基于改进随机森林算法的短期负荷预测研究

针对电力系统短期负荷预测精度低的特点,提出了一种基于麻雀优化算法的改进随机森林回归预测模型。利用SSA优化算法不断迭代优化RFR的决策树数量和节点分列等相关参数,提高RFR的预测性能,得到SSA-RFR回归预测模型。为验证模型在预测精度上的优良性,利用中国某地区电力负荷历史数据进行数据仿真,将未改进的模型与改进后的模型的预测结果进行对比。对比结果表明,提出的改进模型具有更优良的预测精度,与实际值更为接近。

基于加权L^(1)-L^(2)拟合的模糊活动轮廓图像分割

为了对灰度不均匀图像进行分割,结合图像的局部和全局信息,提出基于加权L^(1)-L^(2)拟合能量项的模糊活动轮廓图像分割(fuzzy active contour based on weighted L^(1)-L^(2) fitting energy for image segmentation,FAWFE)模型。首先,利用模糊隶属度函数,基于图像局部和全局信息构建混合模糊拟合图像。然后,构建加权L 1拟合能量项,量化原始图像与混合模糊拟合图像之间的差异,有效地处理灰度不均匀问题。最后,结合L^(2)拟合能量项,保证能量泛函的凸性,使得模型解的存在性和唯一性得以保证,避免陷入局部极小。另外,采用交替迭代算法对FAWFE模型进行数值求解,并与经典的活动轮廓模型对比。结果表明,FAWFE模型不仅可以准确定位目标边界,而且可以在0.6 s左右实现对图像的处理,对于合成图像和真实图像均有良好的处理效果。

中医针灸领域术语自动抽取研究

针对中医针灸领域术语的构成特点,该文建立了一种基于规则的领域术语抽取算法模型,该模型首先对中医针灸领域术语种子集进行有限次的迭代,生成中医针灸领域术语构件集;然后,以术语构件集为领域词典,采用最大向前匹配算法对中文针灸医学文献中的句子进行切分,并抽取候选术语;最后,利用语言规则对候选术语进行过滤处理,筛选出中医针灸领域专业术语。分别以关键字集和中医词典为种子集进行实验,开式测试的F值分别达到76.96%和35.59%。

求解高次方程的一个异步并行迭代算法

用高次方程正项分解方法,将求解实系数高次方程非零实数根的问题,转化成求解两单调上升凹函数在平面直角系第一象限内交点横坐标的等价问题;给出了基于共享存储多指令流多数据流(MIMD)并行计算模型求解任意实系数高次方程全部实数根的大范围收敛性异步并行迭代算法,并分析了算法计算的复杂程度.

三峡梯级短期优化调度大系统分解协调法的应用

针对梯级间流量传播对梯级水电站短期优化调度影响的问题,采用实测资料率定梯级间流量传播系数,构建了计算梯级间下游水电站入库流量的变系数线性回归方程,建立了"以水定电"模式下考虑流量传播影响的梯级水电站群短期优化调度系统分解协调模型.三峡梯级应用实例表明,当上游水库出库流量较小时,流量传播对梯级短期优化调度结果影响较大,且分解协调算法较轮库迭代法可有效减少解算时间,提高模型运算效率.

含混合式抽蓄电站的梯级水库中长期优化调度

对含有混合式抽蓄电站的梯级水库开展研究有助于进一步发挥混合式抽蓄电站在电网中的作用。为此,建立了含混合式抽水蓄能电站的梯级水库中长期年发电量最大优化调度模型,以发电流量和抽水时间为优化变量,运用逐次优化算法,得到调度期的最优调度线和抽水时间组合。通过对白山-红石-丰满含混合式抽水蓄能电站的梯级水库算例计算,结果表明在丰水年、平水年和枯水年梯级水电站总的年发电量和保证出力均比不抽水时有所提高。

基于PIM法车桥耦合模型Duhamel项迭代格式选择

考虑荷载在积分步长内的协调分解和不变常量,结合模态综合叠加技术,建立移动弹簧质量车桥耦合振动模型,引入精细积分算法(precise intergration method,简称PIM),并采用科茨及高斯积分格式展开精细积分中Duhamel非齐次项进行求解。以移动弹簧质量车模型作用于简支梁桥为例,分析积分步内荷载等效方法及Duhamel非齐次项展开方式对车桥耦合振动响应的影响。研究结果表明:荷载协调分解并结合科茨积分格式计算结果与解析解更接近,Newmark-β法积分步长内荷载分解形式对计算结果影响较小;荷载协调分解的高斯积分格式计算结果呈发散趋势,待定系数法计算结果与实际偏离较大;Newmark-β法能满足工程需要,但在保证相同计算精度时,需采用较小积分步长、同时耗费较多计算时间;与其他几种数值方法相比,积分步长内荷载协调分解并将科茨积分格式引入精细积分的算法(PIM-Cotes-Harmonize,简称PIM-C-H法),具有快速收敛且计算快的优势。

AGC机组动态优化调度模型的凸松弛及其双层迭代算法

为了应对高比例可再生能源接入给互联电网频率控制带来的挑战,现有研究提出通过自动发电控制(AGC)机组动态优化调度来克服常规AGC控制滞后的问题。然而,AGC机组动态优化调度模型是混合整数非线性规划(MINLP)模型,不易求解。为此,基于凸优化理论,提出了AGC机组动态优化调度模型的改进算法。首先,基于变量替换及分段McCormick包络技术对原模型的双线性项进行松弛;然后,通过功率损耗的线性化处理,将原模型转化为可高效求解的混合整数线性规划(MILP)模型;在此基础上,进一步提出一种双层迭代算法,通过内层循环收紧双线性项松弛间隙、外层循环减小功率损耗的线性化误差,以提高调度模型的求解精度。最后,采用IEEE 14节点系统和IEEE 57节点系统验证了所提改进算法的有效性。

高次方程正项分解上溢对策

对文献 (四川师范大学学报 (自然科学版 ) ,2 0 0 0 ,2 3(4) :4 2 5～ 4 2 6 .)介绍的高次方程正项分解方法 ,讨论其计算机程序实现时可能出现的上溢现象和对上溢现象的处理方法 .

无限简单连分数的计算及其应用

提出两种无限简单连分数的求值方法.连分数首先被表示为数列的递推关系式.如果数列为收敛数列,那么无限连分数的值即为数列极限.方法一是,利用求方程的方法求解数列的极限,从而得到无限连分数的值;方法二是,先利用斐波那契数列直接求出连分数对应数列的通项表达式,进而直接取通项的极限得到连分数的值.同时,利用图像法可以直观地表示连分数的迭代求值过程.另外,基于方法一的思想,构造了对于一般函数方程的迭代格式,并指出这种迭代格式可以自然引导至微分方程中的皮卡序列方法.

非均匀采样Hammerstein系统的梯度迭代辨识算法

为了解决Hammerstein非线性系统在非均匀采样条件下的辨识问题,该文提出了1种能够用于在线参数估计的梯度迭代算法。通过引入时变后移算子,推导了非均匀采样Hammerstein系统的离散时间模型。采用关键项分离技术将系统参数化为1个线性回归模型。基于辅助模型辨识思想对未知中间变量进行重构,并利用负梯度搜索原理获得模型参数的迭代估计。仿真结果表明,该文方法是有效的,且比辅助模型随机梯度算法具有更快的收敛速度,参数估计精度提高近40倍。