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： 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。

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： 无线传感器网络   伪装认可攻击   模糊理论   遗传算法  

摘要： 由于无线传感器网络(WSNs)的通信链路并不如有线网络一样私密可控,在面对伪装认可攻击(FEIAs)时鲁棒性不强。针对这种情况,提出基于遗传算法与模糊理论的自适应防御(ACS)方案。针对ACS方案容易对FEIAs产生误判的问题,重点分析了安全参数选择,并对此方案进行模拟仿真。仿真结果显示提出的结合型防御算法相较于传统ACS方案减少了存储需求和计算复杂度,能提高检测精度,同时能在单一WSN模型中有效实现,实现模糊系统的自适应优化。

关键词： 电动汽车充电   有序充电   遗传算法  

摘要： 大量电动汽车的充电负荷无序接入,会对电网造成很多负面影响,因此需要对居民进行有序充电策略研究。本文先根据居民区车主行为特性搭建充电负荷模型,并对无序充电进行仿真计算分析。再利用遗传算法模拟仿真出不同时段下的有序充电结果,分析论证优化的可行性。

关键词： 风电场   电池储能   遗传算法   容量配置   分组控制   不平衡度  

摘要： 为解决风电出力的波动性和不确定性问题,提出一种基于电池储能分组控制策略并计及其运行不平衡性的风电场电池储能容量优化配置方法。首先,在比较分析不同电池储能分组策略基础上,提出风储联合系统三电池组分组控制策略及充放电运行模式,并构建计及经济成本、衰减指标和寿命期限的多目标电池储能容量配置优化模型;然后,采用变分模态分解法处理风电数据,并通过非支配排序遗传算法与CRITIC-TOPSIS综合决策法联合求解获取最佳的电池储能容量配置方案;最后,通过与现有分组控制策略对比,验证该文所提出的三电池分组策略在改善电池储能充放电不平衡性以及减缓损耗方面的有效性,并对比不同目标和不同决策方法下的电池储能配置方案,结果表明该文提出的多目标优化模型与综合决策方法在延长电池使用寿命的同时保证经济性方面具有明显优势。

关键词： 人工神经网络   计算技术   电仪运维   应用与优化  

摘要： 电子仪器设备是电气工程中的重要组成部分,常见的电子仪器设备包括断路器、变压器、输电线路等,对电气工程质量起到决定性影响。随着互联网与信息技术的快速发展,人工智能技术得到了广泛发展和利用,其能够提高运维决策的精确性和处理效率,从而确保运维质量和稳定性。基于此,本文针对人工神经网络和计算技术在电子仪器运行维护中的应用与优化方式进行分析,从而为电气工程的顺利开展提供更好的保障。