Trial Equation Method for Solving the Improved Boussinesq Equation

Trial equation method is a powerful tool for obtaining exact solutions of nonlinear differential equations. In this paper, the improved Boussinesq is reduced to an ordinary differential equation under the travelling wave transformation. Trial equation method and the theory of complete discrimination system for polynomial are used to establish exact solutions of the improved Boussinesq equation.

融合灭弧信息的有源串联接地配电网故障检测方法

为了优化有源全补偿消弧设备和挖掘灭弧状态信息包含的故障特征,该文提出基于串联分压的配电网消弧原理及融合灭弧状态信息的接地故障检测方法。提出采用单个H桥变流器与消弧线圈串联的有源降压消弧全补偿方法和灵活接入保护电容的有源消弧装置保护方案,在消弧原理与控制、设备承压与安全、功率输出与过压防护等方面表现出良好性能。提出融合有源降压消弧全补偿“伪正常”状态信息的接地故障检测方法,利用系统正常-故障-灭弧3种状态信息构造故障检测判据,在免受过渡电阻和分布参数不对称影响的基础上优化故障检测方式和提高故障检测效率,无需线路间信息的横向比较即可实现系统全域零序导纳测量、故障馈线独立判别和故障程度跟踪识别。仿真实验证实了方法的有效性,为优化配电网有源消弧和接地故障检测提供创新方案。

基于ICS-IP&O的光伏最大功率跟踪

针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&O)。对布谷鸟搜索方法(CS)的切换概率、Lévy飞行步长系数进行非线性自适应优化,使其满足迭代前、后期不同的需求,加快收敛进程。在偏好随机游走部分,引入粒子群算法思想,对位置更新公式进行优化,提高其多样性,使算法具有较强的全局搜索随机性,降低陷入局部最优的可能性。算法后期切换成IP&O搜索,减小振荡。通过Simulink进行仿真测试,并与粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)进行对比。结果表明,该算法在静态、局部遮阴、动态遮阴条件下均具有更好的收敛速度和精度。

基于改进欧拉法的非线性偏微分方程神经网络求解器

针对一般深度学习方法求解非线性偏微分方程时泛化能力差的问题,提出一种使用改进欧拉法联通网络模块的长短期卷积循环神经网络.该神经网络的构建运用改进欧拉法和有限差分法,通过改进欧拉法实现网络中模块之间的有效连接.基于有限差分法构建的卷积核实现偏微分方程中涉及的导数项的精确近似,并在Burgers方程和λ-ω反应扩散方程上进行仿真实验.实验结果证明,该方法不但在训练数据上具有很高的精度,而且在外推到新领域时也表现出较强的泛化能力.

遮光条件下基于IPSO-FLC的光伏MPPT控制

光伏阵列在部分遮光条件下的P-U特性曲线会呈现多峰问题,致使跟踪算法变得更加复杂,而传统的MPPT算法可能会陷入局部最大功率点,导致对全局最大功率点的跟踪无法实现。为此,提出一种改进粒子群算法优化模糊控制器,来实现遮光条件下的光伏阵列最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink环境下,对光伏系统和所提出的MPPT算法进行仿真,同时与扰动观测法等传统MPPT算法进行比较。仿真结果表明,所提方法能够有效地跟踪光伏阵列的最大功率点,并且具有较快的响应速度。

基于改进SVM的特高压变压器局部放电故障自动检测方法

针对特高压变压器局部放电故障的自动检测问题,传统方法通常独立针对异常区域进行实时核验,效率较低且误识率高。因此,提出了基于改进SVM的特高压变压器局部放电故障自动检测方法。该方法通过多层级方式提取变压器局部放电故障特征,强化检测效率,并设计多层级检测故障树。随后,构建改进SVM模型,结合迁移学习实现自动检测。测试结果显示,本方法具有更低的检测误识率,证明其具有高效性,可有效提升检测精度。

基于偏联系数的高速公路碰撞安全风险态势评估

在过去的碰撞研究中,主要关注交通流、恶劣天气等因素,对线形指标探究较少。因此,亟需更全面的指标对碰撞风险的评估。为评估高速公路碰撞风险、探究风险动态变化趋势,提出基于五元偏联系数法的碰撞安全风险评估,进而弥补了高速公路风险评估碰撞风险的缺失,完善了高速公路评价体系,对风险指标和趋向变化进行了动态预测。首先,从驾驶员、车辆、道路、交通环境以及其他因素的角度出发,构建包含15个指标的交通风险评估指标体系,考虑到单一赋权方法存在的不足,运用层次分析法与改进变异系数法组合赋权;其次,以河北省某高速公路6个包含丰富线形数据的路段作为分析案例,运用模型对其安全风险态势进行评估。

偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法

针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。

改进偏最小二乘法在近红外牛奶成分测量中的应用

采用NicoletNexus870红外-近红外傅里叶变换光谱仪测量了36个市售巴氏杀菌纯牛乳样品的透射光谱。在近红外光谱1254～1875nm和2045～2372nm波段内,为了选择携带信息量大的波长区域,采用改进偏最小二乘回归法,包括间隔偏最小二乘法、移动窗口偏最小二乘法和可变窗宽移动窗口偏最小二乘法对巴氏杀菌纯牛乳中脂肪、蛋白质及乳糖成分分别建立模型,进行了分析和比较,结果表明,采用改进偏最小二乘法所选出的波长区与目标值的相关程度高,可以较好地建立牛奶的预测模型。

局部阴影条件下光伏阵列MPPT算法研究

详细分析光伏阵列在均匀光照和局部阴影条件下的分段输出特性,并在此基础上提出一种基于分段模型的全局最大功率点跟踪算法,在局部阴影条件下快速定位全局最大功率点(GMPP)所在分段,再结合优化的增量电导法将工作点收敛于GMPP。通过仿真模型,模拟从均匀光照到局部阴影条件再到均匀光照变化过程中新算法的跟踪效果,结果表明,新算法无论在均匀光照还是在局部阴影条件下,均能准确跟踪到GMPP,且工作点在GMPP附近偏差极小。

一种基于图像灰度和方差信息的图像分割方法

针对C-V方法对非二值图像分割不理想,运行效率不高的问题,提出一种改进的C-V方法。在C-V方法只运用图像灰度信息的基础上,加入基于图像局部方差的信息,并且设置加权参数k,通过k来控制基于图像的灰度信息和方差信息的驱动力在整个图像分割驱动力中的比重,使得改进C-V方法能利用图像区域灰度信息和区域方差信息对非二值图像进行分割,同时应用隐式方案的数值实现方式对改进方法进行数值实现。图像分割实验结果表明,该方法能够更为准确地提取非二值图像边界,减少迭代次数。

变压器局部放电信号检测与类型识别

为实现变压器局部放电信号检测和类型识别,设计基于超高频(UHF)法的变压器局部放电检测系统,针对4种典型的变压器放电模型进行了局部放电实验,获得相应的局部放电包络信号数据,并通过以太网通信将数据上传至电脑。利用提升双树复小波变换对包络信号数据进行消噪,从消噪后的信号不难看出,同一放电模型的局部放电包络信号形状大致相同,不同放电模型存在差别。提取6种包络信号的特征参数,结合外部加载电压,采用BP神经网络对变压器局部放电类型进行识别,当训练误差δ=0.02时,变压器放电类型识别平均正确率在98%以上。

3步光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列的P-U特性曲线在局部阴影的情况下会呈现多个极值点,传统算法容易陷于局部极值,智能算法追踪耗时过多.在研究两类算法的基础上,提出一种基于扰动观察法和粒子群算法的3步最大功率点跟踪(MPPT)算法.该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围并确定粒子数目;采用改进粒子群算法实现全局搜索寻找最优局部;采用逐步逼近的扰动观察法在最优局部内搜索最大功率点.仿真结果表明:该算法在均匀光照和局部遮阴情况下均能准确迅速地跟踪到最大功率点,相比于粒子群算法,追踪时间缩短35%,以上.

改进的偏最小二乘法在青海省农业用水预测中的应用

根据2000—2009年影响青海省农业用水的11个因子的基础数据,建立偏最小二乘回归模型,考虑到模型的实用性和准确性,运用后退法对偏最小二乘法进行改进,剔除了5个不需要的变量,得到了拟合精度更高的结果。选取2010—2013年数据进行模型检验。结果表明:运用偏最小二乘法预测的结果与实际情况贴近,并且改进的模型的贴近度更高。通过模型的应用,可以看到偏最小二乘法在青海省农业用水预测中有较好的应用价值,并且改进后的偏最小二乘法简化了模型,提高了预测精度,为青海省的农业用水预测提供了依据。

改进的粒子群算法在偏微分方程中的仿真应用

工程领域中的许多问题都可以转化为微分方程的求解问题。由于存在多个附加条件,求解偏微分方程数值解比较困难。为解决上述问题,根据传统的有限差分法求解过程,提出了粒子群智能优化算法解决问题的求解步骤和具体策略。利用有限差分法将偏微分方程转化为较简单的线性方程组,指出新的适合具体方程组的适应值函数后,用改进的基于变尺度的粒子群优化算法将其转变为变分优化问题进而来求解线性方程组。通过仿真比较,改进的算法求解过程简单,控制参数少,数值实验表明算法有较好的效果和适用性。

基于IPP-PLS的“科技助力中国梦”实证研究

实现伟大复兴的中国梦是中华民族在新的历史时期的伟大愿景,以2001~2012年时间序列数据为样本,基于中国梦的本质内涵,分别从国家富强、民族振兴和人民幸福三方面构建了测度中国梦进程的指标,运用改进的投影寻踪法(IPP)测算中国梦进程指数;从科技人才、资金、创新成果和意识四方面构建了验证"科技助力中国梦"的指标,运用偏最小二乘回归(PLS)进行实证分析。结果表明,中国梦进程指数总体呈稳步增长趋势;科技四因素与中国梦进程呈正相关关系,其中高素质科技人才、R&D人员、发明专利和产权保护意识对中国梦的推动作用分别大于一般性科技人才、科技论文、R&D经费和成果转化。最后,基于实证分析结果剖析了"科技助力中国梦"的实现路径。

基于偏微分方程的关联特征数据挖掘改进方法研究

在关联特征数据挖掘的过程中,常因数据集规模过大,使空间复杂度过高,导致数据资源紧缺,为此,文中提出基于偏微分方程的关联特征数据挖掘改进方法研究。构建多叉树,根据其内部属性,划分等价类数目,生成频繁项集,读入原始事务集,改良负载均衡,实现关联特征数据挖掘改进方法研究。设计对比实验,选用多组数据集测试两种方法的空间资源占用情况,实验结果表明,改进后的数据挖掘方法在空间复杂度上的增长始终保持稳定,能够满足数据挖掘需求,达到了预期的研究目的。

局部覆盖约束阻尼圆柱壳振动的改进传递矩阵法

对局部覆盖约束阻尼圆柱壳的传递矩阵法进行改进,将状态向量和边界条件向量分开选择,再引入一个关联矩阵将他们连接起来,大大简化了状态向量一阶导数的求解,进而简化了传递矩阵的求解。将约束层和阻尼层引入到未覆盖段,令其为常数,将约束段的边界条件进一步传递到未覆盖段,可以方便的求局部覆盖约束阻尼圆柱壳的总传递矩阵。在覆盖阻尼材料较为分散时也可很快求出传递矩阵,进而分析其振动特性。

基于改进小波包阈值的GIS局部放电信号降噪方法研究

特高频法是GIS设备在状态检测中最常用的方法之一,但在应用过程中传感器所采集的特高频信号通常会携带较多噪声,会干扰检测的准备性,因此对信号进行有效的噪声抑制是局部放电检测的关键技术。本文基于小波包去噪理论,提出了一种综合考虑平滑度和边缘特征的改进阈值函数,以实现对GIS局部放电特高频模拟信号的降噪。通过信噪比(SNR)、均方误差(MSE)和波形相似数(NCC)三种参数对方法的去噪效果进行评估,结果表明,改进小波包阈值的信号降噪方法具有良好的噪声抑制功能,应用后可提高GIS局部放电采集信号的初始数据质量。

基于改进p-y曲线法的单桩水平受荷计算

在Winkler地基梁模型的基础上,基于改进p-y曲线法提出了一种在复杂水平荷载作用下求解部分埋置水平受荷单桩在软黏土中弯矩和位移的计算方法。该方法考虑了土体的塑性、土抗力与水平位移之间的非线性,且采用差分法进行求解并编写相应的Matlab程序,便于给出精确的理论解答。通过构制不同的地层结构,对比桩身位移、弯矩的变化,获得了最佳的地层结构,结果表明地表表层土强化处理很重要。最后将计算结果与现场试验数据进行对比,吻合程度较好。说明所提方法可在达到工程精度要求的基础上,减小所需土体参数的获取难度,降低工程成本。