关键词： 短期预测   长短期记忆网络   鲸鱼优化算法   遗传算法   粒子群优化算法  

摘要： 风能的不可预测性可能导致电力供应不足或过剩,进而影响电网的稳定性,因此准确预测风力发电功率对电力系统的稳定运行至关重要。为此,提出了一种结合鲸鱼优化算法(WOA)与长短期记忆网络(LSTM)的风力发电功率短期预测方法。为了提高预测精度,将日常气象数据、强风天气数据和潮湿天气数据作为输入,构建了多种预测模型,包括传统的LSTM模型、结合遗传算法(GA)的GA-LSTM模型、结合粒子群优化算法(PSO)的PSO-LSTM模型以及结合自适应学习算法(LEA)的LEA-LSTM模型。通过对比分析不同模型在不同气象条件下的预测性能,评估了各模型在风力发电功率预测中的有效性。实验结果表明,WOA-LSTM模型在处理复杂气象条件下的短期预测任务中表现优越,显著提升了预测精度。研究为风力发电的短期预测提供了新的思路和方法,具有重要的实际应用价值和理论意义。

关键词： 长定子直线同步电机   磁悬浮列车   磁路饱和   电磁计算   遗传算法  

摘要： 为实现对长定子直线同步电机快速准确的设计,基于建立的参数化有限元模型分析了磁路饱和对磁场和电枢绕组电感的影响,基于数据拟合法计算得到了漏磁系数和电感参数。采用考虑磁路非线性的等效磁路计算了气隙磁密,修正得到了考虑磁饱和时的长定子直线同步电机推力和悬浮力解析表达式,并分析了推力的负载纹波分量。根据电压状态方程计算得到了电磁性能,采用改进遗传算法对长定子直线同步电机进行了优化设计,得到了推力高且负载纹波分量低的方案。

关键词： 冷链物流   遗传算法   路径优化   碳排放   水产品  

摘要： 为提高鲜活水产品冷链物流的配送效率,降低配送成本,保证水产品品质。综合考虑了水产品在仓库的暂养成本、碳排放成本、配送过程中的运输成本和时间窗成本,建立总成本最小模型。以山东水产品冷链配送为例进行仿真优化分析,并运用改进遗传算法进行求解,结果得出优化后总配送成本相比于优化前减少了17.3%,碳排放成本减少10.5%,配送总时长减少9.9%,获得了良好的优化效果。该模型和优化算法对实现低碳高效的冷链物流配送路径优化具有一定的理论和实践意义。

关键词： 肉葡萄球菌   高密度培养基   响应面法   人工神经网络   遗传算法   优化  

摘要： 为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm,ANN-GA)模型。结果表明,氮源是影响肉葡萄球菌活菌数的最重要因素。与响应面优化模型相比,ANN-GA模型能够更精确地预测培养基配方对肉葡萄球菌活菌数的影响,误差小且优化效果更好,最佳培养基配方为葡萄糖3.21 g/L、大豆蛋白胨20.17 g/L、牛肉浸粉20.17 g/L、磷酸氢二钾5.63 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L。在5 L发酵罐水平小试最大活菌数可达1.67×10^(10)CFU/mL。

关键词： 蒙脱石散   电感耦合等离子体质谱法   微波消解法   无机元素杂质   质量控制  

摘要： 目的建立同时测定蒙脱石散中36种无机元素杂质含量的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法。方法采用微波消解法处理样品,测试模式为碰撞池模式(KED),等离子体输出功率为1550 W,采样深度为8 mm,最大载流量为1.045 L/min,冷却气流量为14 L/min,辅助气流量为0.9 L/min,蠕动泵转速为40 r/min,进样系统为耐酸系统,手动进样,重复测定3次。结果36种无机元素杂质分别在各自质量浓度范围内与响应值比值的线性关系良好(r>0.995,n=6);重复性试验的RSD为3.13%~15.06%(n=6),日间精密度试验的RSD为1.85%~11.56%;平均回收率为77.17%~102.85%,RSD为1.67%~15.16%(n=9)。5批样品中36种无机元素杂质含量均低于限度值和控制阈值。结论该方法灵敏度高、准确性好,可用于蒙脱石散中36种无机元素杂质的含量测定。

关键词： 集成经验模态分解   遗传算法   BP神经网络   风电功率预测  

摘要： 在“双碳”战略背景下,迫切需要大力发展风电光伏等清洁可再生能源,建立以清洁能源为主体的新型电力系统。然而风力发电受气象因素影响,具有波动性、间歇性和断续性,给风电大规模并网和消纳带来困难。针对以上问题,该研究采用EEMD-GA-BP耦合模型对风电功率进行超短期预测。首先通过EEMD分解算法对原始风电序列进行分解处理,再利用遗传算法对BP神经网络拓扑结构中各层的初始权重和阈值进行优化并建立组合模型,最后将各分量预测值相加得出最终预测结果。实例分析表明,相比其他模型,在预测精度、预测性能上,EEMD-GA-BP模型表现更加优异。

关键词： 空投   捆绑包装   数学模型   遗传算法  

摘要： 目的优化空投捆绑包装线工序安排,改善工作平衡,并提升保障效率。方法针对按现行空投捆绑包装方法设计的空投捆绑包装线,基于遗传算法建立空投捆绑包装线平衡问题数学模型和设计算法,通过Matlab运行算法对空投捆绑包装线工序进行优化安排,比较优化前后的最小生产节拍、平衡率、平滑指数等指标。结果根据关键指标对比分析,相较于优化前,基于遗传算法改进的空投捆绑包装线的最小生产节拍缩短125 s,平衡率提升12.9%,平滑指数降低134.66。结论基于遗传算法构建的空投捆绑包装线平衡问题数学模型和优化算法可行,优化后较好地改善了工作平衡和提高了保障效率,可为改进空投捆绑包装保障条件提供参考和借鉴。

关键词： 核磁共振加速   上下文信息   模型驱动方法   语义推理  

摘要： 为缓解核磁共振成像(MRI)中的长时间采集困境,大数据驱动下的算法与模型融合已成为实现高质量MRI重建的重要手段。然而,现有方法多集中于视觉特征的提取,忽视稳健重建所需的深层次语义信息。为此,提出一种联合分层语义网络与物理模型网络的模型驱动架构,旨在提升重建性能的同时维持计算效率。该架构包含四个关键模块:上下文提取模块,用于捕获丰富的上下文特征以降低背景干扰;多尺度聚合模块,通过整合多尺度信息保留粗细解剖细节;语义图推理模块,建模语义关系以增强组织区分度并抑制伪影;双尺度注意力模块,强化不同细节层级上的关键特征表达。这种层次化且语义感知的设计有效减少混叠伪影,并显著提升图像保真度。实验结果表明,在涵盖不同采样率的多样化数据集上,所提方案在定量评估和视觉质量方面均优于现有方法。例如,在IXI数据集四倍径向加速的实验中,所提方法的峰值信噪比达到48.15dB,平均领先最新的对比算法1.00dB,同时实现更高的加速比并保持可靠的图像重建效果。

关键词： 车用动力电机   磁固耦合   遗传算法   振动噪声  

摘要： 以某款东风车用永磁同步电机为研究对象,分析了参数对电机振动噪声的影响机理,提出了一种基于敏感度法和遗传算法的声振优化方法。通过二维瞬态场电磁解析评估电磁特性和径向电磁力谐波,并应用傅里叶变换提取峰值电磁激励的主阶次进行时频分析。建立参数敏感度的层级响应面模型,利用遗传算法选择全局最优解。进行了不同工况下的对比分析和半消声室台架测试验证。结果表明,该方法能有效降低电机振动噪声,噪声声压级最大值减小9.85%,显著改善了电动汽车的声振品质和舒适性。

关键词： 地铁末班车   时刻表优化   机场线   遗传算法   OD可达性  

摘要： 地铁末班车衔接问题关系到乘客能否乘坐地铁实现当天的最后一次出行。特别对于深夜到达城市机场的乘客而言,由于机场地理位置的因素,错过地铁末班车意味着乘客的出行费用将会大幅增加。文章基于乘坐末班车出发的客流,以OD(origin-destination)可达乘客人数最大化和登车乘客人均等待时间最小化为目标建立地铁末班车时刻表优化模型,设计基于遗传算法的求解方法。最后,以西安地铁网络为例开展算例研究,结果表明:OD可达的乘客人数提高了27.70%,其中机场站来源的乘客人数增长了55.82%,人均等待时间平均下降了32.37%,验证了所提模型和方法的有效性。