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基于专家动态赋权的梯形模糊数混合多属性群决策法
1
作者
姜雨茹
叶国菊
刘尉
《河北大学学报(自然科学版)》
2025年第5期449-457,共9页
针对专家评价信息具有混合多属性且权重未知的群决策问题,首先提出了基于方案属性值的相离度与模糊熵的专家权重的确定方法.然后通过线性加权得到不同专家的动态组合权重值,并将其与布尔值结合,提出了一种新的基于梯形模糊数混合多属性...
针对专家评价信息具有混合多属性且权重未知的群决策问题,首先提出了基于方案属性值的相离度与模糊熵的专家权重的确定方法.然后通过线性加权得到不同专家的动态组合权重值,并将其与布尔值结合,提出了一种新的基于梯形模糊数混合多属性群决策方法.最后通过实际案例,验证了此方法的合理性与可行性.
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关键词
梯形模糊数
相离度
模糊熵
动态组合权重
布尔值
群决策
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职称材料
基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法
被引量：
8
2
作者
胡谅平
丛伟
+3 位作者
徐安馨
魏振
邱吉福
陈明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第20期68-78,共11页
为保证电网安全稳定运行,提高电网防灾减灾和弹性水平,提出了一种基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法。首先,采用主客观权重相结合的动态赋权方法,对气象因子进行初始赋权,以合理表征不同气象因子对电网故障的...
为保证电网安全稳定运行,提高电网防灾减灾和弹性水平,提出了一种基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法。首先,采用主客观权重相结合的动态赋权方法,对气象因子进行初始赋权,以合理表征不同气象因子对电网故障的影响程度。然后,对传统的深度自编码网络增加稀疏性约束条件,以提高网络训练的收敛性,并在深度自编码网络的最后一层增加场景分类器,以提高气象因子与电网故障场景间关联关系的合理性。最后,将带权重的气象因子以及设备因子和环境因子作为深度稀疏自编码网络的输入,利用支持向量机构建多因素耦合的电网气象灾害故障预警模型。采用实际电网故障算例验证了所提方法的有效性。
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关键词
电网气象故障
预警方法
动态组合权重
场景分类器
深度稀疏自编码网络
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职称材料
题名
基于专家动态赋权的梯形模糊数混合多属性群决策法
1
作者
姜雨茹
叶国菊
刘尉
机构
河海大学数学学院
出处
《河北大学学报(自然科学版)》
2025年第5期449-457,共9页
基金
国家自然科学基金项目(12271141)
江苏省研究生科研与实践创新项目(KYCX 23_0668)。
文摘
针对专家评价信息具有混合多属性且权重未知的群决策问题,首先提出了基于方案属性值的相离度与模糊熵的专家权重的确定方法.然后通过线性加权得到不同专家的动态组合权重值,并将其与布尔值结合,提出了一种新的基于梯形模糊数混合多属性群决策方法.最后通过实际案例,验证了此方法的合理性与可行性.
关键词
梯形模糊数
相离度
模糊熵
动态组合权重
布尔值
群决策
Keywords
trapezoidal fuzzy number
separation degree
fuzzy entropy
dynamic combination weight
Boolean values
group decision-making
分类号
O159 [理学]
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职称材料
题名
基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法
被引量：
8
2
作者
胡谅平
丛伟
徐安馨
魏振
邱吉福
陈明
机构
电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)
国网山东省电力公司日照供电公司
国网山东省电力公司青岛供电公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第20期68-78,共11页
基金
国家电网公司科技项目资助(52060019001H)。
文摘
为保证电网安全稳定运行,提高电网防灾减灾和弹性水平,提出了一种基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法。首先,采用主客观权重相结合的动态赋权方法,对气象因子进行初始赋权,以合理表征不同气象因子对电网故障的影响程度。然后,对传统的深度自编码网络增加稀疏性约束条件,以提高网络训练的收敛性,并在深度自编码网络的最后一层增加场景分类器,以提高气象因子与电网故障场景间关联关系的合理性。最后,将带权重的气象因子以及设备因子和环境因子作为深度稀疏自编码网络的输入,利用支持向量机构建多因素耦合的电网气象灾害故障预警模型。采用实际电网故障算例验证了所提方法的有效性。
关键词
电网气象故障
预警方法
动态组合权重
场景分类器
深度稀疏自编码网络
Keywords
power grid fault caused by meteorology
early warning method
dynamic combination of weights
scene classifier
deep sparse auto-encoder network
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于专家动态赋权的梯形模糊数混合多属性群决策法
姜雨茹
叶国菊
刘尉
《河北大学学报(自然科学版)》
2025
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职称材料
2
基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法
胡谅平
丛伟
徐安馨
魏振
邱吉福
陈明
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022
8
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