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基于MFO-SVR的球磨机出粉量估算
被引量：
2
1
作者
宋宇
陆金桂
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第10期1347-1352,1362,共7页
针对球磨机出粉量难以测量的问题,文章借助以数据驱动为基础的软测量技术,建立了基于支持向量回归机(support vector regression,SVR)的球磨机出粉量估算模型。为减小模型的误差,使用飞蛾火焰优化(moth-flame optimization,MFO)算法对SV...
针对球磨机出粉量难以测量的问题,文章借助以数据驱动为基础的软测量技术,建立了基于支持向量回归机(support vector regression,SVR)的球磨机出粉量估算模型。为减小模型的误差,使用飞蛾火焰优化(moth-flame optimization,MFO)算法对SVR的惩罚因子C以及径向基函数(radial basis function,RBF)核系数g进行优化。为验证MFO算法的可靠性,将此算法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)进行比较,分别建立了球磨机出粉量的MFO-SVR、PSO-SVR、GA-SVR模型,试验结果表明MFO-SVR估算模型对出粉量有较好的预测和泛化能力。
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关键词
球磨机出粉量
软测量
支持向量回归机(SVR)
飞蛾火焰优化(
mfo
)
粒子群优化(PSO)
遗传算法(GA)
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职称材料
基于(N,T)休眠机制的云计算中心节能策略及优化
被引量：
3
2
作者
王晓琛
王宇廷
+1 位作者
张丽媛
金顺福
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第8期805-813,共9页
随着云应用种类的不断增多及数量的持续增长,云用户对响应性能的需求呈现出多样化趋势,同时云计算中心对其节能水平的要求越来越高。为了在保证云计算中心节能效果的前提下,提高云用户响应性能,面向云数据中心的虚拟机引入(N,T)休眠机制...
随着云应用种类的不断增多及数量的持续增长,云用户对响应性能的需求呈现出多样化趋势,同时云计算中心对其节能水平的要求越来越高。为了在保证云计算中心节能效果的前提下,提高云用户响应性能,面向云数据中心的虚拟机引入(N,T)休眠机制,提出一种虚拟机节能策略。结合唤醒阈值N及长度为T的休眠计时器,建立多重同步休假随机模型,刻画节能策略的随机行为。运用拟生灭过程及矩阵几何解方法进行理论分析,基于蒙特卡罗方法进行系统仿真,在不同云服务参数下定量分析休眠参数与唤醒阈值对云系统节能水平及云用户请求平均响应时间的影响。基于不同性能指标之间的折衷关系,建立系统成本函数,改进飞蛾扑火优化(MFO)算法,给出节能策略的联合优化方案。
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关键词
云计算
休眠机制
唤醒阈值
休眠计时器
多重同步休眠
飞蛾扑火优化(
mfo
)算法
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职称材料
题名
基于MFO-SVR的球磨机出粉量估算
被引量：
2
1
作者
宋宇
陆金桂
机构
南京工业大学机械与动力工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第10期1347-1352,1362,共7页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2013BAF02B11)。
文摘
针对球磨机出粉量难以测量的问题,文章借助以数据驱动为基础的软测量技术,建立了基于支持向量回归机(support vector regression,SVR)的球磨机出粉量估算模型。为减小模型的误差,使用飞蛾火焰优化(moth-flame optimization,MFO)算法对SVR的惩罚因子C以及径向基函数(radial basis function,RBF)核系数g进行优化。为验证MFO算法的可靠性,将此算法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)进行比较,分别建立了球磨机出粉量的MFO-SVR、PSO-SVR、GA-SVR模型,试验结果表明MFO-SVR估算模型对出粉量有较好的预测和泛化能力。
关键词
球磨机出粉量
软测量
支持向量回归机(SVR)
飞蛾火焰优化(
mfo
)
粒子群优化(PSO)
遗传算法(GA)
Keywords
powder output of ball mill
soft measurement
support vector regression(SVR)
moth-flame
optimization
(
mfo
)
particle swarm
optimization
(PSO)
genetic
algorithm
(GA)
分类号
TK31 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
基于(N,T)休眠机制的云计算中心节能策略及优化
被引量：
3
2
作者
王晓琛
王宇廷
张丽媛
金顺福
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
廊坊师范学院理学院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第8期805-813,共9页
基金
国家自然科学基金(61872311,61973261)
河北省自然科学基金(F2017203141)资助项目。
文摘
随着云应用种类的不断增多及数量的持续增长,云用户对响应性能的需求呈现出多样化趋势,同时云计算中心对其节能水平的要求越来越高。为了在保证云计算中心节能效果的前提下,提高云用户响应性能,面向云数据中心的虚拟机引入(N,T)休眠机制,提出一种虚拟机节能策略。结合唤醒阈值N及长度为T的休眠计时器,建立多重同步休假随机模型,刻画节能策略的随机行为。运用拟生灭过程及矩阵几何解方法进行理论分析,基于蒙特卡罗方法进行系统仿真,在不同云服务参数下定量分析休眠参数与唤醒阈值对云系统节能水平及云用户请求平均响应时间的影响。基于不同性能指标之间的折衷关系,建立系统成本函数,改进飞蛾扑火优化(MFO)算法,给出节能策略的联合优化方案。
关键词
云计算
休眠机制
唤醒阈值
休眠计时器
多重同步休眠
飞蛾扑火优化(
mfo
)算法
Keywords
cloud computing
sleep mechanism
wake-up threshold
sleep timer
multiple synchronous vacations
moth-flame
optimization
(
mfo
)
algorithm
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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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MFO-SVR的球磨机出粉量估算
宋宇
陆金桂
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于(N,T)休眠机制的云计算中心节能策略及优化
王晓琛
王宇廷
张丽媛
金顺福
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020
3
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职称材料
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