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基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法研究 被引量:39
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作者 杨楠 叶迪 +4 位作者 林杰 黄禹 董邦天 胡文斌 刘颂凯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2934-2945,共12页
在能源技术变革日新月异、人工智能技术快速发展的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合决策方法具有重要意义。该文基于长短时记忆网络,通过构建面向机组组合问题的深度学习模型,提出一种基于数据驱动具有自我学习能力的机组组... 在能源技术变革日新月异、人工智能技术快速发展的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合决策方法具有重要意义。该文基于长短时记忆网络,通过构建面向机组组合问题的深度学习模型,提出一种基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法。首先基于K-means算法对历史调度数据进行聚类预处理;然后构建基于长短时记忆网络的机组组合深度学习模型,通过历史数据训练建立系统负荷与调度决策结果之间的映射模型,以此为基础进行机组组合决策;最后通过积累历史数据实现对模型的持续修正,从而赋予其自我进化、自我学习的能力。基于标准算例、实际电网数据的一系列仿真结果表明:相比于传统决策方法,该方法不仅可以在实际使用过程中不断提升其决策精度或效率,且在面对不同类型的机组组合问题时适应性更好。 展开更多
关键词 数据驱动 深度学习 基于数据驱动的机组组合决策方法 自我学习能力
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基于E-Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法 被引量:29
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作者 杨楠 贾俊杰 +4 位作者 邢超 刘颂凯 陈道君 叶迪 邓逸天 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期7587-7599,共13页
在能源技术变革日新月异、人工智能技术与电力系统深度融合的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合智能决策方法具有重要意义。该文结合门限循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)提出一种基于E-Seq2Seq(expand sequence to seq... 在能源技术变革日新月异、人工智能技术与电力系统深度融合的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合智能决策方法具有重要意义。该文结合门限循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)提出一种基于E-Seq2Seq(expand sequence to sequence,E-Seq2Seq)技术的数据驱动型机组组合智能决策方法。首先研究并梳理机组组合模型输入输出序列的类型与结构,形成机组组合弹性多序列映射型样本;然后研究提出一种适用于弹性多序列映射型样本的E-Seq2Seq技术;在此基础上,以GRU为神经元构建机组组合深度学习模型,并最终提出一种基于E-Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法。基于IEEE118节点系统、Python环境的算例验证该文方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 GRU E-Seq2Seq技术 数据驱动 深度学习 机组组合决策
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数据驱动的考虑安全约束机组组合问题研究综述 被引量:12
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作者 杨楠 郝俊聪 +2 位作者 产雪振 张志 许丹 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期3654-3668,共15页
安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)作为编制发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。因此,该文首先从物理模型和求解方法简要概述了SCUC问题。然后,从多目标、多元化决策变量、不... 安全约束机组组合(security-constrained unit commitment,SCUC)作为编制发电计划的核心环节,在电力系统优化调度等方面具有十分重要的意义。因此,该文首先从物理模型和求解方法简要概述了SCUC问题。然后,从多目标、多元化决策变量、不确定性、多时间尺度与多元约束条件5个方面梳理了物理模型驱动的SCUC的研究进展,并分析了此类方法所面临的挑战。同时,重点总结归纳了现有基于人工智能技术和数据驱动的SCUC问题的研究成果,并分析了不同类型方法的特点、优势和缺陷。最后提出了对未来基于数据驱动的SCUC研究方向的相关思考。 展开更多
关键词 安全约束机组组合 优化调度 模型驱动 人工智能 数据驱动
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基于广义凸包不确定集合的数据驱动鲁棒机组组合 被引量:28
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作者 张艺镨 艾小猛 +3 位作者 方家琨 仉梦林 姚伟 文劲宇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期477-487,共11页
在鲁棒机组组合中,如何描述新能源出力不确定性对其决策的经济性有着重要的影响。针对这一问题,该文提出一种基于数据驱动的广义凸包不确定集合建模方法,并将该不确定集合应用到两阶段的鲁棒机组组合中。该方法可有效考虑新能源出力的... 在鲁棒机组组合中,如何描述新能源出力不确定性对其决策的经济性有着重要的影响。针对这一问题,该文提出一种基于数据驱动的广义凸包不确定集合建模方法,并将该不确定集合应用到两阶段的鲁棒机组组合中。该方法可有效考虑新能源出力的时空相关性,从而降低决策的保守性,提高运行的经济性。首先利用新能源出力的历史数据,建立可适应数据的不确定集合描述模型,从而提取新能源多时空出力极限场景;然后基于所提取的极限场景,构建两阶段鲁棒机组组合模型,并利用列和约束生成算法对其进行求解;最后结合IEEE14节点系统与IEEERTS-79系统验证所提模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 新能源 鲁棒机组组合 时空相关性 数据驱动 广义凸包
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基于动态模糊集的多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型 被引量:7
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作者 张亚超 朱蜀 谢仕炜 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期2190-2198,共9页
针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型。采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集。在此基础上,结合电力... 针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型。采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集。在此基础上,结合电力系统调度过程的序贯决策特点,将实时调度的单一时段均视为一个调度阶段,建立基于上述动态模糊集的多阶段鲁棒机组组合模型。针对其多层嵌套结构,提出一种线性仿射规则,并采用鲁棒对等变换将其转化为混合整数线性规划问题求解。以不同规模电力系统算例进行仿真计算,与传统两阶段鲁棒机组组合模型的决策进行对比,并考虑电力网络和机组运行参数、保守度以及相关性控制参数的影响,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 多阶段鲁棒机组组合 数据驱动 动态模糊集 鲁棒对等 序贯决策
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基于改进的Transformer神经网络辅助的两阶段机组组合决策方法 被引量:3
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作者 武新章 赵子巍 +4 位作者 代伟 谢代钰 郭苏杭 王泽宇 张冬冬 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期172-179,共8页
为了解决大规模电力系统机组组合的“维数灾”问题,提出基于Transformer神经网络的两阶段机组组合决策方法,该方法兼顾求解精度与速度。在第一阶段,考虑机组组合时段耦合的特性,提出基于多头注意力机制的特征向量构建方法,进而基于Trans... 为了解决大规模电力系统机组组合的“维数灾”问题,提出基于Transformer神经网络的两阶段机组组合决策方法,该方法兼顾求解精度与速度。在第一阶段,考虑机组组合时段耦合的特性,提出基于多头注意力机制的特征向量构建方法,进而基于Transformer神经网络的全局视野与并行化优势,提出一种改进的Transformer神经网络来预辨识机组启停值。在第二阶段,基于预辨识的机组状态设计置信度阈值,并将机组启停判定可信度定义为启停可信与启停不可信状态,对于启停可信机组的状态进行直接确定,对于启停不可信机组的状态,通过机组组合物理模型进行求解来保证求解的可行性。IEEE 30节点和IEEE 2 383节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 Transformer神经网络 深度学习 机组组合 数据驱动 特征构造
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基于遗传算法的决策树组合方法及在CRM的应用 被引量:3
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作者 张喆 黄沛 +1 位作者 常桂然 黄小原 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期285-289,共5页
针对客户关系管理中的客户分类问题,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法.组合分类方法将概率度量水平的多重决策树并行组合,组合算法中采用遗传算法优化连接权值矩阵,并且采用客户信用等级评定的仿真数据对该方法进行测试和... 针对客户关系管理中的客户分类问题,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法.组合分类方法将概率度量水平的多重决策树并行组合,组合算法中采用遗传算法优化连接权值矩阵,并且采用客户信用等级评定的仿真数据对该方法进行测试和评估.实验结果表明,该组合分类方法比单个决策树及其他组合方法具有更高的分类精度,并在保持分类结果良好可解释性的基础上优化了分类规则. 展开更多
关键词 遗传算法 组合分类方法 多重决策 客户关系管理(CRM) 数据挖掘
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数据驱动的扭曲均值-半方差投资组合选择 被引量:1
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作者 杨东方 李孟雨 +2 位作者 王天放 米辉 刘国祥 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期7-14,共8页
运用样本平均近似的数据驱动方法研究了带概率扭曲的均值-半方差投资组合优化模型,结合经典的遗传算法(ICA)和帝国竞争算法(GA),提出了ICA-GA混合算法.利用真实市场数据,对模型进行实证分析并求解有效前沿.最后,通过比较算法程序运行时... 运用样本平均近似的数据驱动方法研究了带概率扭曲的均值-半方差投资组合优化模型,结合经典的遗传算法(ICA)和帝国竞争算法(GA),提出了ICA-GA混合算法.利用真实市场数据,对模型进行实证分析并求解有效前沿.最后,通过比较算法程序运行时间,表明本文创新的ICA-GA混合算法融合了帝国竞争算法和遗传算法两者的优势,比它们有更好的表现. 展开更多
关键词 带概率扭曲的均值-半方差 投资组合优化 ICA-GA混合算法 数据驱动方法
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组合DEA方法与成熟度模型对项目效益的评价 被引量:3
9
作者 林瑞跃 陈志平 凌宗平 《运筹与管理》 CSCD 2004年第2期135-138,共4页
为全面考虑资金、管理者决策能力等因素对项目效益的影响,本文运用数据包络分析与项目成熟度模型结合的方法来对企业各个项目之间的相对效益进行评价,应用结果表明该评价方法对于企业资源的最优配置、提高总体效益是十分有用的。
关键词 运筹学 综合效益指数 数据包络分析 项目成熟度模型 决策单元 组合DEA方法 企业
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数据挖掘技术在客户获取策略中的应用 被引量:3
10
作者 张喆 常桂然 黄小原 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1112-1115,共4页
对于客户获取策略中客户反应行为模式分析,从数据挖掘技术的角度可以归结为分类问题·依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来提高分类的准确性和精确度·该组合分类方法将以概率度量水平的多... 对于客户获取策略中客户反应行为模式分析,从数据挖掘技术的角度可以归结为分类问题·依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来提高分类的准确性和精确度·该组合分类方法将以概率度量水平的多重决策树进行并行组合,采用遗传算法优化连接权值矩阵·在仿真分析中采用二元反应行为模式的客户反馈仿真数据对该组合分类方法进行测试和评估·实验结果表明,在保持分类结果良好可解释性的基础上相比于单个决策树方法,该组合分类方法具有更高的分类精度,并优化了分类规则· 展开更多
关键词 遗传算法 多重决策 组合分类方法 客户反应行为模式 数据挖掘
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中小企业云计算数据安全风险关联效应研究 被引量:5
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作者 王志英 苏翔 +2 位作者 刁雅静 王平 葛世伦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1782-1786,共5页
针对数据安全对中小企业云化迁移的影响,以驱动力—压力—状态—影响—响应(driving-pressurestate-impact-response,DPSIR)概念模型为理论框架,建立中小企业云计算数据安全DPSIR模型,分析中小企业云计算数据安全风险的关联效应,采用决... 针对数据安全对中小企业云化迁移的影响,以驱动力—压力—状态—影响—响应(driving-pressurestate-impact-response,DPSIR)概念模型为理论框架,建立中小企业云计算数据安全DPSIR模型,分析中小企业云计算数据安全风险的关联效应,采用决策与试验评价实验室(decision making and trial evaluation laboratory,DEMATEL)方法辨识数据安全DPSIR模型的原因因素和结果因素,并分析该模型中原因因素的中心度和原因度,研究表明中小企业云计算数据安全DPSIR模型的原因因素为P和I,结果因素为D、S和R,进一步分析得出:用户对数据不可控、全生命周期安全、安全边界不确定性是P的关键因素,管理风险、法律风险、技术风险是I的关键因素,研究结果为中小企业云计算数据安全管理预警提供了参考。 展开更多
关键词 云计算 数据安全 中小企业 驱动力—压力—状态—影响—响应模型 决策与试验评价实验室方法
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考虑客户-企业主从性质的多团队的航空复杂装备交付目标设计
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作者 童华刚 朱建军 +1 位作者 吴磊 刘微俏 《运筹与管理》 北大核心 2025年第2期52-58,共7页
航空复杂装备的交付体系是实现企业盈利,是保障可持续作战能力的重要手段,但是我国尚未建立面向航空复杂装备的交付体系,制约了我国航空复杂装备研制的发展。航空复杂装备交付体系目标是引领整个交付体系建设的关键,基于此,有必要研究... 航空复杂装备的交付体系是实现企业盈利,是保障可持续作战能力的重要手段,但是我国尚未建立面向航空复杂装备的交付体系,制约了我国航空复杂装备研制的发展。航空复杂装备交付体系目标是引领整个交付体系建设的关键,基于此,有必要研究确定交付体系目标的方法。考虑到航空复杂装备的研制的特殊性,现阶段很难采用完全以客户为中心的交付体系,需兼顾客户和企业目标。基于此,为尽可能实现以客户为主导,采用以客户团队为主导和企业团队为制约的双重分阶段共识模型制定交付目标,上层为客户团队共识模型,下层为企业团队共识模型。考虑到多团队交互的困难性,设计一种数据驱动的专家偏好学习方法,并将该方法应用到共识模型中的专家偏好的学习和预测。最后,为了求解双层规划问题,设计改进的灰狼算法,采用Levy飞行机制避免灰狼算法陷入局部最优,引入万有引力搜索算法的引力计算方法优化算法搜索方向,并以某公司的案例验证了本文的方法。 展开更多
关键词 航空复杂装备交付 多团队分阶段共识 数据驱动决策方法 灰狼算法 双层规划
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基于时序差分学习的充电站有序充电方法 被引量:11
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作者 江明 许庆强 季振亚 《电力工程技术》 北大核心 2021年第1期181-187,共7页
电动汽车有序充电是智能用电领域的重要议题。传统的模型驱动方法需对充电行为建模,但受相关参数的强随机性等影响,相关模型不能完全反映充电行为的不确定性。考虑到数据驱动下的无模型强化学习(MFRL)具有不依赖先验建模、适应强非线性... 电动汽车有序充电是智能用电领域的重要议题。传统的模型驱动方法需对充电行为建模,但受相关参数的强随机性等影响,相关模型不能完全反映充电行为的不确定性。考虑到数据驱动下的无模型强化学习(MFRL)具有不依赖先验建模、适应强非线性关系样本数据的优势,提出将其应用于充电站的有序充电负荷优化。针对性地构建以用户充电需求能否获得满足为状态的马尔可夫决策过程(MDP),并利用充电完成度指标和满意度惩罚项改进代价函数。具体采用增量式的时序差分学习(TDL)算法训练历史数据,以保证数据规模下的计算性能。算例以充电站实测数据为环境,结果表明,在无需对充电行为进行先验建模的情况下,所提方法能够准确、快速地制定充电站有序充电计划。 展开更多
关键词 电动汽车 有序充电 无模型强化学习 数据驱动方法 马尔可夫决策过程(MDP)
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森林病虫防治检疫决策支持系统
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作者 尹泰龙 李筱梅 +3 位作者 付荣华 姜敏华 李凤春 孙亚强 《吉林林业科技》 北大核心 1991年第6期33-34,37,共3页
本系统提供了吉林省62个病虫鼠监测对象和316处发生地的72种防治对象,设置7个子系统,68个功能模块和39个数库等。主要完成数据管理、统计管理、报表管理、模型管理、预报管理和方法管理,以及决策管理等项任务。
关键词 决策支持系统 模型管理 报表管理 功能模块 数据管理 方法管理 报表格式 统计管理 组合查询 顺序文件
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