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基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度
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作者 姜伟华 张文静 +1 位作者 袁琪 姜雨 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第3期1283-1291,共9页
机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行... 机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于中国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验。结果表明:对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。 展开更多
关键词 机场地面保障服务 软时间窗 车辆动态调度 改进遗传算法
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移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警
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作者 曹敬馨 刘洲洲 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第4期733-739,共7页
针对互联网信息安全预警过程中,受信息数据规模大、种类多影响,导致预警精度低、耗时长的问题,为提高预警效率,提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理,降低检测难度;利用迭代多元自回... 针对互联网信息安全预警过程中,受信息数据规模大、种类多影响,导致预警精度低、耗时长的问题,为提高预警效率,提出移动网络隐私信息库未知访问源安全性预警。利用主成分分析法对信息库数据进行降维处理,降低检测难度;利用迭代多元自回归预测(IMAP:Iterative Multivariate AutoRegressive Modelling and Prediction)算法进行数据聚类处理,提取离散性孤立数据点,完成信息库未知访问源数据筛查。将未知访问源数据输入到支持向量机中,利用时间窗口将信息库安全预警模型的构建问题转化为支持向量机学习的凸优化问题,输出安全性预警结果,并对预警模型的构建参数进行全局寻优,提高安全预警模型的预警输出能力。实验结果表明,所提方法对信息库的安全检测效率较高,且面对多类型信息库入侵攻击能做到稳定、精准预警输出。 展开更多
关键词 主成分分析法 IMAP 聚类法 时间窗口 支持向量机学习法 凸优化问题
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基于水资源空间均衡的“四水四定”调控模型构建 被引量:1
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作者 魏豪杉 王红瑞 +3 位作者 郏鹏鑫 周利超 李永坤 刘昌明 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期71-77,共7页
为实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控,创建了一套完整严谨、可动态调控的“四水四定”模型体系。通过模糊信息粒化窗口的支持向量机模型预测区域未来总用水量,利用基于时间序列相似性分析的自回归支持向量机模型预测区... 为实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控,创建了一套完整严谨、可动态调控的“四水四定”模型体系。通过模糊信息粒化窗口的支持向量机模型预测区域未来总用水量,利用基于时间序列相似性分析的自回归支持向量机模型预测区域未来分用水量,并对两类数据进行不确定性分析;构建了复杂回归函数对各类用水指标进行情景预测,经统计检验后将其作为当前用水模式下未来用水指标;构建了“四水四定”水资源承载力模型和水资源空间均衡模型,基于未来总用水量、未来各分用水量、未来用水指标,选用水资源负载系数、用水效益和水土资源匹配系数3个指标,结合基尼系数量化水资源空间均衡度,分析当前用水模式下未来水资源均衡度;构建了最优化模型,以最小化基尼系数为目标函数调整未来用水模式,实现水资源动态调控。所创建的模型体系可以实现未来不同时间尺度下的水资源空间均衡与动态调控。 展开更多
关键词 “四水四定” 水资源空间均衡 水资源动态调控 时间序列相似性 支持向量机模型 模糊信息粒化窗口
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基于Windows的电网仿真系统支撑平台的研究与开发
4
作者 孙志宏 闵锐 《四川理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2006年第3期89-92,共4页
对基于Windows的电网仿真系统支撑平台进行了研究,并加以了具体实现。针对微机系统的特点,对实时数据库进行了精心设计,实现了静态数据库管理、实时数据库管理、系统运行管理与控制、模型开发支撑、图形仿真和网络通信等功能模块有机地... 对基于Windows的电网仿真系统支撑平台进行了研究,并加以了具体实现。针对微机系统的特点,对实时数据库进行了精心设计,实现了静态数据库管理、实时数据库管理、系统运行管理与控制、模型开发支撑、图形仿真和网络通信等功能模块有机地集成。 展开更多
关键词 windowS 仿真系统支撑平台 实时数据库
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Optimal time for subarachnoid transplantation of neural progenitor cells in the treatment of contusive spinal cord injury 被引量:2
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作者 Yan Liu Ying Zhou +4 位作者 Chunli Zhang Feng Zhang Shuxun Hou Hongbin Zhong Hongyun Huang 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2013年第5期389-396,共8页
This study aimed to identify the optimal neural progenitor cell transplantation time for spinal cord injury in rats via the subarachnoid space. Cultured neural progenitor cells from 14-day embryonic rats, constitutive... This study aimed to identify the optimal neural progenitor cell transplantation time for spinal cord injury in rats via the subarachnoid space. Cultured neural progenitor cells from 14-day embryonic rats, constitutively expressing enhanced green fluorescence protein, or media alone, were injected into the subarachnoid space of adult rats at 1 hour (acute stage), 7 days (subacute stage) and 28 days (chronic stage) after contusive spinal cord injury. Results showed that grafted neural progenitor cells migrated and aggregated around the blood vessels of the injured region, and infiltrated the spinal cord parenchyma along the tissue spaces in the acute stage transplantation group. However, this was not observed in subacute and chronic stage transplantation groups. 04- and glial fibrillary acidic protein-positive cells, representing oligodendrocytes and astrocytes respectively, were detected in the core of the grafted cluster attached to the cauda equina pia surface in the chronic stage transplantation group 8 weeks after transplantation. Both acute and subacute stage transplantation groups were negative for 04 and glial fibrillary acidic protein cells. Basso, Beattie and Bresnahan scale score comparisons indicated that rat hind limb locomotor activity showed better recovery after acute stage transplantation than after subacute and chronic transplantation. Our experimental findings suggest that the subarachnoid route could be useful for transplantation of neural progenitor cells at the acute stage of spinal cord injury. Although grafted cells survived only for a short time and did not differentiate into astrocytes or neurons, they were able to reach the parenchyma of the injured spinal cord and improve neurological function in rats. Transplantation efficacy was enhanced at the acute stage in comparison with subacute and chronic stages. 展开更多
关键词 neural regeneration spinal cord injury subarachnoid space cell transplantation neural progenitor cells time window grants-supported paper photographs-containing paper NEUROREGENERATION
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基于改进GWO-SVR算法的大坝变形预测模型研究 被引量:2
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作者 袁羽 丁勇 李登华 《河南科学》 2023年第2期232-238,共7页
大坝的工作条件复杂、影响因子众多,极易发生形变而导致灾害发生.然而,当前常见的大坝变形预测方法由于其自身的局限又无法满足大坝变形预测的精度要求.因此,提出一种基于改进GWO-SVR算法的大坝变形预测模型,通过对灰狼算法初始种群位... 大坝的工作条件复杂、影响因子众多,极易发生形变而导致灾害发生.然而,当前常见的大坝变形预测方法由于其自身的局限又无法满足大坝变形预测的精度要求.因此,提出一种基于改进GWO-SVR算法的大坝变形预测模型,通过对灰狼算法初始种群位置、收敛因子及迭代权重三个方面进行改进,再将滑动时间窗口的思想嵌入其中,最终建立模型实现对大坝变形的高精度预测.试验结果表明,标准SVR模型、GWO-SVR模型以及改进GWO-SVR模型都能够对大坝变形进行预测,其中改进GWO-SVR大坝变形预测模型具有更优秀的预测精度与稳定性. 展开更多
关键词 滑动时间窗口 支持向量回归 灰狼算法 大坝变形 预测
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基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法 被引量:2
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作者 马洲俊 黄伟 +4 位作者 牛军伟 朱红 韦磊 孙国强 臧海祥 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期276-283,共8页
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步... 为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明:该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 低压台区 户变关系识别 热重启随机梯度下降 一类支持向量机 信息融合 滑动时间窗
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基于AFSA-SVM的手势识别方法
8
作者 邓嘉 崔冰艳 张祥 《华北理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第4期91-98,共8页
为了提高表面肌电信号(sEMG)对手势识别的准确率,提出了一种人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)方法。采集了10位受试者手势动作的sEMG信号,对sEMG信号进行预处理后,进行时域信号积分肌电值(iEMG)和均方根值(RMS)的特征提取,... 为了提高表面肌电信号(sEMG)对手势识别的准确率,提出了一种人工鱼群算法优化支持向量机分类器(AFSA-SVM)方法。采集了10位受试者手势动作的sEMG信号,对sEMG信号进行预处理后,进行时域信号积分肌电值(iEMG)和均方根值(RMS)的特征提取,使用特征进行分类。实验结果表明,在特征iEMG上AFSA-SVM与SVM平均分类准确率分别为88.21%与84.29%,AFSA-SVM提高了3.92%;在特征RMS上AFSA-SVM与SVM平均分类准确率分别为86.85与83.69%,AFSA-SVM提高了3.16%。因此,AFSA-SVM相对SVM分类器的识别准确率更高,并且时域特征iEMG相对RMS更具识别度。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 支持向量机 表面肌电信号 时间滑动窗口
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基于滚动时间窗口支持向量机的财务困境预测动态建模 被引量:15
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作者 孙洁 李辉 韩建光 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2010年第4期174-180,92,共8页
该文从财务困境概念漂移的全新视角,提出了基于滚动时间窗口支持向量机(support vector machine,SVM)的财务困境预测动态建模新方法。设计了面向概念漂移进行财务困境预测动态建模的思路框架,分为宽度固定的滚动时间窗口SVM和宽度可变... 该文从财务困境概念漂移的全新视角,提出了基于滚动时间窗口支持向量机(support vector machine,SVM)的财务困境预测动态建模新方法。设计了面向概念漂移进行财务困境预测动态建模的思路框架,分为宽度固定的滚动时间窗口SVM和宽度可变的滚动时间窗口SVM分别展开算法设计。以中国上市公司为对象,通过模拟时间推移过程,对2000至2008期间被ST的上市公司及其配对公司共692个样本展开实证研究。结果表明:基于滚动时间窗口SVM的财务困境预测动态建模方法能够有效地适应财务困境的概念漂移现象,对未来企业财务困境的预测效果明显优于静态SVM模型。通过比较分析,认为适应性可变时间窗口SVM动态建模方法具有较好的应用推广性。 展开更多
关键词 财务困境预测 概念漂移 滚动时间窗口 支持向量机
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基于滑动时间窗的支持向量机软测量建模研究 被引量:14
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作者 薄翠梅 张湜 +1 位作者 王执铨 李俊 《自动化仪表》 CAS 2006年第1期45-48,共4页
提出了一种基于滑动时间窗的最小二乘支持向量机软测量建模方法,并针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了最小二乘支持向量机计算法和滑动时间窗的建立。并利用滑动时间窗内的数据进行系统的在线优化... 提出了一种基于滑动时间窗的最小二乘支持向量机软测量建模方法,并针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了最小二乘支持向量机计算法和滑动时间窗的建立。并利用滑动时间窗内的数据进行系统的在线优化和周期性模型更新,提高了工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,LS-SVM是一种有效的软测量建模方法。 展开更多
关键词 滑动时间窗 支持向量机 精馏塔 软测量 建模
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基于保障时间窗的油料调拨运输模型 被引量:5
11
作者 闫华 何晓静 +1 位作者 周庆忠 马致文 《后勤工程学院学报》 2015年第4期85-89,共5页
通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计... 通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 保障时间窗 油料调拨运输 优化模型 粒子群优化算法
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基于时间窗口选择和SVR的船舶交通事故率预测 被引量:2
12
作者 孙墨林 郑中义 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第1期47-51,共5页
为提高对船舶交通事故率的预测精度,建立基于时间窗口选择和支持向量回归的船舶交通事故率预测模型,该预测模型考虑船舶交通事故的发生具有随机不确定性,以及海事规则生效等导致的船舶交通事故率的变动趋势。在构造船舶交通事故率不确... 为提高对船舶交通事故率的预测精度,建立基于时间窗口选择和支持向量回归的船舶交通事故率预测模型,该预测模型考虑船舶交通事故的发生具有随机不确定性,以及海事规则生效等导致的船舶交通事故率的变动趋势。在构造船舶交通事故率不确定时间序列的基础上,采用滑动窗口技术对置信区间比较集中的不确定时间序列点进行聚类并分段,选择最接近当前时间的区段作为统计时间窗口,并利用支持向量回归模型对船舶交通事故率进行预测。以英国籍船舶交通事故数据为例,对预测模型进行实例分析。通过与指数平滑法和自回归移动平均模型预测结果的对比验证预测模型的有效性,为船舶交通安全管理者的决策提供指导。 展开更多
关键词 船舶交通事故率 时间窗口 不确定时间序列 支持向量回归
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基于支持向量机的连续状态空间Q学习 被引量:5
13
作者 王雪松 田西兰 程玉虎 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期93-98,共6页
针对连续状态空间下的强化学习控制问题,提出一种基于支持向量机的Q学习方法.支持向量机不易陷入局部极小,且有优良的泛化性能,对系统状态-动作对的Q值进行估计计算,解决状态空间泛化中易出现的"维数灾"问题.引入滚动时间窗... 针对连续状态空间下的强化学习控制问题,提出一种基于支持向量机的Q学习方法.支持向量机不易陷入局部极小,且有优良的泛化性能,对系统状态-动作对的Q值进行估计计算,解决状态空间泛化中易出现的"维数灾"问题.引入滚动时间窗机制实现支持向量机的在线学习:系统实时检测得到的新数据若不包含新信息,则保持学习的样本集不变;若包含新信息,则滚动时间窗,更新样本集,从而更新支持向量机的回归模型,并对时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息.倒立摆平衡控制的仿真结果表明该方法能够有效解决具有连续状态的非线性系统的强化学习控制. 展开更多
关键词 连续状态空间 支持向量机 Q学习 滚动时间窗 在线学习
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基于多维熵值分类的骨干网流量异常检测研究 被引量:11
14
作者 郑黎明 邹鹏 +2 位作者 韩伟红 李爱平 贾焰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1972-1981,共10页
针对高速骨干网上异常检测要求高检测效率和低误报率问题,提出了一个基于多维流量数据熵值分类方法.在多个不同维度上采用熵度量流量数据的分布特征,提出了多维高效熵值计算算法有效减低熵值计算的时间和空间复杂度;在每个时间窗口上把... 针对高速骨干网上异常检测要求高检测效率和低误报率问题,提出了一个基于多维流量数据熵值分类方法.在多个不同维度上采用熵度量流量数据的分布特征,提出了多维高效熵值计算算法有效减低熵值计算的时间和空间复杂度;在每个时间窗口上把不同维度熵值序列排列成检测向量,采用一类支持向量机对检测向量进行分类;对支持向量机分类判断过程中可能出现误报的情况,提出多窗口关联检测算法,通过在多个连续时间窗口上对异常向量进行多窗口关联检测,最终判断异常是否发生.通过在真实网络流量数据集上的两个对比实验,验证了本文算法在检测效率方面随着网络流量和攻击流量的增加时间和空间开销增长较为平缓,在检测精度方面也取得了令人满意的效果. 展开更多
关键词 异常检测 时间序列 一类支持向量机 多窗口关联检测
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基于分支定界法的进场航空器动态排序与调度 被引量:26
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作者 张军峰 王菲 葛腾腾 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1909-1914,共6页
进场航空器优化排序和调度是跑道资源合理分配和充分利用的前提,是提高终端空域运行效率的基础。通过基于时间触发的滑动时间窗实现了进场动态排序。在精确四维航迹预测的基础上,结合管制运行约束,采用分支定界法对时间窗内航班进行优... 进场航空器优化排序和调度是跑道资源合理分配和充分利用的前提,是提高终端空域运行效率的基础。通过基于时间触发的滑动时间窗实现了进场动态排序。在精确四维航迹预测的基础上,结合管制运行约束,采用分支定界法对时间窗内航班进行优化排序与调度。以上海浦东机场为例进行仿真验证,将优化结果分别同先到先服务算法结果与航班的实际到达时间进行对比。结果表明:该算法可有效地提高跑道容量,缓解航班延误,是实现跑道资源优化配置的有效方法。 展开更多
关键词 交通运输规划 排序与调度 滑动时间窗 分支定界 决策支持
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最小二乘支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用 被引量:7
16
作者 李晓龙 王复明 蔡迎春 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期80-84,108,共6页
针对基于标准型支持向量机(Vapnik SVM)的岩体变形预测方法计算复杂度大、应用不便的缺点,提出一种基于最小二乘支持向量机的围岩变形预测方法。该方法结合开挖岩体具有高度不确定性的特点,将其作为一个时变系统考虑,首先采用滑动时窗... 针对基于标准型支持向量机(Vapnik SVM)的岩体变形预测方法计算复杂度大、应用不便的缺点,提出一种基于最小二乘支持向量机的围岩变形预测方法。该方法结合开挖岩体具有高度不确定性的特点,将其作为一个时变系统考虑,首先采用滑动时窗方式选取学习样本,然后利用获得的样本训练最小二乘支持向量机预测模型。利用这种方法对雪家庄隧道围岩变形进行预测,分析结果表明,该方法具有较高的预测精度,是一种简单可行的变形预测方法。 展开更多
关键词 隧道工程 变形预测 最小二乘支持向量机 围岩变形 滑动时窗
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基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测 被引量:9
17
作者 曹惠玲 王冉 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1887-1894,共8页
针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在... 针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM(GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 展开更多
关键词 航空发动机 在线预测模型 滑动时窗策略 遗传算法 支持向量机
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采用Boosting方法预测电力信息网络的威胁态势 被引量:1
18
作者 徐茹枝 王婧 +1 位作者 朱少敏 许瑞辉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2825-2829,共5页
威胁态势预测可以有效反映电力信息网络在未来时刻的宏观安全状况。为实现威胁态势的精确预测,提出一种基于AdaBoosting方法的网络威胁态势预测方法。该方法采用威胁态势值描述电力信息网络的宏观安全态势,并将威胁态势值的预测抽象为... 威胁态势预测可以有效反映电力信息网络在未来时刻的宏观安全状况。为实现威胁态势的精确预测,提出一种基于AdaBoosting方法的网络威胁态势预测方法。该方法采用威胁态势值描述电力信息网络的宏观安全态势,并将威胁态势值的预测抽象为回归问题,进而利用AdaBoosting方法求解。该方法先利用滑动时间窗口将威胁态势值构造成时间序列样本集,再将样本集输入到AdaBoosting方法中训练,以得到回归分析模型,并利用该模型完成威胁态势预测。最后基于现场数据的验证性实验证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电力信息网络 网络威胁态势 预测 AdaBoosting方法 支持向量回归 回归问题 滑动时间窗口
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基于分支定界的离场航空器动态排序 被引量:8
19
作者 王菲 张军峰 +1 位作者 葛腾腾 陈强 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期547-552,共6页
离场航空器优化排序是加速终端空域内航班流动、提高航班正点率、缓解管制工作负荷的有效手段。采用滚动时域控制(Receding horizon control,RHC)策略构建离场航空器实时动态排序框架,并基于分支定界法获取时间窗内优化的目标起飞时间... 离场航空器优化排序是加速终端空域内航班流动、提高航班正点率、缓解管制工作负荷的有效手段。采用滚动时域控制(Receding horizon control,RHC)策略构建离场航空器实时动态排序框架,并基于分支定界法获取时间窗内优化的目标起飞时间。在此基础上,利用修正的离场滑行时间确定允许开车时间,从而为管制员提供决策支持。以上海浦东机场离场运行为例进行仿真验证,结果表明文中提出的方法不仅有效地实现了管制决策支持(为管制员提供目标起飞时间与允许开车时间),也能够提升跑道离场容量,降低离场延误水平。 展开更多
关键词 交通运输规划 离场排序 滑动时间窗 分支定界法 决策支持
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基于STFT变换和DAGSVMs的电能质量扰动识别 被引量:24
20
作者 覃思师 刘前进 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期83-86,103,共5页
提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法。将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类... 提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法。将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类型的识别。其中,时域最大幅值向量不仅能反映各种扰动的特征,还能显示电压突升、电压暂降、电压中断和暂态振荡等扰动的发生时刻和持续时间。仿真测试表明,该方法能有效识别各种电能质量扰动,而且识别正确率高,训练时间短,实时性能较好。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 Blackman窗 特征提取 支持向量机 DAG
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