基于改进型K-means聚类的温度插值算法 被引量：6

1

作者 杜景林 沈晓燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第11期2992-2998,共7页

针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RB... 针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RBFNN隐含层的初始参数,利用正交最小二乘法求隐含层权值,建立RBFNN温度空间插值模型,用已有温度数据加以验证。实验结果表明,该算法能够解决K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的问题,具有较高的插值精度。 展开更多

关键词 改进型K-means聚类算法 聚类中心 径向基神经网络 正交最小二乘法 温度插值

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基于麻雀搜寻优化算法的代理购电用户用电量多维度协同校核 被引量：1

2

作者 周颖 乔婧 +4 位作者 陈宋宋 赵伟博 丁一 武亚杰 田宇 《电网技术》 北大核心 2025年第2期604-612,I0064-I0067,共13页

随着代理购电业务稳步推进,用电量预测在智能电网运行中发挥着至关重要的作用。现阶段研究大多侧重于通过算法来提高预测结果的准确度和可靠性,而这些方法缺乏对电力系统多维因素的全面考量和精确校核。因此,多维度且全面地对代理购电... 随着代理购电业务稳步推进,用电量预测在智能电网运行中发挥着至关重要的作用。现阶段研究大多侧重于通过算法来提高预测结果的准确度和可靠性,而这些方法缺乏对电力系统多维因素的全面考量和精确校核。因此,多维度且全面地对代理购电用户用电量进行预测是代理购电业务中面临的问题之一。对此,该文提出了计及多维度协同的用户用电量预测结果校核方法。首先,该文采用了偏差概率分布模型分析各个维度(区域、行业、电压等级)的有效偏差分布,进行各维度有效偏差识别;其次,以误差最小为目标采用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化算法进行多维度权重优化配比,构建预测值和权重值组合加权的多维度协同校核模型;最后选取误差指标对多维度校核后的预测值进行误差指标评估。结合某省的代理购电用户用电量对上述算法进行了验证,结果表明,基于ISSA优化算法的多维度协同校核方法在平均绝对误差指标下较行业维度、区域维度及电压等级维度分别降低了51.9%、23.4%和19.1%,均方根误差指标下较行业维度、区域维度及电压等级维度分别降低了40.0%、15.0%和8.6%,具有良好的泛化性。 展开更多

关键词 代理购电 误差校核 ISSA优化算法 组合权重 均方根误差

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基于ISSA-Transformer的电梯制动力矩预测研究

3

作者 苏万斌 江叶峰 +2 位作者 李科 周振超 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第10期2027-2036,共10页

实现电梯制动器力矩的精确预测对确保电梯安全运行和实现预测性维护具有重要的意义。针对曳引式电梯在制动力矩预测方面存在准确性与可靠性不足的问题,以及现有Transformer存在计算复杂度高和训练时间长的局限性,提出了一种基于改进鲸... 实现电梯制动器力矩的精确预测对确保电梯安全运行和实现预测性维护具有重要的意义。针对曳引式电梯在制动力矩预测方面存在准确性与可靠性不足的问题,以及现有Transformer存在计算复杂度高和训练时间长的局限性,提出了一种基于改进鲸沙虫群算法优化Transformer网络(ISSA-Transformer)的电梯制动力矩预测方法。首先,为了提高Transformer的预测精度,在Transformer模型中添加了特征融合门(FFG)以提高模型的特征提取能力,使其能够更有效地捕捉制动力矩的全局与局部特征;然后,利用拉普拉斯交叉算子、混合对立学习方法以及高斯扰动对鲸沙虫群算法(SSA)进行了改进,以增强SSA的搜索能力和全局最优收敛性。并采用ISSA算法优化了Transformer的迭代次数、批次大小和学习率,以提高模型的计算效率并减少训练时间,从而建立了电梯制动器制动力矩的预测模型;最后,对曳引式电梯制动器数据进行了分析,将所得结果与LSTM、Transformer和SSA-Transformer模型进行了比较。研究结果表明:ISSA-Transformer的均方根误差(RMSE)较LSTM、Transformer和SSA-Transformer模型分别降低了0.0318、0.0144和0.0133,用于电梯制动力矩预测的准确率达到了98.7%,相较传统方法具有更高的精度和稳定性。该方法可为电梯的安全评估和预测性维护提供更可靠的技术支持。 展开更多

关键词 曳引式电梯 升降台 电梯制动器 改进鲸沙虫群算法 Transformer网络 特征融合门 均方根误差 长短期记忆网络

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改善的LMS自适应算法在TDLAS甲烷检测的降噪研究 被引量：3

4

作者 陈新玉 陈红岩 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期79-85,共7页

为进一步有效抑制检测系统的噪声,提高检测精度,研究了改善的最小均方差自适应算法在可调谐二极管激光吸收光谱甲烷浓度检测系统的降噪方法。通过基于TDLAS技术的matlab仿真实验,搭建的甲烷检测系统,选取1 653.72 nm的甲烷吸收峰位,分析... 为进一步有效抑制检测系统的噪声,提高检测精度,研究了改善的最小均方差自适应算法在可调谐二极管激光吸收光谱甲烷浓度检测系统的降噪方法。通过基于TDLAS技术的matlab仿真实验,搭建的甲烷检测系统,选取1 653.72 nm的甲烷吸收峰位,分析LMS自适应算法中滤波阶数、步长因子和采样周期三者对噪声的关系,改善参数的选取以最佳的滤波效果进行降噪优化处理。研究表明在高频采样时刻收敛到最佳的滤波阶数和步长因子可对系统起到最优滤波效果。研究结果显示信噪比有效提升了94%,拟合优度R~2达到0.997,证明改善的LMS自适应滤波算法可以有效抑制噪声对二次谐波信号的影响。 展开更多

关键词 改善的最小均方差自适应算法 可调谐二极管激光吸收光谱技术 降噪处理 二次谐波信号

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一种改进的次级通道辨识算法 被引量：4

5

作者 高伟鹏 贺国 +1 位作者 刘树勇 魏国东 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期60-66,共7页

为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。... 为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。 展开更多

关键词 次级通道辨识 横向滤波器 遗忘因子 改进变步长最小均方算法

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滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析 被引量：1

6

作者 孙广富 宋捷 +3 位作者 鲁祖坤 李柏渝 肖志斌 郭海玉 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期60-71,共12页

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干... 滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。 展开更多

关键词 导航接收机 时域抗干扰 最小均方算法 改进型最小均方算法 滤波器阶数

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改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用 被引量：2

7

作者 曹丽芳 赵朋程 +4 位作者 陈颖 王玉田 张淑清 张航飞 徐剑涛 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期632-637,共6页

提出一种改进的局部均值分解（LMD）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷，提出了一种最小平方距离相关的改进算法，对端点效应进行了有效的抑制；LS-SVM在SVM基础上，用二次... 提出一种改进的局部均值分解（LMD）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷，提出了一种最小平方距离相关的改进算法，对端点效应进行了有效的抑制；LS-SVM在SVM基础上，用二次损失函数代替不敏感损失函数，用等式约束代替不等式约束，降低了计算复杂度。与径向基神经网络（RBF）方法的分类效果对比，验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势。实验表明该方法能够很好地选出故障线路，为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。 展开更多

关键词 计量学 故障选线 小电流接地 局部均值分解 端点效应 LMD改进算法 最小二乘支持向量机

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一种改进的子空间盲多用户检测系统 被引量：1

8

作者 李辉 于红梅 郭莉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期53-56,共4页

为解决多用户检测系统复杂度与检测性能之间的矛盾,文中设计了一种改进的子空间盲多用户检测系统。该检测系统使用了一种计算复杂度较低且收敛性能较好的子空间算法——基于幂迭代的子空间算法,通过将该算法应用于修正的最小均方误差检... 为解决多用户检测系统复杂度与检测性能之间的矛盾,文中设计了一种改进的子空间盲多用户检测系统。该检测系统使用了一种计算复杂度较低且收敛性能较好的子空间算法——基于幂迭代的子空间算法,通过将该算法应用于修正的最小均方误差检测器(MMSE MUD)模型中得到一种改进的多用户检测系统,由于修正的MMSE MUD相对于经典的MMSE MUD减小了近似估计引入的误差,因此文中设计的检测系统可获得复杂性、收敛性能及稳态性能等多方面的益处。仿真实验验证了该检测系统的有效性。 展开更多

关键词 盲多用户检测器 改进的子空间跟踪算法 幂迭代 最小均方误差

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基于齿轮参数优化的减速器传动效率提高方法研究 被引量：9

9

作者 孙震震 李玉光 +2 位作者 王淑芬 杨铎 李富强 《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第1期26-31,共6页

针对减速器传动过程中齿轮影响减速器传动效率的问题,对影响减速器齿轮传动效率的因素进行了研究,提出了一种齿轮宏观参数优化和微观参数优化相结合的方法,用于提高减速器传动效率。首先对齿轮宏观参数运用遗传算法进行了优化,再用KRIG... 针对减速器传动过程中齿轮影响减速器传动效率的问题,对影响减速器齿轮传动效率的因素进行了研究,提出了一种齿轮宏观参数优化和微观参数优化相结合的方法,用于提高减速器传动效率。首先对齿轮宏观参数运用遗传算法进行了优化,再用KRIGING算法拟合了轮齿修形参数与齿轮啮合功率损失之间的关系;利用均方误差(MSE)准则提高了KRIGING预测模型的精度;在保证模型精度要求的情况下,运用期望改善(EI)准则寻找到了最优解;最后将最优参数输入ROMAX软件,对比了最优解和仿真结果。研究结果表明:最优解相较于仿真结果误差仅为0.179%,优化后,减速器传动效率提升了0.5%。 展开更多

关键词 遗传算法 轮齿修形 KRIGING算法 均方误差准则 期望改善准则

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改进方均根值算法在农网剩余电流动作保护器中的应用 被引量：4

10

作者 于梦瑶 徐浩 +2 位作者 李彬 袁钦鹏 单金灿 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第4期132-137,共6页

由于农村电网存在运行环境差、运行可靠性低及检修维护不便等问题,导致安装在380 V出线侧线路上的剩余电流动作保护器拒动或误动,易造成人身触电、火灾等安全事故。结合目前农村电网运行的实际情况,搭建农村电网380 V出线侧线路绝缘降... 由于农村电网存在运行环境差、运行可靠性低及检修维护不便等问题,导致安装在380 V出线侧线路上的剩余电流动作保护器拒动或误动,易造成人身触电、火灾等安全事故。结合目前农村电网运行的实际情况,搭建农村电网380 V出线侧线路绝缘降低仿真模型,依据仿真分析,基于改进方均根值算法,提出剩余电流动作保护器的保护算法。仿真结果表明,改进后的保护算法能有效克服在农村电网绝缘降低时,因方均根值算法误差过大而造成剩余电流动作保护器不能可靠动作的弊端,提高了农村电网运行的安全可靠性。 展开更多

关键词 农村电网 剩余电流动作保护器 改进方均根值法 可靠性

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融合遗漏项目侧面特征的相似度计算方法研究与应用 被引量：4

11

作者 崔北亮 周小康 李树青 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第4期59-66,共8页

为了提高推荐算法的准确率和效率,通过提取遗漏项目的侧面特征来改进相似度的计算方法,达到最终结果更加接近用户真实兴趣的目标。文中采用的算法中不仅包含了传统的协同过滤算法计算相似度,还引入了对项目侧面特征相似度的计算,通过对... 为了提高推荐算法的准确率和效率,通过提取遗漏项目的侧面特征来改进相似度的计算方法,达到最终结果更加接近用户真实兴趣的目标。文中采用的算法中不仅包含了传统的协同过滤算法计算相似度,还引入了对项目侧面特征相似度的计算,通过对周围真实用户的结果记录推理出两种相似度的权重情况,并通过多次实验得到最佳结果的权重。对最终的均方根误差的计算结果进行统一处理,从而达到更加接近现实的情况。经过多次实验结果的验证,在Movielens数据集上使用文中提出的相似度算法与传统相似度算法的比较,平均绝对误差降低了约10个百分点,推荐的效果得到了明显的提高。 展开更多

关键词 侧面特征 协同过滤 改进相似度 统一均方根误差 推荐算法

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改进Min-sum的LDPC译码算法研究 被引量：3

12

作者 吴琼 梅进杰 《无线电通信技术》 2012年第2期27-29,51,共4页

为了弥补Min-Sum译码算法相对于LLR-BP算法的性能缺陷,降低LLR-BP算法的实现复杂度,提出一种改进型Min-Sum译码算法,将Normalized BP-Based和Offset BP-Based 2种算法有效地结合,在计算校验节点消息时,同时引进校正因子和偏移因子,并通... 为了弥补Min-Sum译码算法相对于LLR-BP算法的性能缺陷,降低LLR-BP算法的实现复杂度,提出一种改进型Min-Sum译码算法,将Normalized BP-Based和Offset BP-Based 2种算法有效地结合,在计算校验节点消息时,同时引进校正因子和偏移因子,并通过最小均方差准则来选择参数。仿真结果表明,在误码率相同的条件下,改进型Min-Sum译码算法比Min-Sum算法、Normalized BP-Based算法和Offset BP-Based算法具有更好的译码性能,译码性能逼近于LLR-BP译码算法。 展开更多

关键词 LDPC码 TANNER图 Min—sum译码算法 最小均方误差 改进型Min—sum译码算法

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基于改进递归网络的智慧楼宇负荷预测方法 被引量：2

13

作者 肖荣洋 黄雁 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第2期121-126,共6页

针对智慧楼宇负荷类型复杂且多变导致的负荷预测精度低等问题,提出了一种基于改进递归网络的智慧楼宇负荷预测方法.该方法在深度神经网络多隐层结构的基础上增设了关联层,使深度递归神经网络(DRNN)模型具有动态特性,并利用改进粒子群优... 针对智慧楼宇负荷类型复杂且多变导致的负荷预测精度低等问题,提出了一种基于改进递归网络的智慧楼宇负荷预测方法.该方法在深度神经网络多隐层结构的基础上增设了关联层,使深度递归神经网络(DRNN)模型具有动态特性,并利用改进粒子群优化算法对模型权值空间进行优化,进而实现楼宇负荷的准确预测.基于不同类型楼宇的实验结果表明,所提方法的预测误差约在±0.3 MW的范围内波动,其均方根差与平均绝对百分比误差分别为0.27 MW和1.05%,且预测误差均小于其他对比方法. 展开更多

关键词 改进粒子群优化算法 深度递归神经网络 智慧楼宇 负荷预测 关联层 均方根差 平均绝对百分比误差 预测误差

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一种适用于双微阵列的语音增强算法

14

作者 毛维 曾庆宁 龙超 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第10期245-249,共5页

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先... 考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(logarithmic minimum mean square error,Log MMSE)提升其信噪比;然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰;最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(improved minimum controlled recursive average algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。 展开更多

关键词 双微阵列 语音增强 对数最小均方误差 最小方差无畸变响应 改进最小控制递归平均 维纳滤波

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