列,利用混合临近点法,找到了均衡问题与变分不等式及有限族半相对非扩张映射不动点问题的公共解(简称"三解合一"),并证明了该迭代序列强收敛到其公共解.所得结果改进和推广了已有的相应结果.     

基于Lagrangian模型与Eulerian模型耦合的建筑物周边气体扩散模拟

该文旨在建立一个适用于城市建筑物周边的基于Lagrangian模型与Eulerian模型耦合的气体扩散数值模型,同时具有Lagrangian模型与Eulerian模型各自的优点,提高预测精度。该文利用耦合模型对单个建筑物周边的气体扩散过程进行数值模拟,并将平均风速、湍流动能和平均浓度几个参量的结果与风洞实验数据进行对比分析。结果表明,耦合模型对于建筑物周边靠近扩散源和远离扩散源的区域均能给出较高精度的预测结果。最后,利用COST-732模型评价方法对Lagrangian模型、Eulerian模型和耦合扩散模型实施了评价,其中耦合模型的评价结果最好。     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

n斑块内非自治L-V互惠扩散系统的概周期解和全局稳定性

考虑在n个斑块中,两个互惠物种的非自治L-V模型,并且两个物种中每个物种都能在自己的斑块内部和外部独立地扩散,利用构造Liapunov函数,在适当的条件下得到了该系统存在唯一一个全局渐近稳定的概周期解,推广了已有的结果.