关键词： 焊接单元   单元划分   熵权TOPSIS法   遗传算法  

摘要： 在充分分析焊接工艺特性的基础上,以降低焊接序列规划和焊接工位分配难度为目标,综合考虑单元间的平衡问题和单元复杂度问题,提出一种利用熵权TOPSIS法和遗传算法实现焊接单元合理划分的方法。首先,根据最佳单元划分公式确定基础件数量范围;其次,以零件的质量、体积、表面积、零件连接数量、焊缝数量、焊缝体积为评价指标,通过熵权TOPSIS法确定基础件;然后,以单元稳定性、单元平衡性和单元复杂度为优化目标,利用遗传算法得到不同单元数量时的最佳单元划分方案,通过对比分析确定最佳单元划分方案,实现焊接单元的科学合理划分;最后,以某车型前副车架为例进行验证,结果表明该方法快速、合理、有效,能够满足实际的工程需求。

关键词： 矿井智能监控   边云协同   目标检测   Swin Transformer   YOLOv5  

摘要： 矿井视频监控在保障煤矿企业生产安全方面有着关键作用。目前矿井智能监控技术主要在云端进行监控数据处理,存在着网络拥塞,计算要求高等问题。针对该问题,研究了边云协同矿井视频监控总体架构,提出了基于任务卸载的自适应视频帧卸载策略,利用边缘端检测速度快、精度高、实时性强的优点,进行模型的优化更新,实现边云协同架构的不断完善。针对YOLOv5模型检测精度低,深层网络结构易发生梯度消失和过拟合的问题,Transformer应用到视觉领域面临同一种目标的多尺度无法识别和高分辨率图像构成的序列过长,计算量大,显存资源不足的问题,构建了基于Swin Transformer-YOLOv5的目标检测模型。实验结果表明,基于ST-YOLOv5的目标检测模型,提高了平均检测精度,适用于矿井智能工作面边缘端设备部署。

关键词： 高光谱   人工神经网络   亚硝酸盐   数据预处理   估算模型  

摘要： 亚硝酸盐是水体的重要测试指标,对水体质量的评估有着重要意义。采用透射高光谱结合人工神经网络(ANN)建立水体亚硝酸盐含量估算模型。首先采用试剂配制10种浓度的亚硝酸氮标准溶液(0.02、0.04、0.06、0.08、0.10、0.12、0.14、0.16、0.18和0.20 mg/L),并使用OCEAN-HDX-XR微型光纤光谱仪扫描10次各浓度亚硝酸盐溶液在181.1~1023.1 nm的透射光谱,取平均值作为各浓度亚硝酸盐溶液原始透射光谱,分别使用最大最小均一化(MMN)、标准正态变化(SNV)、多元散射校正(MSC)、以及二阶差分(SOD)四种光谱预处理方法,并结合ANN方法建立水体亚硝酸盐含量估算模型,通过比较模型的精度来选择最优的模型进行水体亚硝酸盐含量的估计。结果显示,基于二阶差分预处理下的BP-ANN神经网络预测模型中的均方根误差RMSE为0.032367,平均绝对误差MAE为0.016895,决定系数R^(2)为0.987403,与二次有理高斯过程回归(QR-GPR)和二次支持向量机(Q-SVM)预测模型相比,该模型的拟合效果更好,精确度更高。提出了反向传播人工神经网络(BP-ANN)高光谱水质亚硝酸盐参数的反演方法,为水质亚硝酸盐参数动态检测提供了新方法。

关键词： 电池储能   梯级水电   联合发电   遗传算法   容量配置   分组控制  

摘要： 含高比例风光发电的清洁能源基地是碳中和的有效途径,但风光发电出力的随机性和波动性严重影响电网的安全稳定运行。为此,提出了一种计及水-风-光互补和电池分组运行的多时间尺度嵌套清洁能源基地储能容量优化配置方法。在含梯级水-风-光的清洁能源基地中加入电池组,并研究其三分组充放电控制运行策略。构建计及水-风-光互补的多时间尺度嵌套双层储能容量优化配置模型,其中内层利用水-风-光互补性,平抑大时间尺度的风光出力大波动,外层计及衰减度对储能进行优化,以平抑小时间尺度的风光出力小波动。通过算例分析表明所提模型能充分利用灵活调控的水电与快速响应电池的互补优势有效平抑清洁能源基地功率波动,并对比验证了所提三电池组分组控制策略在节约成本以及减缓损耗方面的有效性。

关键词： 行为预测   信息增益   遗传算法   随机森林   参数优化  

摘要： 在大数据与线上营销的影响下,零售企业也积极采取大数据智能营销方案。为了提高零售企业在消费行为预测中的精准率,从而提高企业销售额获取更大利润,从消费数据、会员数据和商品数据中通过信息增益的方法提取特征,构建基础特征群,挖掘潜在信息。利用遗传算法对随机森林的参数进行优化,建立基于参数优化的随机森林消费行为预测模型,实验数据来自某线下连锁药店37天的消费记录。将实验模型和原始随机森林模型、决策树模型、支持向量机模型和XGBoost模型进行实验对比,实验结果表明遗传算法参数优化后的随机森林消费行为预测模型的精准率和AUC值均高于其他四种模型。

关键词： 代理模型   人工神经网络   评价指标   拟合精度  

摘要： 在实际结构施工过程中,由于复杂结构的高次超静定以及强非线性等特点,使得应用于施工过程即时决策的计算模型非常复杂。针对在施工过程中特定的结构响应无法直接获得显式关系以及应用于即时决策时的有限元模型计算缓慢的问题,通过使用代理模型对结构响应进行替代,能够很大程度上提升计算效率。本文通过对现阶段应用最为广泛的人工神经网络代理模型的构建原理进行论述,并通过一刚架算例对BP神经网络(BPNN)以及广义径向基神经网络(GRNN)的拟合性能进行了对比,旨在为结构代理模型的选用提供参考。

关键词： 无人机通信   移动边缘计算   资源调度   抗干扰   深度强化学习  

摘要： 近年来,将移动边缘计算(MEC)服务器搭载在无人机(UAV)上为地面移动用户提供服务备受学术界和工业界广泛的关注。但在恶意干扰环境下,如何有效调度资源降低系统时延和能耗成为关键问题。为此,针对干扰机影响下无人机辅助边缘计算的问题,该文建立一个以最小化加权能耗与时延为目标的模型,联合优化无人机飞行轨迹、资源调度和任务分配来提升无人机辅助移动边缘计算系统性能。鉴于优化问题难求解以及恶意干扰行为动态多变,该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的资源调度算法,同时结合优先经验回放(PER)机制提高算法收敛速度和稳定性,高效对抗恶意干扰攻击。仿真结果表明所提算法较其他算法,能够有效降低系统的时延和能耗,并具有很好的收敛性与稳定性。

关键词： 径向基函数   前馈-反向传播   人工神经网络   水库管理  

摘要： 水库管理直接影响水库中水资源利用效率。文中采用两种人工神经网络方法对水库进行管理,通过预测给定水库未来的月流入量和每月蒸发量来估计每个月底水库的总蓄水量。研究中采用的人工神经网络方法是径向基函数(RBF)和前馈-反向传播(FFBP)方法。将人工神经网络的结果与新疆某水库实际运行的结果进行了比较,结果显示,人工神经网络能够较为准确地反映水库实际蓄水量,能有效应用于水库管理。

关键词： 区域综合能源系统   脉冲神经膜系统   路径优化   遗传算法  

摘要： 为了解决区域综合能源系统(regional integrated energy system,RIES)实际应用中难以确定最优供能路径的问题,提出一种区域综合能源下带时间约束的标注模糊有色脉冲神经膜系统(tagged fuzzy colored spiking neural P system with time sequence constraint,tscTFCSNPS)供能路径寻优推理模型,以研究系统在参变量相同条件下,不同供能路径运行的优劣情况。首先,在满足负荷需求的情况下,使用RIES-tscTFCSNPS模型选出所有符合约束条件的供能路径;然后,将运行成本和CO_(2)排放量两个目标函数进行加权组合,建立一个新的目标函数,并使用遗传算法对其进行优化求解;最后,通过分析优化结果,得到在不同场景下的最优供能方案。以某综合园区为例,设置4种不同场景进行实验分析,仿真结果表明所提模型有效提高了系统的经济性,并降低了CO_(2)的排放量。