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New recursive algorithm for matrix inversion 被引量:4
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作者 Cao Jianshu Wang Xuegang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第2期381-384,共4页
To reduce the computational complexity of matrix inversion, which is the majority of processing in many practical applications, two numerically efficient recursive algorithms (called algorithms I and II, respectively... To reduce the computational complexity of matrix inversion, which is the majority of processing in many practical applications, two numerically efficient recursive algorithms (called algorithms I and II, respectively) are presented. Algorithm I is used to calculate the inverse of such a matrix, whose leading principal minors are all nonzero. Algorithm II, whereby, the inverse of an arbitrary nonsingular matrix can be evaluated is derived via improving the algorithm I. The implementation, for algorithm II or I, involves matrix-vector multiplications and vector outer products. These operations are computationally fast and highly parallelizable. MATLAB simulations show that both recursive algorithms are valid. 展开更多
关键词 recursive algorithm matrix inversion matrix-vector product leading principal minor (LPM).
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Fast recursive algorithm for two-dimensional Tsallis entropy thresholding method 被引量:2
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作者 Tang Yinggan Di Qiuyan Guan Xinping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第3期619-624,共6页
Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obst... Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obstacle to real time image processing systems. A fast recursive algorithm for 2-D Tsallis entropy thresholding is proposed. The key variables involved in calculating 2-D Tsallis entropy are written in recursive form. Thus, many repeating calculations are avoided and the computation complexity reduces to O(L2) from O(L4). The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by experimental results. 展开更多
关键词 image segmentation THRESHOLDING Tsallis entropy fast recursive algorithm
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An Improved Heuristic Recursive Strategy Based on Genetic Algorithm for the Strip Rectangular Packing Problem 被引量:4
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作者 ZHANG De-Fu CHEN Sheng-Da LIU Yan-Juan 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期911-916,共6页
与基因算法结合的改进启发式的递归的策略在这份报纸被介绍。第一,这个方法寻找一些矩形,它有一样的长度或宽度,到没有浪费空间,形成一些层,然后,计算留下包装顺序的高度使用启发式的递归的策略并且使用基因算法的进化能力减少高... 与基因算法结合的改进启发式的递归的策略在这份报纸被介绍。第一,这个方法寻找一些矩形,它有一样的长度或宽度,到没有浪费空间,形成一些层,然后,计算留下包装顺序的高度使用启发式的递归的策略并且使用基因算法的进化能力减少高度。基准问题的几个班上的计算结果证明了介绍算法能与已知的进化启发规则竞争。它特别为大测试问题更好表现。 展开更多
关键词 改良式 启发式 递归策略 遗传算法 矩形封装
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Recursive Algorithm and Alternate Operation Strategy in Sequential Tests
4
作者 徐宏林 陈战旗 郭略 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2009年第2期146-151,共6页
Based on the sequential probability ratio test(SPRT)developed by Wald,an improved method for successful probability test of missile flight is proposed.A recursive algorithm and its program in Matlab are designed to ca... Based on the sequential probability ratio test(SPRT)developed by Wald,an improved method for successful probability test of missile flight is proposed.A recursive algorithm and its program in Matlab are designed to calculate the real risk level of the sequential test decision and the average number of samples under various test conditions.A concept,that is "rejecting as soon as possible",is put forward and an alternate operation strategy is conducted.The simulation results show that it can reduce the test expenses. 展开更多
关键词 递归算法 序贯试验 经营战略 MATLAB程序 序贯概率比检验 导弹飞行试验 SPRT 成功概率
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基于RLS-RBPF算法的车辆悬架参数辨识方法研究
5
作者 王姝 董传昊 +3 位作者 张大伟 赵轩 周辰雨 邵帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后... 在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后,通过递推最小二乘算法对悬架的弹簧刚度和减震器阻尼系数进行初步识别。在此基础上,进一步采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法对初步辨识结果进行二次优化。最后,结合实测的车辆硬点坐标和通过辨识得到的悬架参数,基于多体动力学原理构建车辆动力学模型,与实际设计参数进行对比,并进行整车动力学仿真以验证辨识参数的准确性。实验结果表明,该方法在识别悬架弹簧刚度和减震器阻尼系数方面具有很高的精度,与真实值的最大偏差仅为2.50%和1.82%。同时,车辆动力学模型的仿真输出与实测载荷谱的均方根误差控制在5%以内。该方法显著提高了悬架系统参数辨识的精确度,是一种高精度的汽车悬架参数在线辨识算法。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 RBPF算法 实车载荷谱 参数辨识
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基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法
6
作者 李晓丽 张昆 +2 位作者 杜振龙 陈东 宋爽 《图学学报》 北大核心 2025年第3期635-641,共7页
动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支,专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染,易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率,提出了基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。首先,用稀疏八叉... 动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支,专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染,易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率,提出了基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。首先,用稀疏八叉树网格划分隐式场景空间,采用区间运算递归细分隐式场景,将含有隐式曲面的场景分为隐式体内部、外部和表面。然后利用区间运算对时间导数进行范围限定定位隐式场景中的变化,多个连续隐式曲面直接存在相对或绝对静止的区间,在保持全局误差不变的情况下有选择地重新评估区域,实现隐式曲面之间的消隐。最后,通过并行化线程技术渲染隐式曲面动画,显著提高渲染效率。实验结果表明,该方法与逐帧渲染方法相比,在保持渲染质量的同时,实现了几十倍的加速。 展开更多
关键词 隐式曲面 八叉树算法 递归细分 区间运算 隐式曲面消隐
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考虑多充电桩排队和时间窗的电动货车路径规划
7
作者 胡路 乐诗彤 朱娟秀 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第2期299-307,共9页
在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,... 在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,建立路径优化模型,并将充电站排队模型嵌入其中;优化目标包括最小化车辆耗电成本、司机工资、时间窗惩罚成本、充电桩总成本;为求解该模型,提出一种结合节约里程(C-W)和改进大邻域搜索(LNS)的混合启发式算法,其中,充电站的系统性能指标采用递归算法获得.18组实验结果表明:同步增加充电桩数量可将车辆单次充电的平均排队时间控制在1~5 min,并有效减少2.6%~21.0%的总成本;增加充电站数量可缩短排队时间,但会增加整体路径总成本;当客户时间窗较短或服务时间较长时,充电桩数量变化对时间窗满足的影响更为显著. 展开更多
关键词 物流 电动货车 充电站 混合启发式算法 递归算法
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基于系统辨识的新能源电力系统惯性常数快速追踪方法
8
作者 张波 张成健 +2 位作者 张经 王磊 李铁成 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期163-170,共8页
针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证... 针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证分析。理论分析和实验结果表明,递推算法辨识精度高、辨识结果稳定、辨识速度快,适用于节点数量庞大、结构复杂的辨识对象,有利于实现新能源电力系统惯性常数的实时监测与快速感知。 展开更多
关键词 新能源 电力系统 惯性常数 系统辨识 量化评估 非递推算法 递推算法
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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识
9
作者 王丽梅 崔艳伟 +3 位作者 孙景景 赵秀亮 刘良 盘朝奉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期294-302,共9页
为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电... 为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电极化参数为约束,利用变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS),计算了放电极化参数。结果表明:本文方法的电池时间常数范围为34~53 s,在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化;充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合;添加约束后的在线辨识方法的收敛速度,与未添加约束相比,最少提高了6%。 展开更多
关键词 电池充电放电 极化参数 云端数据 离线辨识 类比混合脉冲功率性能(HPPC)法 变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS)
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基于Prony算法的高直流分量短路故障电流相控开断研究
10
作者 马飞越 魏莹 +5 位作者 李龙启 王达奇 项彬 王东宇 杜慧鑫 刘志远 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第4期91-99,共9页
快速地检测短路故障的起始时刻,准确估计出故障电流关键参数并预测出有效的短路电流过零点是实现短路故障电流相控开断的关键。目前,随着电网规模的不断扩大,发生短路故障时,电力系统等效非周期分量衰减常数不断增加,系统面临短路电流... 快速地检测短路故障的起始时刻,准确估计出故障电流关键参数并预测出有效的短路电流过零点是实现短路故障电流相控开断的关键。目前,随着电网规模的不断扩大,发生短路故障时,电力系统等效非周期分量衰减常数不断增加,系统面临短路电流非周期分量衰减常数超标的问题,部分电网已经超过150 ms,但是,针对高直流分量衰减时间常数的短路电流零点预测研究较少。基于此,本文选择Prony算法研究含高直流分量短路故障电流相控开断的零点预测方法。首先采用F_(0)假设检验检测短路故障的初始时刻,继而启动Prony算法预测短路电流零点,经延时时间后控制断路器在较短燃弧时间开断。结果表明Prony算法适用于高直流分量衰减时间常数下短路故障的零点预测,其参数计算误差和零点预测误差小,波形拟合度高。对不同基波起始相角和直流衰减时间常数短路电流仿真,Prony算法零点预测产生的误差在±0.5 ms以内,并通过录波验证了算法的可行性。在相同参数情况下,采样时间5 ms的Prony算法零点预测效果优于递推最小二乘算法。 展开更多
关键词 故障电流相控开断 PRONY算法 F_(0)假设检验 过零点预测 递推最小二乘算法
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超奈奎斯特水声通信稀疏自适应自迭代均衡算法
11
作者 褚润聪 武岩波 +2 位作者 朱敏 徐锐 寇旭 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第6期1187-1196,共10页
针对超奈奎斯特水声通信中的符号间干扰问题,本文提出基于数据重用改进比例递归最小二乘的稀疏自适应自迭代均衡算法,在软均衡器自迭代中更新均衡器系数和后验软判决符号,并根据超奈奎斯特信号加速因子调整算法稀疏度,在正交相移键控和... 针对超奈奎斯特水声通信中的符号间干扰问题,本文提出基于数据重用改进比例递归最小二乘的稀疏自适应自迭代均衡算法,在软均衡器自迭代中更新均衡器系数和后验软判决符号,并根据超奈奎斯特信号加速因子调整算法稀疏度,在正交相移键控和八相移键控调制下给出稀疏度因子和加速因子的拟合关系。仿真和试验证明:该算法具有更优的均衡性能和收敛速度,在距离为10 km的浅海水平通信海试中,实现了频谱效率为2.14 bits/(s·Hz)的超奈奎斯特信号无错误译码传输。 展开更多
关键词 水声通信 超奈奎斯特 Farrow滤波器 TURBO均衡 软译码器 软均衡器 自适应算法 改进成比例递归最小二乘 数据重用
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列车牵引变流器无偏模型预测控制及采样噪声抑制策略
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作者 舒立三 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9363-9370,共8页
列车牵引变流器高压直流母线电压存在电压波动,对牵引系统输出电能质量存在较大影响,因此需提高中间级DC/DC变换器的响应速度以减小高低压侧功率耦合。以列车牵引变流器中间级DC/DC变换器为研究对象,针对模型预测控制存在的对电路参数... 列车牵引变流器高压直流母线电压存在电压波动,对牵引系统输出电能质量存在较大影响,因此需提高中间级DC/DC变换器的响应速度以减小高低压侧功率耦合。以列车牵引变流器中间级DC/DC变换器为研究对象,针对模型预测控制存在的对电路参数高敏感性和易受噪声干扰的固有问题,提出了一种无偏模型预测控制及采样噪声抑制策略。首先对双有源桥串联谐振变换器的工作原理及稳态误差产生原因进行分析,设计了基于递归最小二乘算法的控制目标反馈校正方法以消除其稳态误差。其次,引入噪声抑制系数,通过简单有效的方法降低了控制量对控制目标的敏感度。进而,采用虚拟电流代替实际电流采样值,进一步降低系统成本。最后搭建实验平台,验证了所提控制策略在稳态和动态性能上的提升。 展开更多
关键词 隔离式DC/DC变换器 模型预测控制 递归最小二乘算法 采样噪声 无电流传感器控制
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一种用于数据流分类的递归反向传播算法
13
作者 刘展华 文益民 刘祥 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期396-403,共8页
针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收... 针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收敛特性,当数据流发生概念漂移时,首先利用递归最小二乘法逐步训练神经网络模型,达到一个相对稳定的状态后切换至在线梯度下降算法,进一步训练深度神经网络模型,实现更深层次的数据流学习,优化深度神经网络模型的分类性能,并在多个人工数据集和真实数据集中实验验证所提算法的有效性。结果表明:所提算法具有优异的概念漂移适应能力,数据流分类准确率超越仅使用在线梯度下降算法或递归最小二乘法训练神经网络模型的多种算法。 展开更多
关键词 在线深度学习 在线梯度下降算法 递归最小二乘法 反向传播 深度神经网络 概念漂移
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基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法的锂电池参数辨识 被引量:2
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作者 王文 史华泽 +3 位作者 岳雨霏 黎隆基 吴传平 童宇轩 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期178-186,共9页
锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识... 锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 带遗忘因子的递推最小二乘算法 迭代初始值
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最省刻度尺设计的组合差集递推算法 被引量:1
15
作者 唐保祥 任韩 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期178-185,共8页
在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最... 在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最省刻度尺的所有最省刻度值,同时,结合图论模型,给出了长度为41~82的最省刻度尺的最省刻度值。 展开更多
关键词 最省刻度尺 优美标号 极小优美图 优美标号算法 组合差集递推算法
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递归型数据中心网络上g-额外连通度及容错单播算法研究
16
作者 伊雯雯 王喜 张书奎 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期261-268,290,共9页
数据中心网络的研究是近几年兴起的热点。与传统的树型数据中心网络相比,递归型数据中心网络具有更好的容错性和可扩展性。部署于n-口交换机上的k-维递归型完全图网络可以表示为Xk,n,σ表示图中任意顶点与同维度其他子图相连接的边数。... 数据中心网络的研究是近几年兴起的热点。与传统的树型数据中心网络相比,递归型数据中心网络具有更好的容错性和可扩展性。部署于n-口交换机上的k-维递归型完全图网络可以表示为Xk,n,σ表示图中任意顶点与同维度其他子图相连接的边数。在实际情况中,网络的额外连通度相较于传统的连通度能够更准确地衡量一个网络的容错性。证明当k≥3,n≥3,σ∈{1,n-1}且0≤g≤2时,Xk,n的g-额外连通度为(g+1)(kσ-1)+n,这一结果接近于其连通度的g+1倍。进一步,提出基于该情形下的容错单播算法,并证明了该算法的时间复杂度和在最坏情况下Xk,n中任意两点间构造出路径长度的上界。通过模拟仿真实验,验证了该算法在执行效率上优于广度优先和深度优先搜索算法,且算法具有较好的容错性。 展开更多
关键词 递归型数据中心网络 容错性 额外连通度 容错单播算法 算法分析
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基于改进型随机森林算法的页岩岩性识别——以准噶尔盆地芦草沟组为例 被引量:4
17
作者 秦志军 操应长 冯程 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期595-603,共9页
在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨... 在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨架密度指数、密度和深侧向电阻率,采用结合递归特征消除的随机森林算法,对准噶尔盆地中二叠统芦草沟组页岩储集层的主要岩性进行识别;利用传统的随机森林算法和支持向量机法,对同一套资料进行岩性预测,并与岩石薄片鉴定结果对比。结合递归特征消除的随机森林算法只需选择一半的测井参数,便能够达到更好的效果,而且通过优选特征参数,缩短了算法的运行时间。因此,结合递归特征消除的随机森林算法能够实现测井特征参数的优选,提高页岩岩性识别的准确率,缩短运行时间,为复杂岩性识别和多参数选择提供了新的思路。 展开更多
关键词 随机森林算法 递归特征消除 特征选择 中二叠统 芦草沟组 页岩储集层 岩性识别
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基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
18
作者 卢昊 李广军 张兰春 《车用发动机》 北大核心 2024年第3期66-73,共8页
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传... 为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 电池荷电状态(SOC) 动态遗忘因子 递推最小二乘法 白鹭群优化算法 粒子滤波
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基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
19
作者 邓丹 刘胜永 +2 位作者 王顺利 刘鹏辉 胡聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期299-305,共7页
锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线... 锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。 展开更多
关键词 荷电状态 二阶Thevenin模型 遗忘因子递推最小二乘法 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法
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基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究 被引量:3
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作者 白莲 刘平 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期192-197,207,共7页
地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分... 地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分析已发生地铁车站洪涝灾害的案例,采用文献综述结合专家访谈的方法,构建地铁车站洪涝灾害初始变量集;然后,利用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,计算初始变量重要性并完成变量分类正确率排序,从初始变量集中筛选出重要变量;最后,建立DNN神经网络预测模型,并以筛选出的重要变量作为输入样本,训练DNN神经网络,完成对地铁车站洪涝灾害的预测。研究结果表明:(1)变量选择可提高预测模型精度,与初始变量集的DNN神经网络预测模型相比,数据筛选后的DNN神经网络预测模型准确率提高了4.36%;(2)RF-RFE和DNN神经网络算法结合具有良好的效果,预测模型准确率为88.1%,F1分数为0.9。 展开更多
关键词 地铁车站 随机森林(RF)算法 递归特征消除(RFE) 洪涝灾害 神经网络
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