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Improved algorithm of atmospheric refraction error in Longley-Rice channel model 被引量:2
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作者 Wang Zuliang Zheng Mao +1 位作者 Wang Juan Zheng Linhua 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第4期683-687,共5页
Longley-Rice channel model modifies the atmospheric refraction by the equivalent earth radius method, which is simple calculation but is not accurate. As it only uses the horizontal difference, but does not make use o... Longley-Rice channel model modifies the atmospheric refraction by the equivalent earth radius method, which is simple calculation but is not accurate. As it only uses the horizontal difference, but does not make use of the vertical section information, it does not agree with the actual propagation path. The atmospheric refraction error correction method of the Longley-Rice channel model has been improved. The improved method makes use of the vertical section information sufficiently and maps the distance between the receiver and transmitter to the radio wave propagation distance, It can exactly reflect the infection of propagation distance for the radio wave propagation loss. It is predicted to be more close to the experimental results by simulation in comparison with the measured data. The effectiveness of improved methods is proved by simulation. 展开更多
关键词 radio wave propagation atmospheric refraction error correction algorithm improvement Longley- Rice model.
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Error Analysis in Frequency Domain for Linear Multipass Algorithms
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作者 费景高 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第4期77-84,共8页
Error analysis methods in frequency domain are developed in this paper for determining the characteristic root and transfer function errors when the linear multipass algorithms are used to solve linear differential eq... Error analysis methods in frequency domain are developed in this paper for determining the characteristic root and transfer function errors when the linear multipass algorithms are used to solve linear differential equations. The relation between the local truncation error in time domain and the error in frequency domain is established, which is the basis for developing the error estimation methods. The error estimation methods for the digital simulation model constructed by using the Runge-Kutta algorithms and the linear multistep predictor-corrector algorithms are also given. 展开更多
关键词 algorithmS Computer simulation Differential equations error analysis Frequency domain analysis Runge Kutta methods
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高精度椭圆阵列电流传感器误差优化算法研究 被引量:1
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作者 沈悦 陆佳嘉 +2 位作者 唐玥 权硕 褚子扬 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期39-43,共5页
为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行... 为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行电流反演,得出电流积分模型;然后,使用BP神经网络估计导体参数,并引入GWO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建导体状态参数估计模型,实现偏心与倾斜误差优化;最后,搭建实验平台,对本文提出的误差优化方案进行验证。实验结果表明:本文提出误差优化方案能够精确估计导体状态参数,进而有效减小偏心误差和倾斜误差,导体X向偏心产生的电流误差减小65.07%,Y向偏心产生的电流误差减小45.74%,偏离Z轴产生的倾斜电流误差减小76.15%。 展开更多
关键词 椭圆阵列传感器 矩形导体 偏心误差 倾斜误差 灰狼优化算法 反向传播神经网络
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基于超参数优化和误差修正的STAGN超短期风电功率预测 被引量:1
4
作者 潘超 王超 +1 位作者 孙惠 孟涛 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第8期117-129,共13页
针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之... 针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之间的非线性关联,构建误差修正自适应单元。同时挖掘风速时序变化特征,构建深度学习单元。在此基础上,提出基于风速矩阵梯度的误差修正单元切换策略。最后,将模型应用于实际风场的功率预测并与其他模型对比分析。结果表明,所提方法在预测精度上优于其他方法,且在风速复杂多变的风场仍具有较高预测精度,验证了所提方法的准确性和适用性。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 改进开普勒算法 误差修正 风速矩阵梯度
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一种改进的Douglas-Peucker数控加工轨迹压缩方法
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作者 王品 王婧如 +2 位作者 张丽鹏 王森 荆东东 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期64-71,共8页
数控加工程序通常由计算机辅助制造系统生成,以微小直线段的形式“以直代曲”来指导数控机床进行直线插补运动.随着工艺复杂度和精度要求的提高,数控加工程序的数据量急剧增加,不仅增加了数据存储和传输的难度,而且会引起机床执行过程... 数控加工程序通常由计算机辅助制造系统生成,以微小直线段的形式“以直代曲”来指导数控机床进行直线插补运动.随着工艺复杂度和精度要求的提高,数控加工程序的数据量急剧增加,不仅增加了数据存储和传输的难度,而且会引起机床执行过程中速度的频繁调整.针对以上问题,提出了一种融合深度学习的改进Douglas-Peucker三维数控加工轨迹压缩方法,该方法通过引入曲率和距离容差度的超参数考虑了加工轨迹中数据点序列的几何特性,并通过深度神经网络模型动态地优化算法中的超参数,从而实现更高的压缩效率.此外,算法中利用了KD树结构优化误差计算,确保压缩后的数据能够在给定的公差范围内精确呈现原始数据的特性.实验表明,该算法可大幅减少数据量,并确保压缩后的数据准确呈现原始数据的特性. 展开更多
关键词 DOUGLAS-PEUCKER算法 轨迹压缩 轮廓误差 深度神经网络 参数优化
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基于WOA-VMD和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估
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作者 李振兴 柳灿 +2 位作者 翁汉琍 李振华 龚世玉 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期97-105,共9页
变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,... 变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估方法.针对保护测量回路的电流数据,引入WOA并结合包络熵作为适应度函数确定VMD的关键参数,基于WOA-VMD将原电流数据分解为本征模态;进一步为解决特征数目过多所带来的复杂数据分析问题,引入皮尔逊相关系数方法计算其各组系数优选特征量;最终利用贝叶斯估计法量化分析优选后的特征量信号实现误差判定.实验结果表明,本文的评估方法能够准确监测保护测量回路2%的误差偏移. 展开更多
关键词 保护测量回路 误差评估 鲸鱼优化算法 包络熵 皮尔逊相关系数 贝叶斯估计法
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3-PTT并联机器人的误差分析与补偿
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作者 陈明方 梁鸿键 +1 位作者 魏松坡 何朝银 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第4期290-302,共13页
对并联机器人进行标定是提高位姿精度的有效措施。但传统标定方法存在误差参数多、误差累积及超静定方程组不易获得最优解等问题。为此,本文以3-PTT并联机器人为研究对象,首先,通过正运动学方程建立包含21个误差项的误差模型,细分18种... 对并联机器人进行标定是提高位姿精度的有效措施。但传统标定方法存在误差参数多、误差累积及超静定方程组不易获得最优解等问题。为此,本文以3-PTT并联机器人为研究对象,首先,通过正运动学方程建立包含21个误差项的误差模型,细分18种情况并向其中添加误差值,系统地分析铰链点安装坐标误差及连杆长度误差对动平台位置精度的影响关系。误差分析结果表明,连杆长度和静平台铰链点z坐标误差对末端精度影响显著,3个自由度方向上的误差均已超过1 mm。同时,为克服传统方法中的不足,本文提出一种逆运动学误差补偿算法。该算法利用机器人的逆运动学模型将机构误差转化为关节输入误差,减少了传统算法中的误差参数,大幅降低了优化方程的求解难度,提高了补偿效率。随后,采用改进粒子群算法对误差修正目标函数寻优,以此获得滑块补偿量,将其与理想滑块输入量叠加作为滑块修正量驱动机器人完成误差补偿。仿真结果表明,补偿后动平台位置误差均无限趋于0;实验结果显示:动平台在x、y、z轴自由度方向的误差最大值分别由10.89、12.42、2.12 mm降至0.97、1.14、0.72 mm,距离误差最大值由15.35 mm降至1.36 mm,补偿效果明显;误差均值分别由5.86、8.02、1.12 mm降至0.45、0.46、0.33 mm,距离误差均值降至0.82 mm,运行精度提高92.1%。 展开更多
关键词 并联机器人 误差分析 误差补偿 改进粒子群算法 位姿精度
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基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的空气质量指数预测模型 被引量:1
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作者 周建国 秦远 周路明 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期322-334,共13页
精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法... 精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法。首先,采用改良的自适应白噪声完全集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和样本熵(Sample Entropy,SE)对原始AQI序列进行分解并重构,获得高频、中频和低频3个频率分量。其次,利用经过北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对高频分量进行二次分解,进一步降低其复杂度。再次,引入向量加权平均算法(Weighed Mean of Vectors Algorithm,INFO)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的关键参数进行优化,同时利用INFO-LSTM预测高频分量分解后的子序列,进而利用INFO-ELM分别预测中、低频分量,并将所得预测结果进行线性叠加。最后,利用NGO-VMD和INFO-ELM对误差序列进行分解和预测,并对初次预测结果进行修正,得到最终的AQI预测值。研究选取北京、上海和成都3个典型城市为例进行实证分析,并对比了7个对照试验,发现基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的模型具有最高的预测精度。该模型可为治理空气污染提供理论和技术上的帮助。 展开更多
关键词 环境工程学 空气质量指数预测 二次分解 长短期记忆网络 极限学习机 向量加权平均算法 误差修正模型
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基于GWO-LMS-RSSD的旋转机械耦合故障分离及特征强化方法
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作者 许文 施卫华 +3 位作者 李红钢 华如南 刘厚林 董亮 《机电工程》 北大核心 2025年第4期677-685,共9页
针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号... 针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号进行了滤波处理,使故障特征得到了初步强化;然后,根据耦合故障的不同共振属性,利用RSSD算法将故障耦合分解为高共振分量和低共振分量,完成了耦合故障分离;特别地,针对LMS算法中参数依赖人工经验、自适应差等问题,研究了基于灰狼优化算法(GWO)的参数自适应优化方法,设计了以信噪比和均方误差构成的优化目标;最后,对稀疏分解得到的信号进行了包络解调,完成了耦合故障分离及特征强化,同时,利用模拟信号和实验信号对该方法进行了验证分析。研究结果表明:GWO-LMS-RSSD算法能用于有效降低噪声干扰,分离旋转机械耦合故障及强化故障特征。该研究成果可为强噪声干扰下耦合故障的特征分离及强化提供一种新的思路。 展开更多
关键词 耦合故障诊断 旋转机械 共振稀疏分解 自适应滤波最小均方算法 灰狼优化算法 信噪比 均方误差
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基于MICOA的随钻加速度计误差在线补偿
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作者 杨金显 贺紫薇 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期187-194,共8页
为了提高随钻加速度计测量精度,设计一种基于磁惯性长鼻浣熊算法的加速度计误差在线补偿方法。首先,根据误差来源建立误差补偿模型;利用陀螺仪和磁强计建立重力夹角与磁重力夹角约束条件;将加速度真值与理论值模值之差设置为目标函数。... 为了提高随钻加速度计测量精度,设计一种基于磁惯性长鼻浣熊算法的加速度计误差在线补偿方法。首先,根据误差来源建立误差补偿模型;利用陀螺仪和磁强计建立重力夹角与磁重力夹角约束条件;将加速度真值与理论值模值之差设置为目标函数。其次,在长鼻浣熊算法基础上,根据递推重力加速度确定误差参数的初始搜索边界,同时根据当前误差参数、最优误差参数、边界值三者的相对距离缩小边界;再设计分界点筛选初始误差参数,使算法最初就朝着高质量解的方向搜索,同时保留部分劣解以增加误差参数多样性;接着在算法的全局探索阶段设计参数使其根据加速度计当前误差参数与误差参数平均值之间的误差来调整加速度计误差参数的搜索范围;最后,将重力模值之比设为深度开发阈值,构造高斯变异个体向量使加速度计误差参数跳出局部最优。实验结果表明:经MICOA补偿之后,加速度误差减小,井斜角范围降低了约62.5%,不同钻进角度下,井斜角均方根误差与标准差均能保持在1°以下。 展开更多
关键词 随钻测量 加速度计 长鼻浣熊算法 误差补偿 井斜角
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基于激光测距传感器的机械臂末端位姿误差校正方法
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作者 韩金利 尚卓 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期511-517,共7页
机械臂位姿校正由于误差考虑不充分,导致误差校正效果差,机械臂稳定性低,因此,提出基于激光测距传感器的机械臂末端位姿误差校正方法。该方法基于激光测距传感器原理,通过最小二乘算法,确定机械臂末端位姿误差,包括位置误差和姿态误差,... 机械臂位姿校正由于误差考虑不充分,导致误差校正效果差,机械臂稳定性低,因此,提出基于激光测距传感器的机械臂末端位姿误差校正方法。该方法基于激光测距传感器原理,通过最小二乘算法,确定机械臂末端位姿误差,包括位置误差和姿态误差,根据得到的误差,采用适应度改进的遗传算法,结合非线性传递特性分析机械臂的末端位姿,获得误差补偿,构建机械臂末端位姿的误差校正方法,实现机械臂末端位姿误差校正。经过实验证明,所提方法校正后的最高误差仅为0.13 cm,响应时间低于1.25 s,复杂度为0.30,并且振动区间较小,仅为[-0.03,0.02]m,说明该方法较为简洁,可以快速实现机械臂误差校正,降低了算法复杂度的同时,提高了机械臂的稳定性强。 展开更多
关键词 激光测距传感器 机械臂末端位姿 误差校正 最小二乘算法 遗传算法 非线性传递特性
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基于自适应遗传算法的轮廓误差补偿研究
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作者 李忠群 丁鹏 +3 位作者 刘鸿 欧阳芷楠 宁智威 江强 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第6期127-135,共9页
针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机... 针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机械传动参数,通过拟合优度验证了频域最小二乘法的准确性。其次,将双轴轨迹圆生成的轮廓误差和双轴伺服系统中的位置环调节时间一致性作为2个独立的代价函数,采用自适应遗传算法调节控制器参数,对这2个代价函数进行优化,实现了双轴轮廓误差的有效补偿,而且在速度转向时,通过优化双轴位置环调节时间的一致性,轮廓误差的补偿效果更佳。最后,通过实验验证了仿真结果的有效性和准确性,证明了所提出方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 轮廓误差 伺服不匹配 自适应遗传算法 参数辨识 调节时间一致
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基于多周期角位移测量变换的直线位移测量装置
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作者 韩庆阳 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第6期28-31,共4页
为满足航天相机调焦系统对电机旋转周期和直线位移绝对测量的需求,设计了一种可记录绝对周期数的角位移测量装置,进而实现绝对直线位移测量。首先,在传统绝对式光电位移测量原理的基础上,将数字电位器加入到角位移测量系统中,为周期数... 为满足航天相机调焦系统对电机旋转周期和直线位移绝对测量的需求,设计了一种可记录绝对周期数的角位移测量装置,进而实现绝对直线位移测量。首先,在传统绝对式光电位移测量原理的基础上,将数字电位器加入到角位移测量系统中,为周期数的记录提供了硬件基础。其次,提出了多周期绝对角位移测量的信号处理方法,并通过硬件电路实现对数字电位器的电阻漂移补偿。再次,提出以多周期角位移测量为基础,实现直线位移测量的方法,同时为了消除因扰动带来的多周期计数错误,提出抗扰动校正算法,提高环境适应力,增强鲁棒性。最后,对直线位移误差与单周期角位移误差之间的关系进行分析,并进行测试。为测试所提出方法,设计了外径为40 mm、高度为20 mm的直线位移测量装置。通过测试表明:所设计的实验装置的直线位移量程为20.48 cm,分辨率为0.05μm,误差最大值为0.65μm,最小值为-0.39μm,峰峰值为1.04μm,均方根误差为0.28μm。 展开更多
关键词 直线位移 多周期角位移 数字电位计 抗扰动校正算法 误差公式
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基于ISCSO的智能电表误差和线损率联合评估模型
14
作者 余传祥 潘傲然 +2 位作者 毛文鹏 郭豪杰 余霖辉 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期117-127,共11页
针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确... 针对当前智能电表误差和线损率联合评估精度较低的问题,提出了一种基于改进沙猫群优化算法(improved sand cat swarm optimization algorithm, ISCSO)的智能电表误差和线损率联合评估模型。首先根据典型台区拓扑结构和电能量守恒定律确定了电表误差和线损率评估模型的适应度函数,并依据台区数据确定了参数范围。其次,采用变焦佳点集、威布尔最优值引导策略、蒲公英优化算法以及联想学习变异策略对沙猫群优化算法进行改进,并经测试函数验证了算法的优越性。最后,基于适应度函数和改进后的算法建立了智能电表误差和线损率联合评估模型,并通过算例验证了相比于带有遗忘因子递推最小二乘法的动态线损智能电表误差评估模型和智能电表误差与线损率联合评估的约束优化模型,所提方法在智能电表误差与线损率的评估精度上都有较大的提升。 展开更多
关键词 智能电表 线损率 沙猫群优化算法 误差评估
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基于VMD-Bayes-Lasso算法带误差补偿的火电厂NO_(x)浓度软测量
15
作者 金秀章 乔鹏 史德金 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期117-124,142,共9页
针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量... 针对燃煤电厂中选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝系统入口NO_(x)浓度的测量传感器迟延大,不能准确反映其浓度的实时变化的问题,提出了利用Copula熵(Copula entropy,CE)筛选与入口NO_(x)浓度软测量相关的辅助变量,利用变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),将入口NO_(x)浓度分解为不同中心频率的子序列信号,建模充分拟合目标变量的数据特征。采用二级建模方法,第一级,将分解后得到的入口NO_(x)浓度子序列信号分别利用贝叶斯回归算法(Bayesian Regression,Bayes)进行训练并预测,叠加得到完整的预测结果,第二级,对训练中产生的验证集误差值利用Lasso算法建立误差预测模型,得到测试集预测误差的预测值,并与第一级模型得到完整预测结果叠加,实现误差补偿,提升模型预测精度。其中,Bayes及Lasso网络超参数利用天牛群算法进行自动寻优;仿真结果显示,VMD分解并带误差补偿模型对比未经VMD分解带误差补偿模型,Bayes及Lasso单一模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差最小,能够实现对入口NO_(x)浓度的准确软测量。 展开更多
关键词 入口NO_(x)浓度建模 变模态分解 误差修正 软测量 天牛群优化算法
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六自由度工业机器人运动学参数辨识
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作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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基于改进麻雀搜索算法的滚子圆度误差评定方法 被引量:2
17
作者 刘振 杨文军 +2 位作者 张子龙 陈子汉 陈新元 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期161-166,172,共7页
轴承滚子圆度误差是衡量轴承运行可靠性和效率的重要指标之一。现有圆度误差评定方法存在精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,为了提高圆度误差评定的准确性和效率,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的轴承滚子圆度误差评定... 轴承滚子圆度误差是衡量轴承运行可靠性和效率的重要指标之一。现有圆度误差评定方法存在精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,为了提高圆度误差评定的准确性和效率,提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的轴承滚子圆度误差评定方法。该方法在充分利用麻雀搜索算法局部搜索能力强等优点的基础上,通过多策略改进克服了初始种群质量不佳、全局搜索能力较弱、容易陷入局部最优等缺点;再结合机器视觉方法,对经亚像素边缘检测获取的端面外圈坐标数据进行评定,实现了轴承滚子直径和圆度误差的快速无接触高精度测量。仿真分析表明,该评定方法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面都显著优于其他算法。实验结果表明,该评定方法在计算精度和求解速度上均有优势,可为优化轴承滚子在线测量提供实践参考。 展开更多
关键词 轴承滚子 圆度误差评定 麻雀搜索算法 机器视觉 亚像素边缘检测
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基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
18
作者 贾克 秦少玲 +1 位作者 余宇峰 徐雨妮 《人民长江》 北大核心 2025年第6期1-7,14,共8页
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值... 误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值和实测值构建误差序列并作为误差校正模型的输入,引入极限梯度提升算法XGBoost构建误差校正模型,以充分挖掘误差序列非线性关系,然后提出融合粒子群优化算法和模拟退火算法的混合遗传优化算法SPGA对XGBoost模型超参数进行寻优,从而更好地挖掘误差序列的时序特征以提升误差校正的精度。长江螺山站的实例应用结果表明:用SPGA-XGBoost模型校正相较未校正前RMSE,MAE分别降低0.440 m和0.356 m,NSE提升0.016,优于STGCN模型、GBDT模型、KNN等方法。SPGA-XGBoost模型能充分挖掘误差序列的相关关系,提高水位预报精度,具有较好的适用性和应用前景。 展开更多
关键词 洪水预报误差 误差智能校正 极限梯度提升算法 混合遗传优化算法 螺山站 长江
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深度学习算法下舰船导航设备状态检验方法设计
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作者 李永俊 孙静宇 谢红薇 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第14期164-168,共5页
为自动提取数据中的复杂特征,提升状态检验的鲁棒性,设计深度学习算法下舰船导航设备状态检验方法。通过建立包含陀螺仪漂移误差、加速度计随机误差及GPS接收机定位误差的多源误差模型,系统量化姿态角、速度及位置等关键状态指标;在深... 为自动提取数据中的复杂特征,提升状态检验的鲁棒性,设计深度学习算法下舰船导航设备状态检验方法。通过建立包含陀螺仪漂移误差、加速度计随机误差及GPS接收机定位误差的多源误差模型,系统量化姿态角、速度及位置等关键状态指标;在深度信念网络内,输入关键指标数据,自动提取数据中反映舰船导航设备状态的复杂特征;以极限学习机为深度信念网络的回归层,结合提取的复杂特征,输出导航设备状态检验结果。实验证明,该方法可有效自动提取检查导航设备状态的复杂特征,完成设备状态检验;在不同负载情况下,导航设备状态检验的决定系数达0.93以上,即状态检验的鲁棒性较优。 展开更多
关键词 深度学习算法 舰船导航设备 状态检验 误差模型
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基于容错学习问题的全同态加密算法和硬件优化综述
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作者 河人华 李冰 +3 位作者 杜一博 王颖 李晓维 韩银和 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第7期1738-1753,共16页
随着云计算、量子计算等技术的飞速发展,数据隐私面临严峻威胁.越来越多的用户将数据和应用程序存储在云端,但传统的安全技术难以保障云计算环境中的数据安全.在此背景下,引入全同态加密算法成为有效的解决方案之一.同时,基于格理论的... 随着云计算、量子计算等技术的飞速发展,数据隐私面临严峻威胁.越来越多的用户将数据和应用程序存储在云端,但传统的安全技术难以保障云计算环境中的数据安全.在此背景下,引入全同态加密算法成为有效的解决方案之一.同时,基于格理论的全同态加密技术具有天然的抗量子攻击能力,能够在加密状态下对数据进行任意计算,有效地为量子计算时代数据安全提供保障.尽管全同态加密有广阔的应用前景,但它存在计算和存储巨额开销的问题.为了推动全同态加密算法的应用和落地,算法和硬件领域的研究人员提出了多种解决方案并取得显著进展.归纳了主流的全同态加密技术以及分析整理算法计算库和全同态硬件加速的近5年相关工作的进展,最后展望了全同态加密技术. 展开更多
关键词 全同态加密 同态加密算法 全同态加密算法库 全同态加密硬件加速器 容错学习
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