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基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方法
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作者 李奕宏 王燕 《北京印刷学院学报》 2024年第12期29-36,共8页
为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和在进行变分模态分解(VMD)时,盲目选取模态数和惩罚因子,以及相较于HHT边际谱,傅里叶分析频谱只反映某一个频率在信号中的存在可能性的问题,本文提出一种基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方... 为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和在进行变分模态分解(VMD)时,盲目选取模态数和惩罚因子,以及相较于HHT边际谱,傅里叶分析频谱只反映某一个频率在信号中的存在可能性的问题,本文提出一种基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方法。首先,利用霜冰优化算法(RIME)对滚动轴承信号进行分析,采用样本熵作为适应度函数,计算出最佳分解层数和惩罚因子;然后基于得到的最优分解参数,对轴承信号进行分解得到各模态分量,随后根据中心频率验证有效性,并将其与北方苍鹰优化算法(NGO)优化VMD方法进行对比,随后使用希尔伯特变换获得各模态分量的频谱特性;最后计算各模态分量的特征参数,构成特征量集合,用于识别轴承故障信号。实验结果表明该方法得到的参数合理有效且参数最优,所提出的特征提取方法能有效分解滚动轴承故障信号并构建相应特征量集合。 展开更多
关键词 轴承故障 变分模态分解(VMD) 霜冰优化算法(rime) 希尔伯特边际谱(HHT) 特征提取
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RIME模型在医学生临床实践评价中的应用
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作者 陆悦 陆小燕 +1 位作者 周璐瑶 黎佳思 《中国高等医学教育》 2024年第3期55-56,共2页
如何对教学质量进行有效评价仍然是目前医学教育的难点。“汇报者—解读者—管理者—教育者(RIME)”模型是一种有效的医学教育评价方法。但RIME模型目前在我国知晓度不高,相关研究很少,因此对其由来及发展,在临床医学实践评价中的应用进... 如何对教学质量进行有效评价仍然是目前医学教育的难点。“汇报者—解读者—管理者—教育者(RIME)”模型是一种有效的医学教育评价方法。但RIME模型目前在我国知晓度不高,相关研究很少,因此对其由来及发展,在临床医学实践评价中的应用进展,优缺点及应用前景等进行综述,以期为临床教学评价提供一种新的方法和途径。 展开更多
关键词 rime模型 医学生 临床实践 教学评价
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基于RIME-CNN-SVR模型的麦田土壤水分反演
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作者 王然 赵建辉 +1 位作者 杨会巾 李宁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期94-102,共9页
土壤水分监测对于农业生产和作物产量预估具有重要意义。近年来深度学习技术在土壤水分反演领域得到广泛应用,但大多侧重于模型结构增强和优化,对模型超参数优化研究探索不足。该研究提出了一种基于霜冰优化算法(rime optimization algo... 土壤水分监测对于农业生产和作物产量预估具有重要意义。近年来深度学习技术在土壤水分反演领域得到广泛应用,但大多侧重于模型结构增强和优化,对模型超参数优化研究探索不足。该研究提出了一种基于霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)超参数优化模型,结合极化分解技术来校正植被对土壤水分反演精度的影响,以提高冬小麦农田土壤水分反演性能。首先利用RIME优化CNN超参数以构建RIME-CNN模型,然后使用RIME-CNN模型对特征参数进行自适应提取和挖掘,之后对这些特征参数进行正则化处理并输入到支持向量回归(support vector regression,SVR)模型,构建RIME-CNN-SVR模型进行土壤水分估算。为验证所建RIME-CNN-SVR模型的有效性,利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据结合光学遥感数据,在河南省开封市冬小麦农田区进行试验验证和精度分析。结果表明,该方法在不增加模型结构复杂性和可学习参数的前提下,显著提升了模型的预测性能,决定系数可达0.72,均方根误差为2.78%,平均绝对误差为2.20%。该研究可为农业生产提供一个更为准确、可靠的土壤水分监测手段。 展开更多
关键词 土壤水分 卷积神经网络 支持向量回归 霜冰优化算法 极化分解 合成孔径雷达
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基于RIME和1DCNN-LSTM-Attention的无创血糖预测模型研究
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作者 贺义博 靳鸿 +1 位作者 周春 屈盛玉 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期83-88,共6页
实现无创血糖检测对于糖尿病患者来说具有重要意义,然而目前市面上的无创血糖仪存在检测精度不高的问题。为了提高无创血糖检测的准确度,基于近红外无创血糖检测仪,构建了1DCNN-LSTM-Attention混合预测模型,同时引入了霜冰优化算法(RIME... 实现无创血糖检测对于糖尿病患者来说具有重要意义,然而目前市面上的无创血糖仪存在检测精度不高的问题。为了提高无创血糖检测的准确度,基于近红外无创血糖检测仪,构建了1DCNN-LSTM-Attention混合预测模型,同时引入了霜冰优化算法(RIME)。该模型通过一维卷积神经网络(1DCNN)提取数据中的局部特征,将所提取的特征向量作为长短期记忆(LSTM)网络的输入,捕捉数据中的依赖关系;采用注意力机制(Attention)为LSTM的输出赋予不同的权重,增强关键信息提取;通过RIME算法优化模型参数,避免陷入局部最优解。结果表明,引入RIME的1DCNN-LSTM-Attention混合模型预测效果优于1DCNN、LSTM、1DCNN-LSTM、1DCNN-LSTM-Attention等模型,预测血糖值与有创血糖值的平均绝对误差为0.121 0,均方误差为0.018 6,相关系数达到了0.982 3。该模型有助于提高近红外无创血糖检测的精确度和可靠性。 展开更多
关键词 近红外无创血糖检测 一维卷积神经网络 霜冰优化算法 长短期记忆网络 注意力机制 参数优化
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PREDICTION OF RIME ICE ACCRETION AND RESULTING EFFECT ON AIRFOIL PERFORMANCE 被引量:3
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作者 陈维建 张大林 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2005年第1期9-15,共7页
The roughness effect based on the wall function method is introduced into the numerical simulation of the rime ice accretion and the resulting effect on the aerodynamic performance of the airfoil. Incorporating the tw... The roughness effect based on the wall function method is introduced into the numerical simulation of the rime ice accretion and the resulting effect on the aerodynamic performance of the airfoil. Incorporating the two-phase model of air/super-cooled droplets in the Eulerian coordinate system, this paper presents the simulation of the rime ice accretion on the NACA 0012 airfoil. The predicted rime ice shape is compared with those results of measurements and simulations by other icing codes. Also the resulting effects of rime ice on airfoil aerodynamic performance are discussed. Results indicate that the rime ice accretion leads to the loss of the maximum lift coefficient by 26%, the decrease of the stall angle by about 3° and the considerable increase of the drag coefficient. 展开更多
关键词 numerical simulation anti/de-icing rime ice ROUGHNESS aerodynamic performance
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RIME-VMD-LSSVM在气体绝缘电器局放故障识别的应用
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作者 张超 张运 +2 位作者 张士勇 高鹏 刘虹 《电工技术》 2024年第19期178-183,共6页
气体绝缘组合电器中存在多种绝缘故障,准确识别GIS的故障类型对保障电力安全具有重要意义。为此,提出一种基于霜冰优化算法(Rime optimization algorithm,RIME)优化变分模态分解(VMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)的GIS局部放电分类识别... 气体绝缘组合电器中存在多种绝缘故障,准确识别GIS的故障类型对保障电力安全具有重要意义。为此,提出一种基于霜冰优化算法(Rime optimization algorithm,RIME)优化变分模态分解(VMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)的GIS局部放电分类识别方法。首先引入RIME以最小包络熵作为目标函数对VMD中K和α两参数进行优化。然后对IMFs进行选取,并采用峭度、裕度、波形提取特征。最后将提取的特征向量输入RIME-LSSVM进行识别诊断。经过对4种局放特高频信号进行处理分析,表明相比于传统算法,该方法的RIME-VMD-LSSVM诊断效果更好,能有效识别不同的绝缘缺陷故障,识别正确率相较于其他传统算法最高可提升约16%,对GIS等高压电力设备故障识别有进步意义。 展开更多
关键词 GIS 局部放电 VMD 霜冰优化算法 最小二乘支持向量机
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The Images in The Rime of the Ancient Mariner
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作者 XING Fang-fang HUA Yan 《Journal of Literature and Art Studies》 2017年第6期675-678,共4页
The paper mainly talks about the background of S. T. Coleridge and the images of The Rime of the AncientMariner. As for the images, the wind, the albatross and the snake will be thoroughly discussed. There are manydif... The paper mainly talks about the background of S. T. Coleridge and the images of The Rime of the AncientMariner. As for the images, the wind, the albatross and the snake will be thoroughly discussed. There are manydifferent images which also have different meanings and connotations in the context. What's more, the poemexpresses the theme of the metabolic relationships between men and nature: harmony, conflict or compromise. 展开更多
关键词 The rime of the ANCIENT Mariner S. T. Coleridge IMAGES
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The Wind in"The Rime of the Ancient Mariner
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作者 Sun Peipu 《山东理工大学学报(社会科学版)》 1995年第2期75-77,共3页
Generally, Coleridge’s poems are mainly divided into two groups:one is to use common Language to depict commom things and common people; the other is to use unique imagination to describe supernatural things. "T... Generally, Coleridge’s poems are mainly divided into two groups:one is to use common Language to depict commom things and common people; the other is to use unique imagination to describe supernatural things. "The Rime of the Ancient Mariner"belongs to the second group. Some critics blame Coleridge for his lack of morals in this poem, but in fact,this poem contains lots of morals, as Coleridge himself said.Coleridge succeeds in exploring the theme of sin and punishment by his rich imagination and by the depicting of supernatural things. In "The Rime of the Ancient Mariner", Coleridge intentionally built a symbolic world of the supernatural wind, the bird, the sun, the moon ,the ship and the sea. All these symbols serve to develop the theme of Fall and Redemption, and play so important a part in the poem that we even can take it as a symbolic poem. In the following pages, I am going to devote to the functions of the supernatural wind in particular. Coleridge bestows the wind with a great deal of 展开更多
关键词 WIND The Wind in"The rime of the Ancient Mariner
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基于RIME-IAOA的混合模型短期光伏功率预测
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作者 王仁明 魏逸明 席磊 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2025年第1期81-88,共8页
光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦... 光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦控制因子的动态边界策略来控制算数优化算法(AOA)数值的增长速率从而提升算法的精度和稳定性;利用自适应T分布变异策略来改进AOA的局部搜索能力和全局开发能力,更好地避免局部最优解.两种智能优化算法的加入使得整体模型的预测效率和速度都有很大提升,实验结果表明组合模型RIMEVMD-IAOA-LSTM相比于其他预测模型有较高的光伏功率预测精度. 展开更多
关键词 霜冰优化算法 变分模态分解 算术优化算法 余弦控制因子策略 自适应T分布策略 短期光伏功率预测
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增强型霜冰优化算法的复杂环境下机器人路径规划
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作者 谢灿坤 于丽娅 +2 位作者 张涛 任文杰 莫代贵 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期185-195,共11页
针对原始霜冰优化算法(RIME)在移动机器人路径规划问题中存在易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种增强型霜冰优化算法(ERIME)用于对复杂环境下移动机器人进行路径规划。首先,采用基于sine混沌映射的透镜成像种群选择策略对种群... 针对原始霜冰优化算法(RIME)在移动机器人路径规划问题中存在易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出一种增强型霜冰优化算法(ERIME)用于对复杂环境下移动机器人进行路径规划。首先,采用基于sine混沌映射的透镜成像种群选择策略对种群初始化阶段进行增强以增加种群多样性,使算法更好地进行探索和开发;其次,使用随机因子控制的最值搜索策略和质心中点引导的开发机制对算法的探索和开发阶段进行改进,增强算法跳出局部最优解的能力,更好地探索全局最优解,并加快算法的收敛速度;此外,建立ERIME算法的Markov链模型,证明了算法的全局收敛性。为验证ERIME的有效性,对该算法采用CEC2017测试集进行验证,并与其他知名的元启发式算法进行比较,结果表明该算法具有良好的性能。最后,将其应用于复杂环境下的移动机器人路径规划问题中,实验结果表明,ERIME可以高效地为机器人进行路径规划,且可以找到一个非常优质的路径。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 霜冰优化算法 栅格地图 sine映射 最值搜索
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Exams, NEWSWEEK, and Rime
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作者 毛竹晨 《当代外语研究》 1998年第1期33-37,共5页
(1997/11/20) It is 9: 30 in the evening. I have just finished the final exam of Macroeconomics.It is scheduled from 7 p. m. to 10 p. m. It is not that difficult. But it takes me abouttwo hours to finish, because we ne... (1997/11/20) It is 9: 30 in the evening. I have just finished the final exam of Macroeconomics.It is scheduled from 7 p. m. to 10 p. m. It is not that difficult. But it takes me abouttwo hours to finish, because we need to write a lot and there is some computution to do. 展开更多
关键词 Exams NEWSWEEK and rime
原文传递
An Imbalanced Data Classification Method Based on Hybrid Resampling and Fine Cost Sensitive Support Vector Machine 被引量:2
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作者 Bo Zhu Xiaona Jing +1 位作者 Lan Qiu Runbo Li 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第6期3977-3999,共23页
When building a classification model,the scenario where the samples of one class are significantly more than those of the other class is called data imbalance.Data imbalance causes the trained classification model to ... When building a classification model,the scenario where the samples of one class are significantly more than those of the other class is called data imbalance.Data imbalance causes the trained classification model to be in favor of the majority class(usually defined as the negative class),which may do harm to the accuracy of the minority class(usually defined as the positive class),and then lead to poor overall performance of the model.A method called MSHR-FCSSVM for solving imbalanced data classification is proposed in this article,which is based on a new hybrid resampling approach(MSHR)and a new fine cost-sensitive support vector machine(CS-SVM)classifier(FCSSVM).The MSHR measures the separability of each negative sample through its Silhouette value calculated by Mahalanobis distance between samples,based on which,the so-called pseudo-negative samples are screened out to generate new positive samples(over-sampling step)through linear interpolation and are deleted finally(under-sampling step).This approach replaces pseudo-negative samples with generated new positive samples one by one to clear up the inter-class overlap on the borderline,without changing the overall scale of the dataset.The FCSSVM is an improved version of the traditional CS-SVM.It considers influences of both the imbalance of sample number and the class distribution on classification simultaneously,and through finely tuning the class cost weights by using the efficient optimization algorithm based on the physical phenomenon of rime-ice(RIME)algorithm with cross-validation accuracy as the fitness function to accurately adjust the classification borderline.To verify the effectiveness of the proposed method,a series of experiments are carried out based on 20 imbalanced datasets including both mildly and extremely imbalanced datasets.The experimental results show that the MSHR-FCSSVM method performs better than the methods for comparison in most cases,and both the MSHR and the FCSSVM played significant roles. 展开更多
关键词 Imbalanced data classification Silhouette value Mahalanobis distance rime algorithm CS-SVM
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建筑结构火灾下倒塌应急监测技术研究
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作者 靳晓 王东升 +4 位作者 王立娟 马国超 唐尧 刘欢 黄昌萍 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3847-3853,共7页
建筑火灾已经成为威胁城市公众安全的主要灾害之一。为了保护消防救援人员的人身安全,综合运用红外热成像、测量机器人和近景摄影测量等技术构建了一种建筑结构火灾下倒塌应急监测方法,对火灾下建筑的温度场和形变场进行监测,辅助开展... 建筑火灾已经成为威胁城市公众安全的主要灾害之一。为了保护消防救援人员的人身安全,综合运用红外热成像、测量机器人和近景摄影测量等技术构建了一种建筑结构火灾下倒塌应急监测方法,对火灾下建筑的温度场和形变场进行监测,辅助开展建筑倒塌风险分析。该方法采用红外热成像技术获取建筑火灾的温度场数据;利用测量机器人和近景摄影测量技术分别获取关键点位高精度形变数据和多方位立体形变数据;建立了雾凇优化算法(Rime Optimization Algorithm,RIME)与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)相结合的协同校正模型RIME-ELM,利用关键点位高精度形变数据对近景摄影测量的监测结果进行校正,提高立体形变监测数据的精度。为了验证该方法的有效性,搭建建筑结构实体模型,模拟开展火灾应急监测。结果表明,该方法所获取的火场温度和形变数据符合建筑火灾一般规律,利用RIME-ELM模型所获取的形变校正结果与ELM模型相比,平均相对误差明显降低。这验证了该方法的有效性和可行性,能够为消防应急救援提供全面、可靠的数据支撑。 展开更多
关键词 安全工程 建筑火灾 倒塌应急监测 雾凇优化算法(rime) 极限学习机(ELM)
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Case Studies of the Microphysical and Kinematic Structure of Summer Mesoscale Precipitation Clouds over the Eastern Tibetan Plateau
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作者 Shuo JIA Jiefan YANG Hengchi LEI 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2024年第1期97-114,共18页
Three cases of microphysical characteristics and kinematic structures in the negative temperature region of summer mesoscale cloud systems over the eastern Tibetan Plateau(TP)were investigated using X-band dual-polari... Three cases of microphysical characteristics and kinematic structures in the negative temperature region of summer mesoscale cloud systems over the eastern Tibetan Plateau(TP)were investigated using X-band dual-polarization radar.The time-height series of radar physical variables and mesoscale horizontal divergence δderived by quasi-vertical profiles(QVPs)indicated that the dendritic growth layer(DGL,-20°C to-10°C)was ubiquitous,with large-value zones of K_(DP)(specific differential phase),Z_(DR)(differential reflectivity),or both,and corresponded to various dynamic fields(ascent or descent).Ascents in the DGL of cloud systems with vigorous vertical development were coincident with large-value zones of Z_(DR),signifying ice crystals with a large axis ratio,but with no obvious large values of K_(DP),which differs from previous findings.It is speculated that ascent in the DGL promoted ice crystals to undergo further growth before sinking.If there was descent in the DGL,a high echo top corresponded to large values of K_(DP),denoting a large number concentration of ice crystals;but with the echo top descending,small values of K_(DP) formed.This is similar to previous results and reveals that a high echo top is conducive to the generation of ice crystals.When ice particles fall to low levels(-10℃ to 0℃),they grow through riming,aggregation,or deposition,and may not be related to the kinematic structure.It is important to note that this study was only based on a limited number of cases and that further research is therefore needed. 展开更多
关键词 Tibetan Plateau polarimetric variables MICROPHYSICS dendritic growth layer kinematic structure aggregation RIMING
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考虑季节变化对负荷特征影响的电力系统短期负荷预测
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作者 赵艺然 张茗可 《电力与能源》 2024年第4期455-459,473,共6页
随着微电网用电设备的复杂化,产生的环保、经济效益问题日益突出,电力负荷的短期预测对于区域的精细化调度至关重要。当前的负荷预测方法缺乏对不同区域季节性变化因素的表征,导致预测精度较低。提出了一种基于改进的自适应噪声完备集... 随着微电网用电设备的复杂化,产生的环保、经济效益问题日益突出,电力负荷的短期预测对于区域的精细化调度至关重要。当前的负荷预测方法缺乏对不同区域季节性变化因素的表征,导致预测精度较低。提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解一霜冰优化算法——双向循环神经网络(ICEEMDAN-RIME-BiGRU)考虑季节差异的短期负荷预测方法。首先,采用ICEEMDAN方法对四季的电力负荷进行分解;其次,结合RIME算法的软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制,分别学习不同季节下电力负荷的分量特征,实现对BiGRU模型的参数寻优,并将特征分量输入网络模型,所得结果相加得到时间序列预测值;最后,以某地区微电网的负荷数据为例进行算例分析。结果显示,所提出的方法相较于其他3种典型相关预测方法,对于区域季节性差异对负荷的影响具有显著的表征能力,可以提升负荷预测精度。 展开更多
关键词 微电网负荷 季节性变化 ICEEMDAN算法 BiGRU算法 rime算法
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边缘计算在输电线路监测通信组网中的应用分析
16
作者 康宇昊 《技术与市场》 2024年第11期50-53,60,共5页
输电线路监测是保障电网安全、高效运行的关键环节。传统的输电线路监测系统主要依赖中心化的数据传输和处理方式,存在实时性差、传输延迟、带宽受限等问题。为解决上述难点,研究从边缘节点选择与部署、数据预处理、开发Rime协议栈、多... 输电线路监测是保障电网安全、高效运行的关键环节。传统的输电线路监测系统主要依赖中心化的数据传输和处理方式,存在实时性差、传输延迟、带宽受限等问题。为解决上述难点,研究从边缘节点选择与部署、数据预处理、开发Rime协议栈、多跳级联链路拓扑结构设计等多个方面,提出了基于边缘计算的输电线路监测通信组网方案。仿真试验结果显示:相较于传统的中心化处理方式,不同操作场景下,该方案在数据处理时延、实时故障检测率以及分布式计算效率方面均显示出明显的优势。旨在为输电线路监测通信组网优化提供理论依据和实践参考。 展开更多
关键词 边缘节点 数据预处理 rime协议栈
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基于A-MPC的MMC-HESS平抑光伏功率波动优化策略
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作者 霍俊达 王毅 孟建辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期48-59,共12页
为更好地解决光伏功率波动问题,提出一种光伏功率波动平抑及功率指令分配优化策略。首先,结合模块化多电平换流器-混合储能系统MMC-HESS(modular multilevel converter-hybrid energy storage system)提出自适应模型,预测控制实时平抑... 为更好地解决光伏功率波动问题,提出一种光伏功率波动平抑及功率指令分配优化策略。首先,结合模块化多电平换流器-混合储能系统MMC-HESS(modular multilevel converter-hybrid energy storage system)提出自适应模型,预测控制实时平抑光伏功率波动,根据储能状态自适应调整目标函数;然后,提出霜冰算法优化的变分模态分解算法,双重分解储能总出力,完成MMC-HESS功率的初次分配;最后,通过充放电一致性优化、功率调整及模糊控制对功率分配指令进行双层优化。算例验证结果证明,所提策略能够有效平抑光伏功率波动,保护储能和优化HESS运行。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 混合储能 自适应模型预测控制 霜冰算法优化的变分模态分解 双层优化
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强化数据预处理的BLSTNet-CBAM短期电力负荷预测 被引量:1
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作者 陈万志 张思维 王天元 《计算机系统应用》 2024年第5期47-56,共10页
针对负荷数据复杂性、非平稳性以及负荷预测误差较大等问题,提出一种综合特征构建和模型优化的短期电力负荷预测新方法.首先采用最大信息系数(MIC)分析特征变量的相关性,选取与电力负荷序列相关的特征变量,同时,考虑变分模态分解(VMD)... 针对负荷数据复杂性、非平稳性以及负荷预测误差较大等问题,提出一种综合特征构建和模型优化的短期电力负荷预测新方法.首先采用最大信息系数(MIC)分析特征变量的相关性,选取与电力负荷序列相关的特征变量,同时,考虑变分模态分解(VMD)方法容易受主观因素的影响,采用霜冰优化算法(RIME)优化VMD,完成原始电力负荷序列的分解.然后改进长短期时间序列网络(LSTNet)作为预测模型,将其递归层LSTM更新为BiLSTM,并引入卷积块注意力机制(CBAM)进行预测.通过对比实验和消融实验的结果表明:经RIME-VMD优化后,LSTM、GRU、LSTNet模型预测的均方根误差(RMSE)均降低20%以上,显著提高模型预测精度,且能够适应于不同预测模型.所提出的BLSTNet-CBAM模型与LSTM、GRU、LSTNet相比,RMSE分别降低了35.54%、6.78%、1.46%,提高了短期电力负荷预测的准确性. 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 霜冰优化算法 变分模态分解 长短期时间序列网络 卷积块注意力机制
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基于霜冰优化算法的半主动悬架控制策略研究
19
作者 孙京哲 魏文智 严天一 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2024年第3期68-77,共10页
针对半主动悬架控制策略及控制参数整定问题,提出了基于霜冰优化算法的自适应模糊PID和模糊PID并联复合控制策略。基于连续可调阻尼(Continuous Damping Control, CDC)减振器搭建了四分之一半主动悬架系统模型,利用BP神经网络构建CDC减... 针对半主动悬架控制策略及控制参数整定问题,提出了基于霜冰优化算法的自适应模糊PID和模糊PID并联复合控制策略。基于连续可调阻尼(Continuous Damping Control, CDC)减振器搭建了四分之一半主动悬架系统模型,利用BP神经网络构建CDC减振器非参数正、逆模型,采用霜冰优化算法进行控制策略参数整定,在Matlab/Simulink环境下开展随机路面及其叠加单凸块路面仿真实验,相比被动悬架,该控制策略使行驶平顺性提升36.18%与33.66%,多种加权系数下悬架综合性能评价指标均在10%与7%以上。 展开更多
关键词 霜冰优化算法 参数整定 CDC减振器 模糊PID BP神经网络
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基于多梯度供储协同调控策略的多能源系统联合优化调度
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作者 裴志刚 高捷 +4 位作者 陈佳明 刘维康 王言珂 韩柯阳 方渊 《分布式能源》 2024年第6期19-29,共11页
随着可再生能源的快速发展,小水电站作为一种清洁能源,展现出良好的发展前景。然而,目前小水电站面临着规模较小、参与电网调度机制不足以及调峰调频运行模式亟待创新等问题。基于小水电站的运行特点,考虑火电机组的成本与排放,以及小... 随着可再生能源的快速发展,小水电站作为一种清洁能源,展现出良好的发展前景。然而,目前小水电站面临着规模较小、参与电网调度机制不足以及调峰调频运行模式亟待创新等问题。基于小水电站的运行特点,考虑火电机组的成本与排放,以及小水电站的稳定运行,构建了多级梯度变速控水稳定调节的小水电站模型。同时,提出了改进的雾凇优化算法及多梯度供-储协同调度策略,以探讨实现系统经济效益、环境效益和调度稳定性综合最优决策方案。实验结果表明,与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法及冠豪猪(crested porcupine optimizer,CPO)算法相比,改进后的雾凇优化算法在提高系统经济性方面约提升8.7%,减少污染排放约20.6%,并增强小水电站运行稳定性约32.6%。研究结果验证了所提出模型和算法的有效性,为多源能互补系统协调运行优化提供了新的思路。 展开更多
关键词 可再生能源 小水电站模型 多梯度控制 协同调度策略 雾凇优化算法
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