基于多目标优化的ISMA-CNN-BiLSTM短期负荷预测

为提高短期负荷的稳定预测能力,提出一种基于多目标的改进黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA)的卷积神经网络-双向长短期记忆(CNN-BiLSTM)短期负荷预测模型。针对现有黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优且全局搜索能力存在一定局限的问题,首先,采用Sin混沌映射生成初始黏菌种群;其次,引入Tent混沌映射和高斯变异来提高种群的多样性,增强寻找局部最优解的概率;同时,还引入了新的自适应惯性权重和融合随机扰动、贪心策略等改进方法,以优化算法的全局搜索能力。此外,为了验证ISMA的优势,基于不同类型的测试函数进行实验,相较于其他算法,ISMA具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。最后,对某区域的真实负荷数据进行分析,结果表明,在预测一周负荷时,所提出的模型相较于CNN-BiLSTM和SMA-CNN-BiLSTM模型,其平均绝对百分比误差分别降低了1.79%和1.04%,进一步验证了ISMA-CNN-BiLSTM模型在短期负荷预测方面具有较高的准确性。

人工智能技术迅猛发展背景下机器人工程专业人才培养探索

铺天盖地的人工智能教育论坛、研讨会、培训班,不仅促进了“人工智能”研究的深入和应用推广,同时也为人工智能(AI)向“人工智能+教育”发展提供了技术基础。研究了“新工科”与“双一流”背景下国家颁布的一系列人工智能发展战略政策,探索了人工智能发展现状及发展趋势,论证了机器人工程专业人才培养方案,研究内容对人工智能人才培养具有一定的借鉴意义。

对高校教学秘书工作的认识与思考

文章对高校教学秘书工作的特点和高校教学秘书工作的角色定位,以及高校教学秘书应具备的素质进行了分析,同时对高校教学秘书应具备的思想、业务素质和学习意识提出了要求。

南北方建筑围护结构节能措施比较研究

结合建筑节能的重要意义,对我国南北方建筑围护结构节能措施做了比较研究,针对性地提出了改善围护结构节能效果的方法和存在的问题,以期真正实现节能减排的目的。

基于距离误差的机器人参数辨识模型与冗余性分析

为避免机器人运动学参数辨识过程中,测量坐标系与机器人基坐标系之间繁琐的坐标变换,首先利用关节旋量的空间几何特性,提出了基于伴随变换的距离误差模型。其次,针对距离误差模型中可辨识参数的冗余性,通过辨识雅可比矩阵的零空间分析,确定了可辨识参数的数目与误差测量方式之间的关系。确定了绕对应关节旋转的测量方式和相对初始位形的测量方式下可辨识参数的数目。最后,对KUKA you Bot机器人的运动学参数辨识进行了实验研究,实验结果验证了距离误差模型的有效性和参数冗余性分析的正确性。