关键词： 遗传算法   智慧水利   控制优化  

摘要： 本文提出了一种基于遗传算法的智慧水利控制优化方法,旨在提高水资源的利用效率,降低水利设施的运行成本,并确保水利系统的可持续发展。通过提取水泵、阀门和蓄水池等水利设施的动态特征,建立了水流控制模型,并设计了合理的控制策略。试验结果表明,基于遗传算法的控制优化方法在负荷平衡控制方面具有显著优势,能够有效保证水利系统的正常运行。与传统控制策略和模糊控制方法相比,本文方法在实际流量与设定流量的差值控制上具有更高的稳定性,差值控制小于或等于±1.0L/s。

关键词： 模糊聚类   土地测绘   分类集成   遗传算法  

摘要： 为了提高土地测绘数据的准确性和完整性,对原始土地测绘数据进行预处理,去除噪声、冗余和异常数据;然后,利用DSM并行技术高效提取土地测绘数据的特征信息,结合模糊聚类算法对土地测绘数据进行分类;最后,通过遗传算法实现分类结果的集成优化。结果表明,所提方法的土地测绘数据分类准确率最大值为95%,土地测绘数据集成质量评价数值最大值为0.96,具备更好的土地测绘数据分类集成性能。

关键词： 知识表示学习   层次化关系注意力   联合嵌入   图卷积网络   链接预测  

摘要： 知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间,使得计算机能够处理结构化知识。然而,现有基于图卷积网络的知识表示学习模型通常采用固定权重的聚合策略,未能充分考虑不同关系类型对中心实体的异质性影响。为此,提出了一种结合层次化关系注意力与联合嵌入的知识表示学习模型(HRE-JEM)。该模型通过自注意机制动态更新中心实体的向量表示,并捕获不同关系类型对中心实体的异质性影响。编码器将实体和关系进行联合嵌入学习,并利用ConvE作为解码器分析三元组的空间结构特征。在WN18RR和FB15k-237数据集上的对比实验和消融实验表明,该模型在多个指标上均优于基准模型,验证了该模型在知识表示学习领域的有效性与实用性。此外,还讨论了注意力头个数变化对模型性能的影响。

关键词： 地下电缆   交联聚乙烯   健康指数预测   BP神经网络   遗传算法   老化趋势特征  

摘要： 随着电缆设备的大量投运,电缆故障问题也威胁着电网安全运行,传统的运维检修工作难以准确预测出电缆绝缘目前的健康状态。针对此问题,提出了一种基于改进遗传算法-反向传播(improved genetic algorithm-back propagation,IGA-BP)神经网络模型的电缆健康指数预测方法。由于地下电缆在不同的老化阶段其参数变化率不同,该方法在遗传算法优化过程中将地下电缆近几年的老化趋势特征加入适应度函数和变异算子中,对不同个体基于老化趋势特征进行区分,提高了模型搜索全局最优解的效率和预测准确率。实验结果表明:对比传统反向传播(back propagation,BP)神经网络和遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络,IGA-BP神经网络的准确率提高了3.68%,五折交叉验证的准确率为99.39%,并在15 kV高压交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)地下电缆数据集中取得了95.8%的准确率;所构建的模型能够充分考虑电缆过去的老化信息,更适用于电缆的健康指数预测。

关键词： 知识表示   关系路径   知识图谱   链接预测   文本描述  

摘要： 传统的知识图谱表示学习模型主要聚焦于三元组内部的结构信息,而未能充分利用外部语义增强嵌入表征能力,如没有充分考虑实体间的多步关系路径信息以及不同路径的重要程度,且没有利用实体描述信息增强上下文感知能力。为提升知识图谱的应用效果,提出融合多步关系路径和实体描述信息的知识图谱表示学习(MPDRL)模型。首先,对两实体间的路径信息进行编码,并使用自注意力机制计算路径权重,从而获得关系路径信息的表示;其次,使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对实体描述信息进行编码,并利用双向注意力机制计算实体描述信息嵌入与三元组关系嵌入之间的注意力权重,从而增强实体的语义信息;最后,将关系路径信息嵌入、实体描述信息嵌入和三元组结构嵌入融合起来进行训练。为评估模型性能,在公开数据集上针对所提模型和基准模型进行链接预测和三元组分类的实验。结果表明:在链接预测任务中,与融合关系路径与实体描述信息的知识图谱表示学习方法(PDRL)、多跳关系路径模型Att-ConvBiLSTM以及融合实体描述与关系路径信息的知识图谱嵌入模型TPKGE相比,所提模型在FB15k-237数据集上的Hit@10指标分别提高了5.7、2.9、2.5个百分点;在三元组分类任务上,所提模型在FB15k-237和WN18RR数据集上的准确率较最优基准模型PDRL分别提升了2.81和0.90个百分点。

关键词： Viscosity   Ferrofluids   Magnetic field   Artificial neural networks  

摘要： This research study focuses on predicting ferrofluids’viscosity using machine learning models,artificial neural networks(ANNs),and random forests(RFs)incorporating key parameters;ferrofluid type,concentration of magnetic nanoparticles,temperature,and magnetic field intensity as inputs.A comprehensive database of 333 datasets sourced from various literatures was utilized for training and validating *** ANN model demonstrated high accuracy,with root mean square error(RMSE)values below 0.033 and mean absolute percentage error(MAPE)not exceeding 3.01%,while the RF model achieved similar accuracy with RMSE under 0.052 and MAPE below 4.82%.Maximum deviations observed were 9.14%for ANN and 16.48%for RF,confirming that both models accurately learned the underlying patterns without overestimating ***,the ANN model successfully captured intricate physical relationships between input parameters and viscosity when it was used to predict viscosity for random input data,confirming its ability to generalize beyond the training *** RF model,however,showed limitations in extrapolating beyond the range of the training *** research study demonstrates machine learning models’effectiveness in capturing intricate relationships governing the viscosity of ferrofluid for different types,paving the way for an improved understanding of ferrofluid’s viscosity behavior.

关键词： 蔬菜类商品   优化模型   商品定价   补货决策   遗传算法   贪心算法  

摘要： 针对蔬菜类商品销售受时间、空间、种类和价格等诸多因素影响的问题,提出基于优化模型的蔬菜类商品定价与补货策略,以确保商超收益最大化。首先,通过皮尔逊相关分析和K-means聚类,确定不同品类及单品之间销售量的分布规律及关联关系;其次,基于销售量和定价的定量关系模型及自回归移动平均模型,建立以商超收益最大为目标的非线性优化模型,结合改进的遗传算法,制定短期内蔬菜品类的补货与定价决策;再次,在商超空间限制下,建立蔬菜单品的优化选择模型,利用贪心策略和求解器确定指定日期的单品组合及其补货与定价方案。实验结果表明,该方法能帮助商超制定出品类在短期和单品组合指定日期较为合理的定价和补货决策。

关键词： 遗传算法   电动汽车   有序充电控制   负荷波动  

摘要： 由于电动汽车充电需求的时空分布不均匀,不同地区和时间段的充电需求波动较大,导致电动汽车充电控制效果差.为此,提出了基于遗传算法的电动汽车有序充电控制方法,以影响充电负荷变化的相关因素为基础,计算起始与结束时刻负荷的概率密度函数,完成电动汽车充电负荷的预测与估算.将不同类型的电动汽车得到的充电负荷矩阵进行叠加处理,以获取行驶里程的概率函数,并以负荷波动方差值最小、负荷峰谷差最小为目标函数,建立双层有序充电控制模型,基于遗传算法求解该模型,从而获取最优有序充电控制策略.实验结果显示,本文方法可以有效降低负荷峰谷差,且负荷波动率为0.1%,具有较好的电动汽车有序充电控制效果.

关键词： 网络媒介   大学生   价值观   困境   消解  

摘要： 网络媒介是一把双刃剑,为思政课对青年大学生的价值引领带来积极影响的同时,也使思政课主渠道地位受到冲击和挑战。谁赢得了青年,谁就赢得了未来。思政课要趋利避害,有效消解网络媒介对大学生价值观的不利影响,为大学生树立正确价值观扫清障碍,努力把大学生培养成中国特色社会主义的合格建设者和可靠接班人。

关键词： 改进遗传算法   超高压变电站   变电站断路器   断路器状态识别   变电站断路器状态识别  

摘要： 断路器分合闸动作带来的冲击和振动比较大,导致状态识别结果容易受到干扰,识别精度低,为此研究基于改进遗传算法的超高压变电站断路器状态识别方法。对超高压变电站的断路器状态数据进行预处理,消除噪声和不同特征之间的尺度差异。通过提取断路器的关键状态特征,反映断路器的工作状态和健康程度。根据关键特征,利用改进的遗传算法进行断路器状态的识别,最后自适应调整交叉概率参数,确定最优解以准确识别断路器的状态。实验结果表明,该方法能够够更好地捕捉和识别断路器状态的细微变化,对提高识别的准确性和可靠性具有重要作用。