基于局部密度聚类的WSN多Sink节点部署研究

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限,网络生命周期短的问题,在考虑网络成本的情况下,提出一种基于节点局部密度聚类的多Sink节点优化部署算法。首先,基于多属性因子构建聚类决策函数确定Sink节点部署位置,完成传感器节点聚类;然后,根据下一跳节点与Sink节点间距离最短准则搜索并形成数据传输路径;最后,以网络生命周期成本比最大化为依据确定最优的Sink节点数目,实现多Sink节点优化部署。仿真结果表明:与已有算法相比,所提算法能够有效延长网络生命周期,具有较高的网络生命周期能效比。

基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术

传统通信网络安全态势预测技术缺乏大数据支撑,难以对发生的攻击进行详细分类和追踪,导致在进行长时间的态势预测中收敛过慢,准确度降低.提出一种基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术.分析通信网络的属性以及特点,选择安全态势描述一级指标,将数据标准化处理之后,细分出二级指标;优化大数据聚类算法,计算最优聚类数量、确定聚类中心,建立关联规则库并优化预测流程,完成基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术的设计.通过实验结果表明,与两种传统的安全态势预测技术相比,设计的技术收敛速度更快,全体数据点没有出现残差扩散的现象,并且数据完整度较高.

面向光伏集群的配电网模型⁃数据联合驱动无功/电压控制

传统配电网的无功/电压控制(VVC)方法,难以兼顾控制决策的全局最优性与实时响应能力,分布式光伏(DPV)的分散化、高比例并网导致该矛盾日益突出。结合模型优化的寻优能力与深度强化学习的在线决策效率,提出了面向光伏(PV)集群的配电网模型-数据联合驱动VVC策略。首先,考虑日前优化调度与日内实时控制的运行特征,结合DPV集群划分,构建了配电网分布式两阶段VVC框架;然后,以系统运行网损最低为目标,建立了配电网分布式日前VVC模型,并提出了基于Nesterov加速梯度的分布式求解算法;其次,以日前决策为输入量,建立了基于部分可观马尔可夫博弈的配电网实时VVC模型,并提出了基于迭代终止惩罚函数的改进多智能体深度确定性策略梯度算法;最后,基于MATLAB/PyCharm软件平台进行了算例分析,验证了所提方法的全局趋优性以及实时响应能力,提高了PV高比例接入配电网运行的经济性和安全性。

宁夏回族自治区碳捕集、利用与封存源汇匹配与集群部署

“双碳”(碳达峰、碳中和)战略背景下,碳捕集、利用与封存技术(CCUS)是实现化石能源大规模低碳化利用的关键技术之一。近年,CCUS技术呈现出规模化和集群化发展趋势,而科学、合理的源汇匹配是CCUS集群部署工程选址的重要依据,能够建立高效CO_(2)输运管网、降低减排成本。宁夏是国家能源安全战略布局的重要保障基地,能源结构偏煤、工业结构偏重特征明显,面临着巨大的碳减排压力。针对宁夏CCUS集群部署的源汇匹配问题,调研评估了宁夏工业碳排放源特征和地质碳汇潜力,构建了CCUS源汇匹配模型,在充分考虑源汇性质、捕集-输运-封存成本、CO_(2)运输距离、区域地理条件、土地利用类型、人口密度等因素基础上,应用改进的节约里程法和基于地理信息系统(GIS)的最低成本路径优化法,结合ArcGIS平台和优化求解软件,获得了宁夏CCUS源汇匹配优化和应用方案,并提出宁夏CCUS集群部署建议。结果表明,截止2021年,宁夏工业碳排放源107个,碳排放总量2.26亿t/a,以化工(含自备电厂)和电力行业碳排放为主。宁夏主要封存地质体包括深部咸水层、深部不可开采煤层和油气藏,CO_(2)理论地质封存容量151.55亿t,以深部咸水层封存潜力最大。宁夏CCUS源汇匹配效果较好,在源汇直接相连的情况下,区内年排放量10万t以上的大型工业排放源CCUS集群部署(30 a规划期)总成本约2.45万亿元,并以捕集成本为主,占比83.65%,单位减排成本402.32元/t,共需建设CO_(2)运输管道2 459 km;改进的节约里程法和基于GIS的最低成本路径优化法可大幅降低CCUS集群部署成本,优化后CCUS单位减排成本降至381.76元/t,节约管道建设里程938 km。宁夏应聚焦电力、化工等“两高”(高耗能、高排放)行业,在以宁东能源化工基地为重点的北部、东部地区超前应用CCUS技术,打造宁东能源化工基地、银川—吴忠、石嘴山、中卫和固原5个CCUS特色集群,构建宁夏特色的工程化CCUS全流程技术模式。

新型电力系统主动构网机理与技术路径

随着新一代“双高”电力系统的发展,新能源并网变换系统逐渐由随网型向构网型演变,当新能源机组集群运行时,并网情况将更加复杂。变换器的构网能力需亟待研究,同时也是电力能源转型需承担的重要使命。该文立足并网系统内外形态的全局性和传统并网变换系统性能分析的局限性,对并网变换器的主动构网支撑机理进行再揭示。首先,对虚拟同步技术与构网机理进行简要评述;其次,就集群并网系统的建模问题、多机集群并网运行时的耦合交互问题、支撑构网能力的储能配置和运行边界等3个关键技术问题,进行深入研究;最后,针对上述3个关键技术问题,进行技术路径探索和研判。该文的思路为形成适用于未来新能源集群并网运行的系统化理论和实用化方法奠定一定基础。

基于集群辨识和卷积神经网络-双向长短期记忆-时序模式注意力机制的区域级短期负荷预测

为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题,提出一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)-时序模式注意力机制(temporal pattern attention,TPA)的预测方法。首先,将用电模式和天气作为影响因素,基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识,再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入,这样既能减少输入特征维度,降低计算复杂度,又能综合考虑预测区域的整体特征,提升预测精度。然后,针对区域电力负荷时序性的特点,用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测,该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵,并对隐状态矩阵的重要特征加权,从多时间步上捕获双向时序信息用于预测。最后,在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性。

基于改进Harris鹰优化的无线传感器网络分簇协议

针对无线传感器网络因能量效率低而导致网络生命周期短的问题,提出一种新的基于改进Harris鹰优化算法的无线传感器网络分簇协议(improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks, IHHOC). IHHOC采用改进的Harris鹰优化算法获得最优簇头集,首先通过Sobol序列初始化种群,并考虑剩余能量、与基站距离以及节点密度这3个参数定义适应度函数,通过探索、过渡和开发逐次迭代最终求得最优解;其次,采用高斯随机游走策略避免IHHOC陷入局部最优.成簇后,在簇头邻近簇中基于剩余能量、与簇头和基站距离找到最优转发节点,进一步降低网络能量消耗.仿真实验结果表明,IHHOC能有效提高网络能量效率,增大网络吞吐量,延长网络生命周期.

数字产业集群创新网络的形成机制与发展模式研究

数字产业集群是数字产业演进的高级形态,数字经济高质量发展的关键载体。数字产业集群形成于新发展格局下数字经济与实体经济的融合实践,以及有为政府与数字化企业的内外推动。政策环境激励、集群内行为主体对数字资源禀赋的高度依赖与共享,组织内自我驱动式创新、多元主体与头雁企业的互动,以及组织内的非平衡性与内在随机性动力构成了数字产业集群创新网络的形成机制。数字产业集群创新网络发展可以分为传统要素驱动模式、创新效率驱动模式、新型要素驱动模式这三类模式。进一步推动数字产业集群创新网络发展,需要深化链群互动与全局规划的战略协同,加强有效市场和有为政府的高度配合,优化数字产业与实体产业的良性互动,以全球化视野谋划推动集群科技创新,从而充分发掘集群网络优势,放大数据规模优势,最大程度地提升集群的创新能力。

基于船舶轨迹数据的几何航路网络建模方法

文中提出了一种基于船舶轨迹数据几何航路网络构建方法,通过选取符合条件的船舶轨迹特征点提取航路点区域,结合轨迹聚类与边界提取构建航路点区域的连接方法,建立几何航路网络.结果表明:该方法能够构建航行水域的几何航路网络.

全球价值链重构与中国制造集群网络转型升级

受制于发达国家的技术主导,中国制造业长期处于“低端锁定”和“高端封锁”状态。当前,新冠疫情、数字化革命和国际贸易规则变化多重因素加速全球价值链重构,为我国制造业实现全球价值链的跃迁提供了绝佳机遇。首先,本文分析中国制造集群网络目前面临的困境,并从数字化、服务化和区域化三层面,探讨全球价值链重构对中国制造业升级的影响机制。在此基础上,文章提出中国制造集群网络转型升级的战略路径:分别是促进产业链、创新链和服务链的深度融合,实现向“微笑曲线”两端延伸和中部“凸起”的直接路径;以及重构国内价值链和区域价值链,并逆向整合全球价值链的间接路径,以期为我国制造集群网络在全球价值链的攀升提供理论支持。

基于知识图谱的高校党建研究热点与演变分析

基于2000—2022年1180篇CSSCI期刊文献,对我国高校党建的研究进行知识图谱探析。研究发现,新世纪以来我国高校党建的研究可划分为党对高校的领导、学生主体向度、内容向度、路径方法及新时代发展等五个序列;研究关注度持续增加,热点演化与党的重要会议与文件颁布紧密相关,但也存在研究主题关联度不高,未形成有效合力的问题。未来可进一步加强和完善新时代高校党建理论体系,借鉴多学科工具方法与理论资源,进一步拓展高校党建研究的深度与广度。

基于GMM聚类的AM-BiLSTM机场安检旅客流量预测

针对现有安检旅客流量预测研究大多为正常情况下的预测,未考虑异常突发情况下安检旅客流量的变化趋势,提出一种基于高斯混合模型(GMM)聚类的融合注意力机制的多变量双向长短期记忆(AM-BiLSTM)机场安检旅客流量预测模型。首先,利用GMM聚类算法对原始数据集使用日期特征和延误特征分别进行聚类分析,根据聚类所得的不同日安检旅客流量场景构建不同的AM-BiLSTM旅客流量预测模型。实验结果表明:与现有多种预测方法相比,该方法在不同场景下均能准确预测各时段的安检旅客流量。

基于PSO-KM聚类分析的通信网络恶意攻击代码检测方法

恶意代码的快速发展严重影响到网络信息安全,传统恶意代码检测方法对网络行为特征划分不明确,导致恶意攻击代码的识别率低、误报率高,研究基于PSO-KM聚类分析的通信网络恶意攻击代码检测方法;分析通信网络中恶意攻击代码的具体内容,从网络层流动轨迹入手提取网络行为,在MFAB-NB框架内确定行为特征;通过归一化算法选择初始处理中心,将分类的通信网络行为特征进行归一化处理,判断攻击速度和位置;实时跟进通信网络数据传输全过程,应用适应度函数寻求恶意代码更新最优解;基于PSO-KM聚类分析技术构建恶意代码数据特征集合,利用小批量计算方式分配特征聚类权重,以加权平均值作为分配依据检测恶意攻击代码,实现检测方法设计;实验结果表明:在文章方法应用下对恶意攻击代码检测的识别率达到95.0%以上,最高值接近99.7%,误报率可以控制在0.4%之内,具有应用价值。

基于双层聚类信息的极光亚暴自动检测

极光亚暴与太阳风和地球磁场的耦合过程有着紧密的联系,对其发生和发展机制的研究,有助于深入地分析行星际磁场、地球磁层和地球电离层的相互作用,了解太阳风携带的大量能量在地球空间的输运过程,对地球空间环境预警具有重要的意义。Polar卫星搭载的紫外极光图像成像仪能够全天候地获取紫外极光图像,在紫外极光图像中可以完整地展示出极区极光的亮度和尺度变化,尤其是可以清晰地展示出亚暴膨胀相的极光点亮和亮斑膨胀现象。现有的极光亚暴事件检测方法通常需要人工设计特征和相关规则库,耗时耗力。本文利用紫外极光图像提出了基于双层聚类信息的亚暴事件检测方法,实现了紫外极光图像数据中的亚暴事件自动检测。同时,针对极光亚暴事件检测依赖手工设计特征,设计了子空间聚类指导的三维卷积特征自动提取网络;针对极光图像帧间存在成像角度差异,利用地磁纬度和磁地方时信息对极光序列中图像的空间位置进行校正;针对卫星成像位置变化导致的成像噪声,利用极光图像级聚类保留极光亮斑区域和剔除未成像或噪声区域。主观和客观实验结果表明,本算法提升了亚暴事件检测的查全率。

国内智慧教育领域研究热点与趋势

近年来,智慧教育的兴起引起人们的广泛关注。本文以2013—2022年CSSCI数据库中关于智慧教育的572篇文献的高频关键词为原始数据,运用Bibexcel、Ucinet和SPSS软件对高频关键词数据进行共词分析、社会网络分析、多维尺度分析和聚类分析,揭示智慧教育领域的研究热点和发展趋势。研究结果显示智慧教育研究的热点主要体现在:教育信息化、教育现代化等政策、战略;智慧教育的内涵、特征、功能等;智慧教育的体系架构与智慧环境建设等;智慧教育的技术支撑及实践。本文还基于智慧教育研究现状,提出未来发展需要关注的四个方向。

优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首WSNs路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明:在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.

电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析

为深刻认知公交乘客在横穿非机动车道进出公交站台过程中与纵向穿行的电动自行车形成的交叉型碰撞冲突的特征并探究冲突严重程度的影响因素,提出电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析方法。首先,依据航拍获取的电动自行车和公交乘客运行轨迹,将公交乘客-电动自行车冲突划分为公交乘客避险、电动自行车避险、双方均避险等3类;然后在交叉型冲突特征分析的基础上,提出相对碰撞时间(TTR)指标,联合后侵入时间(PET)、安全减速度(DST)构建基于改进K-means聚类的冲突严重程度评价模型;最后分别从公交乘客和电动自行车视角提取5个冲突严重程度影响因素,建立基于BP神经网络的冲突严重等级预测模型,并对模型有效性进行检验。结果表明:速度差和相对速度对冲突严重等级的影响最大;电动自行车主动避险对冲突双方的运动状态影响最小,相对碰撞能量最低;所提冲突严重等级预测模型的计算结果与实际冲突等级具有较高符合度,能够在一定程度预测冲突严重程度。

聚焦热度变化、主题动态与情感趋势的微博舆情演化研究

[研究目的]系统探讨微博舆情事件的演化特征,以提出针对性的对策建议,避免网络舆情扩散所可能引发的不利影响。[研究方法]为实现该目的,提出了基于CNN-BiLSTM-Attention的微博舆情多维特征演化分析框架,以深入剖析网络舆情的形成机制,进而优化对网络舆情的应对和处理策略。[研究结论]根据选取的事件从新浪微博获取数据,基于TF-IDF模型和K-Means聚类算法对微博舆情事件进行了维度划分,通过组合模型CNN-BiLSTM-Attention进行情感分类,并验证其准确性。最后,根据维度划分和情感分类的结果,结合舆情生命周期理论,从舆情热度、主题和情感三个方面研究了微博舆情事件的演化情况,并从生命周期和主题情感两方面得出网络舆情应对策略。

基于复杂网络的江苏海洋工程装备产业集群结构实证研究

产业集群具有大规模复杂网络的结构特征,因此基于复杂网络视角研究海工装备产业集群结构特征,进而构建江苏省海洋工程装备产业集群复杂网络拓扑图。通过对复杂网络度分布、平均路径长度、聚集系数、网络密度进行统计分析后发现:海工装备产业集群网络结构尚处于快速成长期,BA无标度网络特性初步显现;同时,网络演化过程还存在着集群网络结构不稳定、不完善、不成熟等问题。要促进江苏海工产业集群发展,就应该优化集群产业结构,构建完整的江苏海工产业链,提高海工集群资源整合能力。

基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案

新兴车联网应用需要分发的数据量不断增加,车辆难以在一个RSU通信范围内收到完整数据,跨RSU通信完成率低,时效性差。针对此问题,提出一种基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案。经过喷泉编码的数据由RSU广播;车辆通过XGBoots预测车速,以此计算V2V链路生存时间;链路可靠性和车辆的喷泉码信息差异构建引力模型来分簇,在簇内以V2V传输共享编码包,在保证完成率的前提下大幅降低数据分发延迟。仿真结果表明,与已有方案ECDS相比,对于不同大小的数据,该方案在保证完成率的基础上,平均时延降低了38%。