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改进多准则决策和人工神经网络的风浪联合开发区划智能模型研究
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作者 邵萌 管笑 +4 位作者 孙金伟 毛智谋 邵珠晓 伊传秀 李祥东 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期117-128,共12页
针对目前海洋能区划研究中存在的计算复杂、耗时长和成本高等问题,本研究基于改进的多准则决策(Multiple criteria decision making,MCDM)方法和人工神经网络(Artificial neural network,ANN),提出了一种风浪联合开发区划智能模型。为... 针对目前海洋能区划研究中存在的计算复杂、耗时长和成本高等问题,本研究基于改进的多准则决策(Multiple criteria decision making,MCDM)方法和人工神经网络(Artificial neural network,ANN),提出了一种风浪联合开发区划智能模型。为降低专家的主观偏差,应用基于层级的模糊权重评估(Fuzzy level based weight assessment,FLBWA)法来计算各评价指标权重;继而结合改进的Borda-全乘比例多目标优化(Borda-multi-objective optimization on the basis of ratio analysis plus full multiplicative form,Borda-MULTIMOORA)法计算开发适宜性指数,从而能够更加准确、高效地得到评价结果;之后,基于灰狼优化算法的反向传播(Grey wolf optimizer with back propagation,GWO-BP)神经网络构建并训练智能模型,将适宜性分析转化为自动化、高效化和智能化的过程;最后,以山东省风浪联合开发区划为例验证该模型的可行性和合理性。根据实例验证,该模型可以实现风浪联合开发区划的智能化,为相关领域的研究和政府规划提供参考。 展开更多
关键词 风浪联合开发 区划 基于层级的模糊权重评估法 改进的Borda-全乘比例多目标优化法 灰狼优化算法的反向传播
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海南省波浪能开发智能化适宜性分析模型研究 被引量:1
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作者 邵萌 伊传秀 +4 位作者 陈玉静 孙金伟 邵珠晓 张淑蕾 王长林 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期165-178,共14页
针对目前波浪能开发适宜性分析方法存在的问题及工作量大、成本高的特点,基于地理信息系统(Geographic information system, GIS)、改进的多准则决策方法(Multi-criteria decision making, MCDM)和人工神经网络(Artificial neural netwo... 针对目前波浪能开发适宜性分析方法存在的问题及工作量大、成本高的特点,基于地理信息系统(Geographic information system, GIS)、改进的多准则决策方法(Multi-criteria decision making, MCDM)和人工神经网络(Artificial neural network, ANN)提出海南省波浪能开发智能化适宜性分析模型。对于该模型:首先,使用模糊层次分析(Fuzzy analytic hierarchy process, FAHP)法计算评价指标权重,降低专家主观偏差,更好地描述信息的不确定性;其次,提出灰色关联分析-折衷优化(Grey relation analysis-vlse kriterijumska optimizacijaⅠkompromisno resenje, GRA-VIKOR)法计算开发适宜性指数,解决评价过程中部分信息丢失、评价结果不准确的问题;最后依托反向传播(Back propagation, BP)神经网络进行模型训练并进行验证,实现海南省波浪能开发适宜性分析的智能化,不仅提高工作效率,而且降低计算成本。通过模型得到海南省波浪能可开发区域和开发适宜性等级,为海南省波浪能选址决策奠定基础,同时可填补海南省波浪能开发适宜性分析在智能化领域的空白。 展开更多
关键词 波浪能 适宜性分析 模糊层次分析法 灰色关联分析-折衷优化法 反向传播神经网络
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基于EMD-PSO-BP模型的短期潮流流速预测
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作者 邵萌 潘正中 +2 位作者 孙金伟 邵珠晓 伊传秀 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期134-141,共8页
针对潮流流速的随机性和波动性,本研究基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法,改进了反向传播(Back propagation,BP)神经网络的短期潮流流速预测模型。该模型首先对原... 针对潮流流速的随机性和波动性,本研究基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法,改进了反向传播(Back propagation,BP)神经网络的短期潮流流速预测模型。该模型首先对原始流速序列进行EMD分解,得到多个本征模函数(Intrinsic mode function,IMF)和残差。然后,利用PSO改进BP神经网络,对分解所得的IMF和残差分别进行预测。最后,将各个预测结果相结合,得出流速的最终预测结果,从而提高潮流流速的预测精度。本文以江苏省潮流流速为例,分别建立BP、PSO-BP、EMD-BP以及EMD-PSO-BP四类预测模型,以对潮流流速进行预测和对比分析。结果表明,相较于其他模型,EMD-PSO-BP预测模型在潮流流速的预测方面具有更高的精度,为潮流能开发提供重要的数据支撑。 展开更多
关键词 潮流流速预测 经验模态分解 反向传播神经网络 粒子群优化算法 本征模函数
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基于直觉模糊环境的海上风机选型
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作者 邵萌 毛智谋 +2 位作者 孙金伟 管笑 伊传秀 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6649-6658,共10页
选择合适的海上风力发电机机型对海上风电场的长期高效运行起着至关重要的作用。针对决策者在风机选型决策过程中存在不确定性和主观偏好等问题,提出一种改进的多准则决策(multi-criteria decision making, MCDM)框架及方法:在权重求解... 选择合适的海上风力发电机机型对海上风电场的长期高效运行起着至关重要的作用。针对决策者在风机选型决策过程中存在不确定性和主观偏好等问题,提出一种改进的多准则决策(multi-criteria decision making, MCDM)框架及方法:在权重求解算法中将群体决策和直觉模糊数与层次分析法相结合,提出群体直觉模糊层次分析法(group intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process, GIAHP)计算指标权重;在备选方案排序算法中将余弦距离引入接近理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS),提出多距离TOPSIS确定备选方案排序。最后以山东省海上风电场风机选型为例,并通过敏感性分析验证框架及方法的鲁棒性。该框架及方法为中国海上风电场风机选型提供理论依据,可确保海上风电场长期稳定运行。 展开更多
关键词 海上风机选型 直觉模糊数 群体直觉模糊层次分析法(GIAHP) 多距离接近理想点法(TOPSIS)
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基于GIS-MCDM-GRU的舟山市波浪能电站选址决策研究 被引量:2
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作者 邵萌 刘盟楚 +4 位作者 陈玉静 孙金伟 邵珠晓 伊传秀 王长林 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期95-106,共12页
选址决策是开发利用波浪能资源的重要前提。为实现波浪能电站选址决策,本文基于地理信息系统(Geographic information system,GIS)、多准则决策(Multi-criteria decision making,MCDM)方法和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神... 选址决策是开发利用波浪能资源的重要前提。为实现波浪能电站选址决策,本文基于地理信息系统(Geographic information system,GIS)、多准则决策(Multi-criteria decision making,MCDM)方法和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络建立波浪能选址决策方法框架。在决策过程中,为降低主观偏差,提出基于云-层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)和熵值法的组合赋权方法进行权重求解;为更加准确地描述实际情况,应用基于区间数的简单加权法进行方案排序;为提高电站后期实施运行的可预测性和可控性,采用GRU神经网络对最优场址波功率密度进行短期预测。最后,以舟山市波浪能电站选址为例验证了该方法的鲁棒性和可靠性。本文为中国波浪能电站建设提供了重要的理论依据。 展开更多
关键词 波浪能 选址决策 地理信息系统 多准则决策 门控循环单元神经网络
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