关键词： 多目标遗传算法   节能减排   低碳   经济效益   环境效益  

摘要： 本文针对能源生产过程和传输过程中的高能耗问题,建立了一种能源企业的多目标优化数学模型,并提出了一种基于遗传算法的多目标优化模型,旨在实现节能减排的同时,保证生产效率。通过构建以能源效益最大、环境排放量最小为目标的优化模型,针对性地提出了五个约束条件,随后采用基于NAGA一Ⅱ的Pareto多目标遗传算法进行求解,实现了多目标的平衡。仿真实验结果表明,该方法能够有效降低能耗和碳排放,提高经济效益,为实现绿色低碳生产提供了新的思路。

关键词： 云计算   水利水电工程   智能系统   物联网   大数据分析   人工智能  

摘要： 本文深入探讨了基于云计算的水利水电工程智能系统的设计与实现。通过对云计算、物联网、大数据分析与人工智能等关键技术的深入研究,本文构建了一个集数据采集、传输、存储、分析和应用服务为一体的智能系统框架,旨在提高水利水电工程的管理效率,优化资源配置,并实现智能化决策与控制。

关键词： 智能锅炉   计算机辅助   燃烧控制系统   模糊控制器  

摘要： 在电气技术与经济领域,智能锅炉燃烧控制系统的设计和优化是提高能效、降低排放以及保证操作安全性的关键。这一过程涉及到构建精确的燃烧系统模型,并借助算法优化燃烧过程中的关键参数,如空燃比(空气与燃料的比例),以实现更高效和环保的燃烧。本文构建一个基于神经网络的燃烧系统模型,用以模拟和理解锅炉燃烧的复杂过程,运用粒子群算法对空燃比进行了优化,确保了燃烧过程的效率和环保性,并设计一个自适应模糊控制器,以进一步提高控制系统的精确度和适应性,展示了这一系统在实际应用中的潜力和效果。

关键词： TSP问题   遗传算法   模拟退火算法  

摘要： 针对传统遗传算法以及模拟退火算法解决TSP问题存在的早熟、收敛慢等问题,文中通过设计经典遗传算法(GA)以及模拟退火算法(SA)求解TSP问题。以TSPLIB数据集作为测试数据,通过实验仿真结果对比分析GA与SA在求解TSP问题上的性能。通过实验,最终得出两种智能算法在求解TSP问题上的性能差异,得出的结论对于两种算法求解TSP问题的优化改进有参考意义。

关键词： 叶型优化   机器学习   高斯过程回归   人工神经网络   序列二次规划  

摘要： 为了解决轴流风扇叶型W65优化设计的问题,选取高斯过程回归、人工神经网络和序列二次规划优化方法对叶型进行优化。首先,通过类别形状函数变换方法表示叶型,并生成一定区间内的叶型样本集,使用B样条曲线进行光滑化处理,通过CFD模拟仿真方法获得光滑叶型升阻比数据。然后,分别采用高斯过程回归方法、人工神经网络方法和序列二次规划方法,对带有面积约束的多攻角升阻比目标函数进行寻优优化。其中,前两种优化方法分别结合遗传算法和梯度下降法,序列二次规划方法未结合其他优化方法。研究工况为攻角0°~8°,马赫数为0.5。将优化后的叶型通过CFD方法进行验证,结果表明:通过3种方法获得的优化叶型综合升阻比分别提高了8.41%,8.49%和2.08%,优化方法中预估的相对误差分别为0.25%,-0.39%和6.31%,高斯过程回归方法和人工神经网络方法优化误差较小,而序列二次规划方法的优化误差较大。

关键词： 移动机械臂   轨迹规划   几何雅可比矩阵   遗传算法  

摘要： 针对冗余移动机械臂的轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值法同时结合分段规划思想的方法。将机械臂与移动平台视为一个整体系统并进行运动学分析,建立运动学模型,推导了通用形式的几何雅可比矩阵及其伪逆;在轨迹规划过程中,以轨迹运行时间、移动机械臂末端移动的空间距离为优化目标,同时考虑各关节速度及加速度的约束,采用遗传算法对冗余移动机械臂的轨迹进行了优化。仿真实验结果表明,优化后运动的轨迹平滑,移动平台与机械臂各关节位移及速度曲线连续且平稳,验证了方法的可行性与有效性。

关键词： 径流预测   反向传播(BP)神经网络模型   循环神经网络(RNN)模型   长短期记忆(LSTM)神经网络模型   门控循环单元(GRU)神经网络模型   卷积神经网络(CNN)模型  

摘要： 人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型耦合其他模型或优化算法在径流预测中的应用逐渐增多。从人工神经网络模型与物理模型的耦合、多人工神经网络模型的耦合、分解技术与机器学习方法的耦合、人工神经网络模型与智能优化算法的耦合4个方面进行系统梳理和总结,阐述提高预测精度的原因及各方法的优势。同时,提出当前研究中存在的问题并进行展望,可为径流预测和水资源管理提供支持。

关键词： 神经网络   遗传算法   温度决策   光合速率  

摘要： 为应对全球食品需求的增长和气候变化对传统农业的影响,开发了一种基于多智能算法融合的设施番茄最佳温度决策方法。设计了番茄嵌套试验试验,采集了不同环境条件下苗期番茄的光合速率数据,并建立光合速率预测模型;通过对该模型实例化获取光合速率随温度变化的响应函数,并通过导数理论完成最佳温度提取;最后设计了模拟试验验证了最佳温度条件在番茄幼苗光合积累上的优势。模型评价结果表明:光合速率预测模型在未知数据集上决定系数达0.99,均方根误差为1.37μmol/(m^(2)·s),较其他经典模型具有显著优势;模型实例化函数显示不同环境条件下皆存在一个最适宜的温度点,该温度可使番茄光合速率达到最大;模拟生产结果显示,一个生产日内单位面积番茄幼苗的光合积累达0.2166 mol/m^(2),较自然生长的番茄光合积累提升了一倍。综上,本决策方法提升了番茄的光合积累,为现代农业生产提供了有效的技术支持。

关键词： 边坡危岩体   稳定性评价   支持向量机回归算法   遗传算法   粒子群优化算法  

摘要： 边坡危岩体稳定性评价是地质灾害防治的重要内容之一。传统的稳定性评价方法在求解复杂非线性问题时存在着精度较低、收敛速度慢等问题,为此,提出了一种基于GA-PSO混合优化支持向量回归(SVR)的边坡危岩体稳定性评价模型。首先,通过采集大量的实测数据和监测数据,建立了边坡危岩体的训练样本集;然后,将SVR算法引入稳定性评价中,利用其非线性映射性能拟合边坡危岩体的稳定性函数。为提高SVR模型的优化能力,将遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)相结合,形成了GA-PSO混合优化算法,并用于求解SVR模型中的优化问题。选取了多个现场实际边坡危岩体工程案例进行了算法测试。结果表明:相对于传统方法,GA-PSO混合优化SVR模型能够准确预测边坡危岩体的稳定性,并且具有较高的精度和较快的收敛速度。

关键词： 云计算技术   新能源汽车   智能制造  

摘要： 为了全面推动我国新能源汽车产业的飞速发展,需要不断开发和引进更多先进的科学技术,以实现新能源汽车的智能制造,其中云计算技术的应用非常关键。该文分析云计算技术在新能源汽车智能制造中应用的重要性,探讨基于云计算技术的新能源汽车智能制造系统架构,介绍云计算技术在新能源汽车智能制造中的具体应用,以提升新能源汽车智能制造水平。