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Ranking approach of cross-efficiency based on improved TOPSIS technique 被引量:16
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作者 Jie Wu Jiasen Sun Yong Zha Liang Liang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期604-608,共5页
The cross-efficiency evaluation method is reviewed which is developed as a data envelopment analysis (DEA) extensive tool. The cross-efficiency evaluation method is utilized to identify the decision making unit (DM... The cross-efficiency evaluation method is reviewed which is developed as a data envelopment analysis (DEA) extensive tool. The cross-efficiency evaluation method is utilized to identify the decision making unit (DMU) with the best practice and to rank the DMUs by their respective cross-efficiency scores. The main drawbacks of the cross-efficiency evaluation method when the ultimate average cross-efficiency scores are used to evalu- ate and rank the DMUs are also pointed out. With the research gap, an improved technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) is introduced to rank the crossfficiency by eliminating the average assumption. Finally, an empirical example is illustrated to examine the validity of the proposed method. 展开更多
关键词 data envelopment analysis (DEA) cross-efficiency improved technique for order preference by similarity to ideal solu-tion (TOPSIS) decision making unit (DMU).
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Improvement of Mechanical Stability for Single Unit Recording Based on Skull Cap in Living Chinchilla 被引量:2
2
作者 Peng-yu REN Bo-wen +2 位作者 Shi-yao DONG Ming WU Peng HAN 《Current Medical Science》 SCIE CAS 2019年第1期166-172,共7页
Three-point head fixation was constructed to provide mechanical stability for single unit recording(SUR)on vestibular sensory system in living chinchilla previously.However,it is no more qualified to this work when th... Three-point head fixation was constructed to provide mechanical stability for single unit recording(SUR)on vestibular sensory system in living chinchilla previously.However,it is no more qualified to this work when the stimulation intensity becomes large because of frequent unit losing and neuron damage,which strongly implies that the mechanical stability has been broken during the stimulation.Here,we constructed a novel hea0 fixation(skull cap assistant head fixation)provided by skull cap on the basis of three-point head fixation in order to improve the mechanical stability for SUR under the stimulation with large magnitude.The large area bone connection is the feature and advantage of this improved method,which directly fixes the tested local nervous tissue and microelectrode in an intact stable system through skull cap except two ear bars and a tube face mask.Our data exhibited that skull cap assistant head fixation could significantly improve the success rate of neural response activity recording in the population of semicircular canal neurons under the stimulation with large intensity(amplitudd 00 deg/s).Based on the analysis of neural response activity and noise base-line during stimulation,our data further indicated that this method could significantly improve the mechanical stability for SUR during high-speed motion stimulation on vestibular system in living chinchilla.Skull cap assistant head fixation extends the application of SUR on vestibular neuron in linear response range and provides a solid foundation for electrophysiological research on vestibular sensory system in fhrther studies. 展开更多
关键词 single unit recording SKULL CAP mechanical stability improvEMENT semicircular CANAL NEURONS
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GPS Spoofing Attack Detection in Smart Grids Based on Improved CapsNet
3
作者 Yuancheng Li Shanshan Yang 《China Communications》 SCIE CSCD 2021年第3期174-186,共13页
This paper analyzes the influence of the global positionong system(GPS)spoofing attack(GSA)on phasor measurement units(PMU)measurements.We propose a detection method based on improved Capsule Neural Network(CapsNet)to... This paper analyzes the influence of the global positionong system(GPS)spoofing attack(GSA)on phasor measurement units(PMU)measurements.We propose a detection method based on improved Capsule Neural Network(CapsNet)to handle this attack.In the improved CapsNet,the gated recurrent unit(GRU)is added to the front of the full connection layer of the CapsNet.The improved CapsNet trains and updates the network parameters according to the historical measurements of the smart grid.The detection method uses different structures to extract the temporal and spatial features of the measurements simultaneously,which can accurately distinguish the attacked data from the normal data,to improve the detection accuracy.Finally,simulation experiments are carried out on IEEE 14-,IEEE 118-bus systems.The experimental results show that compared with other detection methods,our method is proved to be more efficient. 展开更多
关键词 smart grid detection method improved capsule neural network phasor measurement units global positioning system spoofing attack
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基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别
4
作者 史林军 戴滔 +5 位作者 劳文洁 吴峰 林克曼 李杨 朱玲 黄锡芳 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期65-72,共8页
目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单... 目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。 展开更多
关键词 状态识别 改进KNN算法 新能源发电单元 特征提取 特征加权
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基于CNN-GRU-ISSA-XGBoost的短期光伏功率预测
5
作者 岳有军 吴明沅 +1 位作者 王红君 赵辉 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期231-238,共8页
针对光伏功率随机性及波动性大,单一预测模型往往难以准确分析历史数据波动规律,从而导致预测精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的极限梯度提升(XGBoost)模型的短期光伏功率... 针对光伏功率随机性及波动性大,单一预测模型往往难以准确分析历史数据波动规律,从而导致预测精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的极限梯度提升(XGBoost)模型的短期光伏功率预测组合模型.首先去除历史数据中的异常值并对其进行归一化处理,利用主成分分析法(PCA)进行特征选取,以便更好地识别影响光伏功率的关键因素.然后采用CNN网络提取数据的空间特征,再经过GRU网络提取时间特征,针对XGBoost模型手动配置参数困难、随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优.最后对两种方法预测的结果用误差倒数法减小误差的同时对权重进行更新,得到新的预测值,从而完成对光伏功率的预测.实验结果表明,所提出的CNN-GRU-ISSA-XGBoost组合模型具有更强的适应性和更高的精度. 展开更多
关键词 光伏功率预测 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络 门控循环单元 XGBoost模型
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基于特征选择及ISSA-CNN-BiGRU的短期风功率预测
6
作者 王瑞 徐新超 逯静 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期228-239,共12页
针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD... 针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD)将原始功率分解为一组包含不同信息的子分量,以降低原始功率序列的非平稳性,提升可预测性,同时通过观察中心频率方式确定模态分解数。其次,对每一分量采用随机森林(RF)特征重要度的方法进行特征选择,从风速、风向、温度、空气密度等气象特征因素中,选取对各个分量预测贡献度较高的影响因素组成输入特征向量。然后,建立各分量的CNN-BiGRU预测模型,针对神经网络算法参数难调、手动配置参数随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优,自适应搜寻最优参数组合。最后,叠加各分量的预测值,得到最终的预测结果。以中国内蒙古某风电场实际数据进行仿真实验,与多种单一及组合预测方法进行对比,结果表明,本文所提方法相比于其他方法具有更高的预测精度,其平均绝对百分比误差值达到2.644 0%;在其他4个数据集上进行的模型准确性及泛化性验证结果显示,模型平均绝对百分比误差值分别为4.385 3%、3.174 9%、1.576 1%和1.358 8%,均保持在5.000 0%以内,证明本文所提方法具有较好的预测精度及泛化能力。 展开更多
关键词 短期风功率预测 变分模态分解 特征选择 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络 双向门控循环单元
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持续质量改进对麻醉恢复室全麻低体温患者复温效果的影响观察
7
作者 万代红 陈琳 汪晓玲 《麻醉安全与质控》 2024年第1期36-38,共3页
目的探讨持续质量改进对麻醉恢复室(PACU)全麻低体温患者复温效果的影响观察。方法运用持续质量改进对低体温发生率进行原因分析并制定相关护理常规流程,全程监督反馈,进行质量改进。结果PACU全麻低体温发生率由49.83%降到了6.67%。结... 目的探讨持续质量改进对麻醉恢复室(PACU)全麻低体温患者复温效果的影响观察。方法运用持续质量改进对低体温发生率进行原因分析并制定相关护理常规流程,全程监督反馈,进行质量改进。结果PACU全麻低体温发生率由49.83%降到了6.67%。结论持续质量改进可有效降低PACU全麻恢复期患者低体温发生率,达到医疗质量持续改进的目的。 展开更多
关键词 持续质量改进 麻醉恢复室 全身麻醉 低体温 护理
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基于注意力机制的IWOA-BiGRU超短期风电功率预测
8
作者 向玲 金子皓 李林春 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期87-93,102,共8页
超短期风电功率预测对电力系统调度及大规模风电并网具有重要作用。为得到准确可靠的风电功率预测结果,针对风电功率数据非线性和时序性的特点,提出一种基于IWOA-AT-BiGRU的超短期风电功率预测方法。首先,提出改进鲸鱼优化算法(improved... 超短期风电功率预测对电力系统调度及大规模风电并网具有重要作用。为得到准确可靠的风电功率预测结果,针对风电功率数据非线性和时序性的特点,提出一种基于IWOA-AT-BiGRU的超短期风电功率预测方法。首先,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)来优化风电功率预测模型的超参数,加速模型收敛,提高预测准确度;然后,在BiGRU中加入注意力机制(AT),AT用来加强重要信息对风功率的影响,BiGRU同时考虑数据的正反向信息,充分挖掘数据的时序特征;最后,通过某风电场实测数据进行实验,结果表明提出的方法预测准确度均高于其他对比模型,具有良好的预测性能。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 注意力机制 改进鲸鱼优化算法 双向门控循环单元
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多规合一视角下昆明市郊野单元规划编制推进路径探析
9
作者 徐煜辉 朱佳 《中国名城》 2024年第4期17-22,共6页
郊野地区的发展影响城镇化进程与品质,加强郊野地区的规划引导是重点城乡工作之一。昆明市郊野地区的发展有实现“多规合一”、全域管控的现实需求,也面临乡村收缩、规划目标复杂多样的困境。随着郊野单元规划理论发展,我国多地开展了... 郊野地区的发展影响城镇化进程与品质,加强郊野地区的规划引导是重点城乡工作之一。昆明市郊野地区的发展有实现“多规合一”、全域管控的现实需求,也面临乡村收缩、规划目标复杂多样的困境。随着郊野单元规划理论发展,我国多地开展了郊野单元规划实践,上海、杭州、广州、武汉从各地实际出发探索了具有地方特色的郊野单元规划路径,为昆明市的郊野单元规划编制提供了方法借鉴:从体系上理顺郊野地区各项规划关系,谋划顺畅的纵向传导机制;从实施上以土地综合整治为手段,实现空间优化提升;从方法上开展分类引导,构建分类适用的规划引导方案;从管理上以单元为平台,实施管理制度创新。 展开更多
关键词 郊野单元规划 多规合一 国土空间规划 土地综合整治 昆明市
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孤网模式下水电机组智能鲁棒控制
10
作者 陈金保 张智 +3 位作者 郑阳 王俊青 肖志怀 李广 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期111-120,共10页
针对孤网模式下水电机组PID控制策略鲁棒性差的缺点,设计了适用于非线性水轮机调节系统(hydraulic turbine regulating system,HTRS)的基于状态动态测量、反馈线性化和改进黏菌算法(improved slime mold algorithm,ISMA)的智能鲁棒控制... 针对孤网模式下水电机组PID控制策略鲁棒性差的缺点,设计了适用于非线性水轮机调节系统(hydraulic turbine regulating system,HTRS)的基于状态动态测量、反馈线性化和改进黏菌算法(improved slime mold algorithm,ISMA)的智能鲁棒控制器(intelligentrobustcontroller,IRC),以实现对水电站全工况实时最优控制。首先,充分考虑水轮机非线性、随动系统限速环节和高阶发电机特性,构建非线性、复杂HTRS数值仿真模型,并引入系统跟踪偏差的积分,推导出了孤网模式下考虑系统跟踪偏差的HTRS高阶状态空间方程模型。然后,结合高阶状态空间方程和H∞控制实现了HTRS鲁棒控制。进一步,基于ISMA对H∞控制器参数进行智能寻优。最后,结合某电站真实数据构建非线性、复杂HTRS仿真平台,验证了所提控制策略对系统参数和工况的敏感性、频率扰动下的强鲁棒性。 展开更多
关键词 水电机组 孤网模式 H_∞控制 改进黏菌算法 智能鲁棒控制
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基于层次分析与改进模糊评价的水电机组检修效果综合评价
11
作者 秦小元 胡伟 +3 位作者 刘仁杰 徐丹 于庆 卢娜 《水电能源科学》 北大核心 2024年第4期183-187,共5页
为综合评价水电机组检修效果,考虑水电机组工况多变的特点,提出了基于层次分析法(AHP)与改进模糊评价法的水电机组检修效果综合评价模型,首先依据实际电站建立了水电机组检修效果综合评价指标体系;然后,结合AHP主观权重法和Critic方法... 为综合评价水电机组检修效果,考虑水电机组工况多变的特点,提出了基于层次分析法(AHP)与改进模糊评价法的水电机组检修效果综合评价模型,首先依据实际电站建立了水电机组检修效果综合评价指标体系;然后,结合AHP主观权重法和Critic方法构建了权重综合计算模型,获取各层指标综合权重;接着研究了水电机组设备检修效果评价指标量化方法,将量化的水电机组设备检修效果评价指标应用于模糊评价模型中,求解各指标模糊评判矩阵,给出水电机组检修前后综合得分,实现水电机组检修效果定量评估;最后以实际电站机组为例,利用多工况下的监测数据,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 水电机组 检修评价 层次分析法 改进模糊评价法 Critic法
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基于重症监护室临床带教实践浅谈“教”与“学”的不足及改进策略
12
作者 程玲 高志凌 +3 位作者 聂卫群 林燕林 李魏 陈韵 《中华养生保健》 2024年第15期77-79,共3页
重症监护室临床带教是我国医学生临床实习内容的重要组成部分,也是急危重症医学储备人才培养的必经阶段。笔者梳理了安徽中医药大学第一附属医院重症监护室临床带教实践中“教”与“学”中存在的不足,提出改进策略。以期提高所在医院重... 重症监护室临床带教是我国医学生临床实习内容的重要组成部分,也是急危重症医学储备人才培养的必经阶段。笔者梳理了安徽中医药大学第一附属医院重症监护室临床带教实践中“教”与“学”中存在的不足,提出改进策略。以期提高所在医院重症医学专业临床带教教学水平,培养出高素质的急危重医学储备人才。 展开更多
关键词 重症监护室 临床带教 教学方法 改进策略
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风电机组齿轮箱故障预警算法研究及应用
13
作者 刘河生 徐浩 +4 位作者 李宁 李林晏 景玮钰 雷航 张瑞刚 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期36-42,共7页
齿轮箱健康状态直接影响风电机组的发电量,为了在工程实际中尽早实现齿轮箱故障状态的预警,提出一种基于改进狮群优化的K-means聚类算法。将监督机制及考虑非线性权重的正余弦优化算法引入狮群算法实现算法改进,通过改进狮群优化算法对... 齿轮箱健康状态直接影响风电机组的发电量,为了在工程实际中尽早实现齿轮箱故障状态的预警,提出一种基于改进狮群优化的K-means聚类算法。将监督机制及考虑非线性权重的正余弦优化算法引入狮群算法实现算法改进,通过改进狮群优化算法对狮王位置的迭代,选择最优解作为K-means算法聚类中心,以解决传统聚类算法对初始聚类中心依赖性强的问题。选择UCI数据对算法进行对比验证,结果表明,基于改进狮群优化的K-means聚类算法的分类准确度和稳定性有较好的提升。将该算法应用于某风电场内4台同一型号机组齿轮箱振动加速度有效值的对比测试,发现该算法的分类中心分布与齿轮箱实际运行状态相吻合,且与标准规定的齿轮箱不同状态所对应的振动能量分布相一致,证明该算法可实现风电机组齿轮箱早期故障预警。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 改进狮群优化 聚类算法 故障预警
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基于ISSA-H_(∞)的水电机组鲁棒控制
14
作者 马元江 陈金保 +2 位作者 谈泰权 王凯 肖志怀 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第4期199-204,共6页
随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进... 随着风电、光伏等随机能源大量接入,电网结构变得复杂。在此背景下,水电机组将根据需要经常处于变工况运行,运行环境日趋恶劣,其传统的PID控制策略显然难以实现各种复杂工况下的最优控制。为此,将H_(∞)理论应用于水电机组,并基于改进樽海鞘算法(ISSA)和综合ITAE指标对其参数进行优化,实现了基于ISSA-H_(∞)的水电机组自适应鲁棒控制。仿真结果表明,相比传统的PID控制器,设计的基于ISSA-H_(∞)的自适应鲁棒控制器在不同工况下均有优异的调节性能,实现了水电机组多工况下最优控制。 展开更多
关键词 水电机组 PID控制 H_∞理论 改进樽海鞘算法 自适应鲁棒控制
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降低新生儿重症监护室极低出生体重早产儿抗生素使用时间的质量改进研究
15
作者 全美盈 冯淑菊 +3 位作者 张玉 王晨 张乐嘉 李正红 《中国当代儿科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期736-742,共7页
目的应用质量改进的方法,制定降低新生儿重症监护室极低出生体重(very low birth weight,VLBW)早产儿抗生素使用时间的有效措施,以减少抗生素的使用。方法以住院VLBW早产儿为研究对象,以2020年11月—2021年6月VLBW早产儿住院期间抗生素... 目的应用质量改进的方法,制定降低新生儿重症监护室极低出生体重(very low birth weight,VLBW)早产儿抗生素使用时间的有效措施,以减少抗生素的使用。方法以住院VLBW早产儿为研究对象,以2020年11月—2021年6月VLBW早产儿住院期间抗生素使用时间占住院时间百分比作为基线值,以降低抗生素使用时间占住院时间百分比为具体质量改进目标。应用帕累托图分析影响早产儿抗生素使用时间的因素。根据抗生素使用的各个环节构建关键驱动图,确定质量改进的关键环节和具体的干预措施。通过运行图监测VLBW早产儿抗生素使用时间占住院时间百分比的变化直至达到质量改进目标。结果2020年11月—2021年6月VLBW早产儿抗生素使用时间占住院时间百分比在质量改进前为49%(基线值),设定质量改进目标为12个月内将该百分比降低10%。帕累托图分析显示影响早产儿的抗生素使用时间的主要因素为:抗生素使用不规范;无感染证据时未及时停用抗生素;中心静脉置管留置时间长;袋鼠式护理应用不足;肠内营养进程延迟。质量改进采取的干预措施包括:(1)制定败血症评估管理规范;(2)对医护人员进行关于早产儿抗生素合理使用的宣教;(3)查房时监督抗生素使用规范的执行性;(4)无明确感染表现且血培养阴性者,抗生素使用36 h后停止使用;(5)减少中心静脉置管及肠外营养时间,降低早产儿感染风险。控制图显示,随着干预措施的实施,VLBW早产儿抗生素使用时间占住院时间百分比由49%降低至32%,具有统计学意义。结论应用基于统计原理、过程控制的质量改进工具及质量改进措施后,VLBW早产儿的抗生素使用时间可得到显著降低。 展开更多
关键词 质量改进 抗生素管理 新生儿重症监护室 极低出生体重儿 早产儿
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PDCA循环在提高NICU医护人员手卫生正确率中的应用
16
作者 闫甜甜 闫业玲 +1 位作者 杨丹 张芳芳 《中国卫生标准管理》 2024年第13期172-175,共4页
目的探讨持续质量改进在新生儿重症监护病房(neonatal intensive care unit,NICU)医护人员手卫生管理中的应用效果,以提高手卫生正确率。方法2022年12月—2023年11月应用PDCA循环管理方法对39名医护人员手卫生的正确性进行持续质量改进... 目的探讨持续质量改进在新生儿重症监护病房(neonatal intensive care unit,NICU)医护人员手卫生管理中的应用效果,以提高手卫生正确率。方法2022年12月—2023年11月应用PDCA循环管理方法对39名医护人员手卫生的正确性进行持续质量改进,通过制订计划、对策实施、检查与处理4个阶段,及时发现管理中的薄弱环节,不断总结持续改进。对实施质量改进措施前后的手卫生正确率情况进行统计学分析。结果PDCA循环实施后,医护人员手卫生正确率从49.79%提高到95.15%,干预前后手卫生正确率比较,差异有统计学意义(P<0.01);同时正确率在不同指征层面上较实施前均有明显提高。结论应用PDCA循环进行持续质量改进,可以切实有效提高医务人员手卫生正确率。 展开更多
关键词 手卫生 正确率 新生儿重症监护室 PDCA循环 质量改进 管理
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基于改进鲸鱼优化算法的同步相量测量单元多目标优化配置
17
作者 杭鲁庆 刘敏 《现代电力》 北大核心 2024年第4期652-658,共7页
针对因配电网节点数目多但投资成本少造成的同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)供需不平衡问题,建立了考虑PMU配置个数、状态估计误差的PMU多目标优化配置模型,优化问题的目标是最小化所需的PMU个数和最小化状态估计误差。... 针对因配电网节点数目多但投资成本少造成的同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)供需不平衡问题,建立了考虑PMU配置个数、状态估计误差的PMU多目标优化配置模型,优化问题的目标是最小化所需的PMU个数和最小化状态估计误差。并提出一种改进鲸鱼优化算法来求解模型。首先引入非支配排序和拥挤度计算来选择并排序Pareto非支配解,保证算法求解全局最优值的能力,其次引入Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动,使算法不易陷入局部最优。最后,采用优化配置模型对IEEE 33标准节点系统进行仿真计算。结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,采用改进鲸鱼优化算法求解PMU多目标优化配置模型具有更高的可行性和有效性。 展开更多
关键词 配电网 相量测量单元 多目标优化配置 状态估计 PARETO最优解 改进鲸鱼优化算法
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基于IAVOA-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波预测
18
作者 乔铁柱 尚尚 +1 位作者 祝健 石依山 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期740-747,共8页
电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的探测性能具有重要作用。提出了一种基于改进非洲秃鹫优化算法优化门控循环单元(Improved African Vultures Optimization Algorithm Optimization Gated Recurrent Unit,IAVOA-GRU)网络的电离... 电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的探测性能具有重要作用。提出了一种基于改进非洲秃鹫优化算法优化门控循环单元(Improved African Vultures Optimization Algorithm Optimization Gated Recurrent Unit,IAVOA-GRU)网络的电离层杂波预测方法。首先,依据电离层杂波的混沌特性,通过相空间重构方法对接收到的电离层杂波进行相空间重建,构建GRU网络的输入、输出样本集;然后,利用IAVOA对GRU网络的隐层节点数、迭代次数及初始学习速率3个超参数值执行优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,并进行预测。实测结果表明,相较其他6种对比预测模型,所提出的IAVOA-GRU网络模型具有较高的预测精度和可靠性,为有效改善高频地波雷达的探测性能提供了一种思路和方法。 展开更多
关键词 高频地波雷达(HFSWR) 电离层杂波预测 改进非洲秃鹫优化算法 门控循环单元网络
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基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制研究
19
作者 苏彩玉 万海斌 《计算机测量与控制》 2024年第5期109-114,136,共7页
为解决无人机通信网络中数据调度行为中断概率过大的问题,实现对通信资源的合理分配,提出基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法;设计基本网络架构,联合BMRC协议,设置URLLC数据链路单元,联合相关通信数据样本,求解通信中断... 为解决无人机通信网络中数据调度行为中断概率过大的问题,实现对通信资源的合理分配,提出基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法;设计基本网络架构,联合BMRC协议,设置URLLC数据链路单元,联合相关通信数据样本,求解通信中断概率的具体数值,实现对无人机中继通信网络资源的联合优化处理;分别计算时隙分配参量与带宽分配参量,并以此为基础,确定无人机中继位置,实现对中继通信资源的调度;按照机器学习算法标准,定义PCA改进特征,从而完善改进机器学习算法,再联合最优控制器闭环,实现对通信数据调度行为的控制;实验结果表明,改进机器学习算法作用下,随着中继数据累积量的增大,无人机通信网络中数据调度行为中断概率的最大值只能达到7.3%,有效降低了中断概率,符合合理分配通信资源的实际应用需求。 展开更多
关键词 改进机器学习 中继通信 数据调度 数据链路单元 BMRC协议 时隙带宽 最优控制器 中断概率
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基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测
20
作者 肖威 方娜 邓心 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6734-6741,共8页
为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LS... 为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高短期负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、长短时记忆神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)和门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,进而合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明:相对于其他模型,所提混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 变分模态分解(VMD) 长短时记忆神经网络(LSTM) 门控循环单元(GRU) 改进的粒子群优化算法(IPSO)
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