基于Odds-Matrix算法的中长期电量组合预测方法及其应用

中长期电量的组合预测存在权重选择困难,适应性、抗干扰性较差的问题.文中结合目前广泛应用的组合预测技术,设计了以Odds-Matrix算法为核心的Odds-Matrix组合预测方法.该组合预测方法利用Odds-Matrix算法对单一预测模型的有效性进行定量分析,用权重概率分布函数来描述各个方法的优劣,然后根据权重进行单一预测模型的筛选和组合.利用实际数据对所设计的Odds-Matrix组合预测方法进行测试,结果表明,文中预测方法的精确度较其他常用组合预测法较高,说明该方法具有较强的适应性与抗干扰性.

一种用电设备分析识别原理与应用

非侵入式负荷监测(NILM)与识别是智能电网建设的重要方面。针对非侵入式用电负荷监测技术提出了一种基于V-I轨迹与奇次谐波分量特征的混合特征矩阵和卷积神经网络相结合的方法。具体内容为:分析用电设备的基本特征,包括输入电流稳态特征和暂态特征。建立了六种单相交流电源供电的用电设备MATLAB/Simulink仿真电路,分别为电阻加热器、电吹风、LED灯串、电源适配器、变频空调和变频冰箱,作为待分析识别的用电设备,并提取了这六种负荷模型的网侧电流波形和频谱、V-I轨迹以及奇次谐波电流分量数据作为基本特征量;提出了一种采用V-I轨迹与奇次谐波特征的混合特征矩阵以及卷积神经网络(CNN)进行用电设备分析识别,经过PLAID数据集的训练和测试,能够有效识别稳态运行下的用电设备,给出了详细的解算过程,并提供了应用算例。此外,对比分析了已有三种检测方法,验证本文提出的基于混合特征矩阵以及卷积神经网络用电设备分析识别方法的优越性。

Generalized Central Factorial Numbers with Odd Arguments

In this paper, we consider r-generalization of the central factorial numbers with odd arguments of the first and second kind. Mainly, we obtain various identities and properties related to these numbers. Matrix representation and the relation between these numbers and Pascal matrix are given. Furthermore, the distributions of the signless r-central factorial numbers are derived. In addition, connections between these numbers and the Legendre-Stirling numbers are given.

负荷预测中多模型的自动筛选方法

预测模型的多样性一直是负荷预测中特别强调的一个问题。然而,对于多种预测模型,如何在舍弃效果较差的模型的同时选择出比较有效的模型,从而获得更加准确的预测结果,始终是一个难点。文中提出了一种新颖的多模型自动筛选算法,它应用odds-matrix方法来定量确定每种单一模型的权重,每种方法的权重代表了该方法的优劣性,通过权重分布函数判断各个预测模型的显著性。算例表明这种思路可以得到令人满意的预测结果。

基于预测决策的组合短期负荷预测

以提高短期负荷预测精度为目的,首先选择五种预测模型分别对算例进行虚拟负荷预测,再利用决策理论知识,通过几率矩阵法来筛选预测模型,舍弃不符合要求的模型,最后以各时段残差平方和最小为目标函数确定各个模型权重系数。使用选中的模型进行组合短期负荷预测,并将预测结果与各单一模型的预测结果进行比较。说明了预测决策的可参考特性和实用特性,也说明了组合预测模型的拟合精度优于各种单一模型,得到了较好的预测效果。

关于Jacobi型系统奇点稳定性的判别

本文给出Ｊａｃｏｂｉ型系统奇点稳定性判别的一个方法．

基于辅助矩阵的“魔方阵”求解算法

求解魔方阵对矩阵在工程计算、经济数据分析(如列昂节夫投入——产出矩阵)等数据处理方面有重要理论和应用价值。在给出魔方阵的概念及分类的基础上,提出一种通用n阶魔方阵的求解算法,并用C++程序语言实现,解决了传统偶数阶魔方阵求解的一个难题。实验结果表明,利用辅助矩阵,该算法和劳伯利算法、哈利算法相比,解决了偶数阶魔方阵无法求解的问题,和利用希腊拉丁方阵算法相比,可实现全部偶数阶魔方阵的求解;另一方面,该算法在奇数阶魔方阵求解时具有相同时间复杂度和满意性能。

块三对角线性方程组的可扩展块分割奇偶约化并行近似求解方法

文章对于一类严格块对角占优的块三对角线性方程组提出一个可扩展的块分割奇偶约化并行近似求解方法(PBOERA方法)。计算量减少到O(nm2)+O(m3log2n);通信复杂度为常数。本方法在上海大学分布式并行计算机“自强3000”上使用64个节点进行了运行。得到线性加速比,并行效率达到90%以上。

一类二阶微分系统奇点稳定性的判断

从二阶微分系统右端多项式的系数中构造一个矩阵A ,由矩阵A的特征根。

雅可比型系统奇点稳定性的判断

从系统(1)右端多项式的系数中构造一个矩阵A,给出当矩阵A有两个互异特征根, 且对应三个线性无关的特征向量时奇点稳定性判别法.

一种新的盲数字水印算法

本文提出了一个有效的静止图像的盲水印算法.原始图像经小波变换后,选择内嵌水印所需要的子带,水印根据奇偶判决法内嵌到频域中所选择的子带上.实验结论和攻击测试表明,本文所提议的算法具有较好的透明性,对各种图像处理的攻击有较强的鲁棒性.

一种基于邻接矩阵的二部图判定算法

在二部图定义的基础上,给出一种基于邻接矩阵的新判定算法,通过在每对结点间逐步插入中间结点进行路径长度检测,并进行了实验测试。结果表明,新算法能较好解决二部图的判定问题。

奇数阶幻方的一个构造方法

任意阶幻方的存在性问题是一个早已经解决了的问题 ,文章利用Hankel矩阵A和循环矩阵B ,令C =A +B ,然后交换C的某些列得到奇数阶幻方的一种构造方法。为了方便 。

雅可比型系统奇点稳定性的判断

从系统（1）右端多项式的系数中构造一个矩阵A，由矩阵A的特征根，特征向量来直接确定系统（1）的奇点类型及其稳定性。

神奇的奇数阶幻方

针对文献[1]给出的奇数阶幻方矩阵的一种构造,分析了奇数阶幻方矩阵的的特征,给出了奇数阶幻方矩阵的通项公式,研究了奇数阶幻方矩阵的平方性质,并进行了证明.

一类二阶微分系统在无穷远处奇点的稳定性

从系统(1)右端多项式的系数中构造一个矩阵A,由矩阵A的特征根,特征向量来直接确定系统(1)的奇点类型及其稳定性。依文献[2]知,A有三个互异的特征根λ_i (I=123)且分别对应三个线性无关的特征向量;依文献[1]知A有两个互异的特征根且对应两个线性无关的特征向量。本文对上述两种情况进行了讨论,,并论证了雅可比型系统在无穷远处的奇点不能运用文献[1]、[2]的方法去判断奇点的稳定性。此类奇点应该把文献[1]、[2]、[3]结合起来去判断系统(1)在无穷远处的奇点稳定性。

奇数阶幻方通项公式的推导

幻方的构造千变万化,而奇数阶幻方矩阵的构造更是多种多样,针对李尚志文献中给出的奇数阶幻方矩阵的一种独特构造,理论推导出这种构造的奇数阶幻方矩阵的通项公式,并给出了这种构造的特征.

雅可比型系统奇点稳定性的判断

从系统(1)右端多项式的系数中构造一个特征矩阵A,由特征矩阵A的特征根、特征向量来直接确定系统(1)的奇点类型及其稳定性。文献[5]给出了特征矩阵A有二个互异的特征根且对应三个线性无关的特征向量,系统(1)有一条奇线和一个临界结点。给出特征矩阵A的特征根为一个实根和一对共轭复根,则系统(1)有一个奇点,当la<时,奇点为稳定焦点,当la>时,奇点为不稳定焦点,la=时,见参考文献[2]。

基于矩阵分割及奇偶交错嵌入的可逆数据隐藏算法

嵌入容量、图像视觉质量及不可检测性是衡量数据隐藏算法性能的重要指标。针对Ni等人提出的算法嵌入容量有限、安全性弱等问题,将矩阵分割技术及奇偶交错嵌入方式应用到数据隐藏领域中,提出一种简单、有效的可逆数据隐藏算法。该算法首先将图像矩阵分割为四部分,构建每部分的灰阶直方图,然后利用峰值集合中的像素来嵌入信息,由于增加了峰值集合中像素的数目,从而提高了嵌入容量。信息嵌入时,采用奇偶交错嵌入的方式,使得信息分布更不规律,从而增加了不可检测性。实验结果表明,相比Ni的算法,该算法在保证视觉质量的基础上,嵌入容量和不可检测性均有较大的提高。

完全图K_(2n+1)的2因子分解

为了解决完全图K2n+1的2因子分解的问题,通过给出奇阶完全图K13的2因子分解的全过程,阐明了奇阶完全图K2n+1的2因子分解的具体步骤,解决了完全图的2因子分解问题。