关键词： 电力系统   配变电压越下限   遗传算法   Xgboost  

摘要： 针对依靠人工主观经验定性分析配变电压越下限成因,缺乏定量分析的问题,将遗传算法(genetic algorithm,GA)与Xgboost模型相结合,提出配变电压越下限GA-Xgboost分析模型。对实际配电网运行数据进行数据预处理,与特征工程构建用于分析配变电压越下限的机器学习模型,根据GA-Xgboost模型计算出符合实际情况的配变电压越下限影响因素的贡献度。实验表明,GA-Xgboost模型在配变电压越下限的分析与预测中R^(2)达到0.977,均方差MSE为7.42×10^(-3),平均绝对误差MAE为1.56×10^(-4)。

关键词： Sora   人工智能   新闻真实   消解与重塑  

摘要： 作为通用人工智能的代表,Sora的智能模拟能力不仅是技术层面的革新,还在深层次上影响了人们对现实世界的理解和认知。特别是在信息传播领域,Sora作为GPT-4模型功能在视觉传播领域的延伸,展示了人工智能从文本到图像再到视频的全面生成能力。Sora重塑了信息生产与传播的流程,并对新闻真实提出了全新的挑战。文章通过揭示多元行动主体与信息传播环境的互动关系,分析新闻真实消解的内在机理,并从专业媒体和技术核查两个维度入手,提出维护新时代新闻真实的意义与实践价值。

关键词： 人工智能   计算机网络技术   运用  

摘要： 现阶段科学技术发展水平日渐加快,人工智能技术应用范围不断扩大。通过将人工智能技术应用在计算机网络系统中,优化计算机网络结构,能够有效提高数据资源利用率,确保计算机网络技术能够在提升大众生产生活质量中发挥出重要作用。针对以上背景,本文首先阐述人工智能概念、特征与发展历程,提出人工智能技术应用方向,明确人工智能技术在计算机网络技术中的应用优势,提出人工智能在计算机网络中的应用要点,以供参考。

关键词： 故障预测   变电站   孪生体系   遗传算法   点云数据  

摘要： 为了提升变电站管理技术的有效性,研究设计了一种针对35 kV预装式变电站的变电站孪生体系。过程中使用神经网络技术对变压器故障自动预测技术进行设计并引入遗传算法改善算法的准确性和运行效率,设计了变压器气体样本数据的归一化预处理过程。再使用微处理器搭建变压器故障诊断硬件,然后利用点云扫描获取进行物理模型建模的参数,结合孪生体系程序完成智能变电站孪生体系搭建。实验结果表明,研究方法在数据生成速度分析中,针对监测数据时在生成乙炔数据时的耗时最高,为63 ms;在数据准确性测试中,研究方法在生成局部放电数据时的准确性最低,处在98.2%附近区间。说明研究方法能够有效进行变电站智能监测控制,且具有良好的算法准确性。

关键词： 移动通信   高性能射线追踪(RT)   超分辨率(SR)加速算法   信道建模   信道模拟  

摘要： 智能交通等场景的应用依赖于移动通信系统的支持,而移动通信系统的性能测试则离不开半实物信道仿真与验证。随着大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)技术的广泛应用以及对信道建模精度要求的不断提高,半实物信道仿真的时间成本大大增加,且当前的信道模拟支持的信道模型相对有限,无法满足各种特定场景的需求。针对这些不足,本文提出了一种基于智能射线追踪(ray tracing, RT)的信道计算与半实物仿真的方法,将高精度RT仿真和超分辨率(super-resolution, SR)加速算法融合,解决了基于电子地图的RT信道建模法精度、效率和算力成本无法兼顾的难题。本方法可支持智能交通等高价值应用在复杂场景下进行信道高效计算与半实物仿真测试,进而推动无线移动通信技术的发展,带来显著的社会和经济效益。

关键词： 时间敏感网络工控系统   信息安全   功能安全   冲突消解  

摘要： 时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)工控系统中安全策略的执行可能影响业务流的正常运行,使系统的信息安全和功能安全之间发生冲突。因此,TSN工控系统中信息安全策略和功能安全策略需要进行一体化部署,并解决两种不同安全策略之间的冲突问题。针对该问题,提出双粒度融合的冲突识别与消解多步方法。第一步,基于策略决策进行粗粒度的冲突识别与消解,以获得无冲突的安全策略集合。第二步,基于任务调度进行细粒度的冲突识别与消解,通过策略解析和时延预估模型的优化闭环,满足业务流传输安全一体化的需求。最后,通过实验验证所提冲突消解方法的有效性和可行性,证明所提方法可生成同时满足TSN工控系统安全性与实时性的安全策略及其对应的安全任务。

关键词： 地下巷道   松动圈预测   BP神经网络   遗传算法  

摘要： 针对矿山巷道围岩松动圈测试中工作量繁重、测试成本高等问题,结合白象山铁矿实际工程,提出联合运用BP神经网络和遗传算法构建松动圈预测模型,以实现松动圈范围的预测。运用SPSS软件统计分析松动圈影响指标,通过频数分析确定重点的影响因素,并在此基础上选定了用于松动圈预测的指标;基于BP神经网络和遗传算法,构建GA-BP松动圈厚度预测模型;基于收集的松动圈数据,形成训练样本与测试样本,用训练样本训练预测模型,用测试样本检验预测模型的精度。结果表明:在经过30次迭代后,遗传算法适应度已非常接近最佳适应度。在5组测试数据中,最大的误差为15.2cm,最小误差为1.13cm,均不超过20cm,说明该预测模型的预测精度较高,具有一定可靠性。

关键词： 云计算   煤矿安全生产   智能管理   DB1126智能开发板   B/S   构架   标准规范   安全运维保障  

摘要： 由于煤矿安全生产管理涉及多个维度,导致传统平台对于具体运行工况的适应性不佳,为此,提出基于云计算的煤矿安全生产智能管理平台设计研究。将集成高性能(1400万像素图像信号处理器)、云集多功能、高计算能力(2TOPS)的通用智能一体化载板+核心板——DB1126智能开发板作为平台硬件;在软件设计阶段,以云计算中的 B/S 为构架,设计包括四个层级及两个体系,四个层级分别为基础设施资源层、支撑层、应用层、用户层,两个体系分别为标准规范和安全运维保障,并从并行管理功能和运行两个角度入手,对平台功能进行设计。在测试结果中,设计平台吞吐量对于更新频率的适应性明显高于对照组,不仅始终稳定在2.0 M/s以上,且最大值能够达到3.60M/s,应用效果较好。

关键词： 电动汽车   充电站   选址优化   灰狼优化算法   配电网   功率损耗   粒子群算法   遗传算法  

摘要： 随着电动汽车(EV)数量的增加,EV充电站的不合理选址使得配电网的功率损耗增大、电压分布不均。分别从运营商和投资者角度提出了两种EV充电站选址优化目标,然后基于配电网的功率损耗和充电站的安装成本得到综合目标函数,基于灰狼优化算法(GWO)寻找目标函数全局最优解,得到充电站的最优选址配置。以IEEE 34节点系统为例,对接入最优选址采用不同控制模式的EV充电站的潮流进行对比分析,结果表明优化配置后的配电网功率损耗明显降低,电压分布更加均衡;与粒子群算法和遗传算法的优化结果对比表明,GWO算法具有更好的收敛性和鲁棒性。

关键词： 反向传播-人工神经网络(BP-ANN)   微钻阻力仪   峰谷年轮识别算法   年轮  

摘要： 峰谷年轮识别算法仅使用峰谷差值这一个特征进行年轮识别,因此该算法的误判率和漏判率较高。为了进一步提高微钻阻力年轮识别精度,提出了一种基于多个波峰特征的反向传播-人工神经网络(BP-ANN)年轮识别方法。首先使用峰谷年轮算法识别有效波峰,然后使用波峰阻力值、波峰与前波谷和后波谷的阻力差值、波峰与前波谷和后波谷的距离、前波谷与后波谷的距离等6个参数描述波峰特征;然后根据阻力图与圆盘图像确定有效波峰的类型,如果该波峰是一个年轮信号,则标记为“1”,否则标记为“0”;最后使用BP-ANN算法构建有效波峰分类模型。结果显示,BP-ANN模型的准确率比峰谷年轮识别算法提高了1.26个百分点,误判率和漏判率比峰谷年轮识别算法分别减少了1.06和1.38个百分点。结果表明:基于多个波峰特征的BP-ANN模型的年轮识别方法可行;与传统的峰谷年轮识别算法相比,该方法可有效提高年轮识别精度,有效降低年轮误判率和漏判率.