BAS-BP控制模型在化工厂空调节能中的应用研究

实施能源控制,降低化工材料企业能源消耗对企业实施转型升级,提升企业市场竞争力具有至关重要的意义。对化工企业厂房空调系统进行了分析,将空调系统能效比作为节能智能控制的目标。采用BAS对BP神经网络初始权值与偏置进行优化,得到了BAS-BP模型,通过该模型对厂房空调系统实施节能智能控制。将该节能智能控制模型应用于某化工材料企业中,通过520次迭代,厂房内温度区域稳定,为24.5℃,同时得到了各影响因素的值。这对化工材料企业厂房空调节能智能控制提供了数据支撑。

基于BA-ELM和模糊机会约束的源荷储资源协同运行

可靠有效的中长期电力需求预测是电力生产输送的重要依据,同时我国新能源行业发展迅速,风光波动性的影响不可忽视,未来电力系统规划能否适应需求变化场景经济高效地运行成为研究热点.为综合考虑电力需求与电力系统协同运行,平抑新能源波动与需求偏差,提出一种基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和引入模糊参数的源荷储资源协同运行算法的预测调度综合评价模型,并以西北某地区为例进行了分析研究,结果表明,该模型可以准确预测不同发展情景下的电力需求,并且可以为源荷储资源规划优化提出科学性参考意见.

BA网络的一个等价演化模型

ER随机网络和BA网络对网络科学的发展起着十分重要的作用,在网络研究中ER网络与其等价模型可以替代使用。本文提出了BA网络的一个等价的演化模型,并解析计算和模拟了模型的节点度分布、集聚系数和平均路径长度,其演化成的结构特性与BA网络相同。在本模型的演化过程中,不需要拥有网络节点度的完全信息,没有择优连接过程,大大缩短了网络生成时间。因此,研究BA网络的性质和动力学时,可以将本模型替换BA网络。

BA模型的三种扩展

无标度网络的发现,使人类对于复杂网络的认识进入了一个新的天地.BA模型是对于这种新认识的第1个抽象模型.由于考虑了系统的成长性和连接的择优性,BA模型给人们带来了很多启发.但是BA模型的两个基本假定,对于解释许多现实中的现象来说过于简单,与现实的网络还有较大的距离.所以,作者试图对BA模型进行扩展,即根据现实中的网络,增添某些假定,并通过计算机模拟进行观察,以便进一步探索复杂网络系统的规律.对BA模型的扩充考虑了3个因素:择优选择的成本;边的重新连接;网络的初始状态.实验结果表明,在考虑了这些因素之后,BA模型的基本结论并没有变化,它们的影响在于演化过程的某些方面,例如在某些极端条件下的演变趋势等.

生态学视角下的集装箱海运网络适应度BA模型

集装箱海运网络主要反映的是港口与航线的空间组织,其演化是一种复杂的社会、经济、历史的整合过程。运用生态学的隐喻方法对其演化的动力机制进行剖析,充分考虑到现实集装箱海运网络的规模限制与动态发展的演化特征,提出基于"优胜劣汰"的五种机制:节点增加、节点删除、择优连接、反择优删除与重新连接;通过设计港口腹地经济、港口吞吐量、港口区位等适应性指标对港口节点适应度进行度量,构建出一个适应度BA模型;对港口节点度分布的理论推导与数值模拟结果表明:(1)该模型的度分布不仅取决于港口节点的度,更依赖于港口节点的适应度。(2)该模型能够得到一个度分布服从幂律指数为γ=1+1/β的无标度网络。(3)若每个港口节点取相同适应度时,该模型呈现出"先到者赢"的特征;若每个港口节点适应度并不完全相同时,该模型呈现出"适者更富"的特征。

一类新SEIRS模型在BA网络上的传播行为研究

提出了一类新的SEIRS模型:潜伏状态节点以一定概率进入染病状态的同时,以一定概率进入免疫状态。首先利用平均场理论对疾病的传播行为进行了理论分析,得到了疾病传播的临界阈值,证明了疾病的爆发与消亡完全由临界阈值确定。然后通过计算机仿真,验证了理论结果的正确性。实验结果表明增大节点从潜伏状态向免疫状态的转化概率可有效控制疾病的传播。

BA网络上的网站推广仿真研究

采用仿真的方法研究了具有幂率度分布的无标度网络BA网络上的网站推广过程,目的是研究不同的网站推广策略和推广载体的物理特性对网站推广效果的影响。仿真结果表明:采用病毒营销推广策略在BA网络上进行网站推广时,可以带来推广效果上的明显改善;在平均度较大的BA网络上进行网站推广其效果要优于在平均度较小的网络上进行。

基于改进BA模型的海运复杂网络演化研究

以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度特性.据此,针对港口节点进行研究,分析节点连接概率的影响因素,通过加权量化和MATLAB编程得到节点吸引度,进而改进了BA网络模型中的节点连接概率.选取2007和2010年全球15个主要港口的相关数据,运用上述改进模型分别得到2a的海运网络演化情况,验证了海运网络具有小世界和无标度网络特征,并得出2010年海运演化网络平均路径更短、集聚性更强,度值相差更悬殊,网络连接更加频繁与高效.

对BA网络4种攻击的最优策略

研究了边的失效对无标度网络拓扑结构的影响.在去边机制下,对BA网络进行4种攻击模拟;对不同边失效概率P和被攻击节点数百分比f,计算网络全局效率E,并给出E-f关系图和E-P关系图;通过数据分析,得出适合4种攻击模式的最佳攻击策略.

BA无标度网络性能优化方法研究

诸如Internet的web层及路由层、城市公交网、航空网等实际网络都呈现BA网络的无标度特点.常用的提高此类网络性能的代表性方法有优化路由算法参数、增加网络节点处理能力等.通过研究BA网络拓扑、局部路由算法及节点处报文数之间的关系,从理论上揭示了上述两种方法的优缺点,同时设计了一种通过优化配置节点处理能力来提高网络性能的新方法.仿真实验表明:优化路由算法参数能扩大网络容量,但会增加报文路由时间;提高少数大度节点转发能力也能扩大网络容量,同时避免增加报文路由时间,但需额外增加网络节点处理能力;而新设计的方法则能够在不增加网络节点处理能力之和的基础上大幅扩大网络容量、减少报文路由时间.本文的研究成果可为BA网络优化设计提供基础.

BA指数网络结构特性精确计算

度分布和平均路径长度是复杂网络的两个重要结构特性.对于随机增长的网络,其平均路径长度一般主要通过计算机模拟给出数值结果,尚无一个普适的解析计算方法.为此首先利用主方程的方法对BA随机指数网络的度分布进行解析推导,与B arabás i等的结果相比所得度分布与计算机模拟值更接近.然后对BA随机指数网络和BA确定性指数网络的平均路径长度进行解析计算,所得结果与经典的ER随机图相似,即平均路径长度以网络大小的对数形式增长.此外,对BA随机指数网络平均路径长度的模拟值与解析计算结果相吻合.最后,对BA确定性指数网络的度分布与直径进行了解析计算,并对两个网络的结构特性作了比较.比较结果表明,BA随机指数网络和BA确定性指数网络的结构性质虽然存在量上的差异,但从定性角度来说,其拓扑结构是相同的.

无标度BA网络上对立舆论的传播规律

通过在无标度BA(Barabási-Albert)网络上设计个体的局部相互作用规则,讨论对立舆论在BA网络中的传播规律.将对立舆论传播过程分为自由传播和竞争传播两个阶段,并设置自由传播阈值m1和竞争传播阈值m2,传播深度h.实验结果表明:随着m1,m2值的变化及传播深度h的变化,对立舆论在网络中呈现出不同的分布情况,从而导致舆论传播的最终结果不同.

一种基于边数随机增长的BA网络模型

针对基本BA网络模型模拟现实网络的局限性,采用新节点的度数增加服从泊松分布的随机函数来代替传统BA模型中的常数,修改了节点度数的增长方式,提出了一种基于边数随机增长的改进网络模型。从理论分析和实验验证两方面对该模型进行了分析和研究。理论证明过程中,利用率方程法计算度分布并得到了解析解,而计算机仿真则验证了度分布解析解的正确性。仿真结果表明改进后的网络模型符合现实网络的一定特性。

改进的BA网络演化模型的研究及应用

利用主方程和连续域理论分析了BA无标度网络的度分布以及初始吸引因子对网络节点度分布的演化过程。对BA模型进行了改进和推广,提出了随机吸引因子网络演化模型。此网络演化模型通过理论分析和数值模拟验证是吻合的,该模型是无标度网络演化模型。实验结果表明,改进的模型能够很好地反映现实系统中的一些重要性质,具有实际应用价值。

基于BAS-BP模型的在机测量系统误差白化建模

为了提高数控机床在机测量系统的测量精度,建立精确的、多因素影响下的单项误差白化模型,分析了在机测量系统单项误差的变化特点,提出一种BAS-BP建模方法,优化神经网络的权值和阈值,以空间位置和速度两种影响因素作为输入进行建模。以X轴5项几何误差为例,进行多元回归、BP和BAS-BP神经网络预测建模效果比较。实验结果表明,应用BAS-BP神经网络的预测建模精度最高,均方误差最大仅为0.7153μm。且能实现多因素影响下的几何误差白化建模,更适用于在机测量系统误差精确建模和后续的误差补偿。

基于BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位

针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的。以IEEE33节点配电网模型为例,分别针对单重故障、多重故障以及信息畸变情况进行仿真。仿真结果表明,提出的优化算法定位准确率为100%,且收敛速度快、容错性好。

BA模型的数学基础

该文基于马氏链的概念和技巧,给出了BA无标度网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并且从数学上重新推导了度分布的精确解析表达式.此处所用的方法具有一定的普适性,适用于更一般的无标度型复杂网络模型.

焦点企业成长视角的集群创新网络无标度特征研究——BA模型的改进及其模拟分析

无标度网络的发现,为人类认识复杂网络提供了一个全新的思路,而BA模型的建立为研究复杂网络提供了一个很好的方法。在BA模型的择优连接机制中加入适应度和度饱和值来模拟集群创新网络演进过程,进而对此类集群创新网络的无标度性特征进行模拟分析。研究得出,基于焦点企业成长的集群创新网络是一类异质性的网络,并具有集聚性、稳定性和脆弱性的特征。

无标度网络BA模型的物理内涵及其改进模型的比较

建立合适的网络模型有助于理解和研究网络结构和网络的动力学行为。本文考察了复杂网络的BA模型以及它的改进模型,分析比较每个模型的物理内涵及度分布,讨论了网络演化中择优机制的差异可能对其度分布特征产生重要的影响。并在各模型的基础上提出了一个新的更符合实际的改进模型,为复杂网络模型的更深一步探索提供了一个新思路。