光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

基于K-Means聚类与熵权TOPSIS法的岩石可爆性评价研究

露天矿山的爆破块度分布,直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布,基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型,选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强度、平均应变率、脆性指数作为评价指标,通过熵权计算,发现岩石破碎程度受脆性指数影响最大,受平均应变率影响最小。将此模型应用于实际石墨矿山,可爆性分为10个等级,统计不同分级下的岩石平均破碎粒径,发现可爆性分级等级越高平均粒径越大,有明显的分级特征,验证了模型的有效性。从爆破石墨矿石岩体类型看,岩石可爆性从易到难排序为:片岩、片麻岩、变粒岩、混合岩。结合石墨矿石微观观测结果分析可知:岩性从片岩向混合岩转变,岩石内部石墨晶质呈下降趋势,石墨矿石可爆性等级也随之越来越高。岩石密度、能量耗散率、动态抗压强度之间呈线性正相关,岩石可爆性与平均应变率、脆性指数存在负相关性。研究成果为矿山矿岩可爆性评价提供了一条新思路,对露天矿山爆破块度优化具有一定的理论和实践指导意义。

基于K-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法

基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类算法,首先基于建筑结构属性向量对建筑群进行聚类,将相似的建筑结构聚为一组;然后从每组选取一个代表建筑组成建筑群缩减模型,通过减少需要分析的建筑结构数量来减少建筑群震害模拟的计算量。本文对传统的K-means算法进行改进,通过设定组内建筑结构的差异上限自动调整聚类分组数量;提出将具体地震动作用下结构地震损伤指数作为结构属性向量进行聚类,并通过算例对比分别采用两种缩减模型,即基于损伤指数聚类的缩减模型与基于结构力学模型参数聚类的缩减模型,计算结构损伤状态准确程度。对比结果表明:在聚类分组数量相同的情况下,基于损伤指数的分组明显优于基于模型参数的分组,采用模型缩减方法能够在保证足够计算精度前提下显著减少建筑群震害模拟计算量和计算时间。

基于改进K-means数据聚类算法的网络入侵检测

随着入侵手段的不断更新和升级,传统入侵检测方法准确率下降、检测时间延长,无法满足网络防御要求。为此,提出一种经过改进K均值(K-means)数据聚类算法,以应对不断升级的网络入侵行为。先以防火墙日志为基础转换数值,然后基于粒子群算法求取最优初始聚类中心,实现K-means数据聚类算法的改进;最后以计算得出的特征值为输入项,实现对网络入侵行为的精准检测。结果表明:K-means算法改进后较改进前的戴维森堡丁指数更小,均低于0.6,达到了改进目的。改进K-means算法各样本的准确率均高于90%,相对更高,检测时间均低于10 s,相对更少,说明该方法能够以高效率完成更准确的网络入侵检测。

基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法求解异构车辆路径问题

由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题,选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点,描述了一种异构车辆路径问题,并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时,提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性,再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果,以证明异构车型配送更优。最后,对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析,证明了混合算法的优越性。研究结果表明:该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型,并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优,异构车辆配送使用的配送车辆数更少,总成本也更低,该混合算法具有更好的效率和性能。

启发式k-means聚类算法的改进研究

启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小。针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响。在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善。

基于交通拥堵信息的高速公路拥堵路段ACK-Means聚类

为了充分利用实际高速公路路段交通拥堵信息,更合理地聚类交通拥堵的内在规律和特征变化,提出自适应确定聚类中心C和类别K值(adaptive center and K-means value,ACK-Means)的聚类算法,进行高速公路拥堵路段聚类。ACK-Means算法借助簇类密度、簇类间距以及簇类强度,同时又考虑到数据样本的偶然性,对离群点进行合理分配,ACK-Means算法可实现自适应确定聚类中心C和类别K值。基于实际交通拥堵信息构建数据集,Python编程实现高速公路拥堵路段ACK-Means聚类,巧妙解决了高速公路拥堵路段聚类数目K和聚类中心C设定问题。聚类结果表明,ACK-Means算法实现高速公路拥堵路段无监督聚类,聚类结果完全基于实际的高速公路交通拥堵信息,具有更高的实用性。

基于改进K-means聚类的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成及出力特性分析

受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。

基于信息熵和Canopy-K-Means算法的货车驾驶风格识别

为识别货车的激进驾驶行为,保障货车行车安全,提出1种基于信息熵和Canopy-K-Means算法的货车驾驶风格识别方法。首先,从货车自然驾驶数据中提取出604个驾驶片段,根据信息熵理论计算各个驾驶片段的速度熵值、横向加速度熵值和纵向加速度熵值,构成货车驾驶风格表征指标集;其次,针对K-Means算法的聚类数量主观选取、初始聚类中心随机选取的问题,使用Canopy算法改进K-Means算法(Canopy-K-Means算法);最后,分别使用K-Means算法和Canopy-K-Means算法对货车驾驶风格进行识别。研究结果显示,Canopy-K-Means算法的轮廓系数和Calinski-Harabasz指数均大于K-Means算法,表现出更优的聚类性能。根据Canopy-K-Means算法,可将货车驾驶风格分为沉稳型、常规型和激进型3类,其中激进型货车驾驶风格的指标熵值和极差均较大,存在较高的安全隐患,需要引起相关部门的高度重视。

基于马氏距离和Canopy改进K-means的交通聚类算法

在对交通数据的研究中经常会使用到聚类算法,且不同的聚类算法有不同的特性。K-means作为其中的一种聚类算法,具有较高的准确性和实用性,但其准确性易受主观选取K值和确定初始聚类中心的影响。为了优化聚类中心和K值的选取问题,提出MC-Kmeans算法。在所提方法中,首先通过Canopy算法选取K值,然后依据马氏距离的计算准则来确定初始聚类中心,最后将K值和聚类中心的值作为K-means的参数进行聚类。将MC-Kmeans算法应用到某时间段的纽约出租车交通数据中进行实际的验证。结果表明,与K-means算法比较,所提方法准确度更高,与实际交通情况更加相匹配,更能反映区域内的交通热点情况。

基于K-means聚类和BP神经网络的电梯能耗实时监测方法

针对现有方法在对电梯能耗进行监测时,存在监测精度低、用时长、监测结果不理想的问题,该文提出一种基于K-means聚类算法和BP神经网络相结合的电梯能耗实时监测方法 .在经过清洗的能耗数据中提取影响建筑能耗实时监测的主要因素特征值,利用相似系数法进行相似度计算,获取相似系数.对相似电梯能耗数据进行小波分解获取高低频序列,分别采用LSSVM-GSA检测方法和均方加权处理方法对低频和高频部分进行处理,将两个结果进行重构,得到最终的实时监测结果 .仿真实验结果表明:所提方法能够获取高精度、低耗时、高稳定性的监测结果 .

一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法

传统的K-均值聚类算法(K-means)对初始聚类中心的选择敏感,容易陷入局部最优解,并且需要预先设定聚类数量K,这在实际操作中往往难以实现。为了解决这些问题,提出了一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法。该算法利用乌鸦搜索算法的全局搜索能力,自动确定最佳的聚类数目K,从而提高聚类的质量和效率。通过在Seeds数据集进行实验计算卡林斯基-哈拉巴斯(Calinski-Harabasz)指数等评价指标,发现该算法聚类效果明显优于传统的K-means算法。

基于BBO优化K-means算法的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、K-GA等算法,BBOK-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。

基于改进K-means聚类算法的网络异常数据挖掘与分类方法

为了解决网络异常数据挖掘过程中漏报率、误报率较高的问题,文章提出一种基于改进K-means聚类算法的网络异常数据挖掘与分类方法。文章通过构建并行化频繁项集挖掘环境加速数据处理,利用局部离群点检测剔除异常值,同时引入K-means聚类对数据的最大最小距离展开计算,融合隶属度函数与密度峰值优化算法,改进聚类初始中心选择及簇边界调整,从而提高异常识别准确性和分类效率。通过实验结果证明,该方法能够明显改善聚类效果与性能。

一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法

鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数目K进行聚类,其次对聚类结果中离散程度较高的类别进行再次聚类,直到无需分类。将本方法应用于西安市2018年2~4月沙尘天气的识别中,结果表明,本方法可有效识别主要沙尘天气。此外,利用本方法可得到沙尘天气典型特征:PM2.5占PM10浓度的比例小于43.5%、PM10浓度高于228μg/m^(3,)符合沙尘天气期间PM10浓度较高且以粗颗粒物为主的物理特征。总体上看,本方法物理基础清晰,可操行性强,适用于大规模数据处理,具有较好的实用价值和应用前景。

基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区研究

针对K-means算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区中存在的分类数k值需凭经验事先给定以及所有初始聚类中心均需随机选取带来的分类情况数过多、从中寻找最优分类结果工作量大且效率低的问题,提出基于改进K-means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区方法。首先,建立分类数k与其相应测点风荷载的误差平方和(Sum of the Squared Errors:SSE)关系曲线,引入手肘法基本思想,实现最优分类数kst值的精准识别;其次,在首个初始聚类中心随机选取基础上,引入轮盘法基本思想,完成对剩余初始聚类中心的高效选取;然后,根据类内紧凑、类间分散的原则,通过类内紧凑性判定指标S(k)和类间分散性判定指标D(k),构造并借助SD(k)值有效性检验,得到最优的风荷载分区结果;最后,以北京奥林匹克网球中心大跨悬挑屋盖结构为例,针对风洞试验所得风荷载测试结果,采用所提方法对其表面最不利风压系数进行分区计算,并与传统K-means算法进行对比,结果表明,所提方法能够高效实现大跨屋盖结构表面风压分区计算,具有较好的工程应用价值。

一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法研究

为改进传统K-Means聚类算法中因随机选取初始聚类中心而导致聚类结果不稳定且效率低的缺点,提出一种基于改进差分进化的K-Means聚类算法(AGDE-KM)。首先,设计自适应操作算子来提升算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度;其次,设计多变异策略并引入权重系数,在算法的不同进化阶段发挥不同变异策略的优势,平衡算法的全局和局部搜索能力,加快算法的收敛速度;最后,提出一种基于当前种群最佳个体的高斯扰动交叉操作,为个体提供更优进化方向的同时保持种群在“维”上的多样性,避免算法陷入局部最优。将算法停止执行时输出的最优解作为初始聚类中心替代传统K-Means随机选取的聚类中心。将提出算法在UCI公共数据库中的Vowel、Iris、Glass数据集和合成数据集Jcdx上进行对比实验,误差平方和(SSE)相对于传统K-Means分别减小5.65%、19.59%、13.31%、6.1%,聚类时间分别减少83.03%、81.33%、77.47%、92.63%。实验结果表明,提出的改进算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,显著提升了聚类的效果、效率和稳定性。

基于自适应布谷鸟优化特征选择的K-means聚类

K-means聚类算法随机确定初始聚类数目,而且原始数据集中含有大量的冗余特征会导致聚类时精度降低,而布谷鸟搜索(CS)算法存在收敛速度慢和局部搜索能力弱等问题,为此提出一种基于自适应布谷鸟优化特征选择的K-means聚类算法(DCFSK)。首先,为提升CS算法的搜索速度和精度,在莱维飞行阶段,设计了自适应步长因子;为调节CS算法全局搜索和局部搜索之间的平衡、加快CS算法的收敛,动态调整发现概率,进而提出改进的动态CS算法(IDCS),在IDCS的基础上构建了结合动态CS的特征选择算法(DCFS)。其次,为提升传统欧氏距离的计算精确度,设计同时考虑样本和特征对距离计算贡献程度的加权欧氏距离;为了确定最佳聚类数目的选取方法,依据改进的加权欧氏距离构造了加权簇内距离和簇间距离。最后,为克服传统K-means聚类目标函数仅考虑簇内的距离而未考虑簇间距离的缺陷,提出基于中位数的轮廓系数的目标函数,进而设计了DCFSK。实验结果表明,在10个基准测试函数上,IDCS的各项指标取得了较优的结果;相较于K-means、DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)等算法,在6个合成数据集与6个UCI数据集上,DCFSK的聚类效果最佳。

基于参数化角编码的量子K-means算法

结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了样本不同特征尺度差异的问题。该算法由编码数据、相似度度量、量子最小值搜索和质心迭代更新四个主要步骤组成,细致描述了这些步骤所涉及的算子和线路构建,并对关键线路进行了仿真模拟。实验结果和经典预测结果一致,验证了所提量子K-means算法的可靠性。此外,理论分析表明所提出算法相比于经典算法在运行时间上有平方级加速。