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基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法
被引量：
5
1
作者
梁军
沙志强
陈龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期34-40,共7页
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误...
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.
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关键词
综合交通运输
动态集成学习算法
人工神经网络
驾驶行为仿真
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职称材料
基于气网动态代理模型的电–气综合能源系统最优能流计算
被引量：
9
2
作者
许康平
王程
毕天姝
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期3415-3428,共14页
在电-气综合能源系统最优能流计算中,管道参数均一化假设使得物理模型难以精确刻画气网动态过程。为此,该文提出一种基于气网动态代理模型的电–气综合能源系统最优能流计算模型。基于神经网络拟合气网流量、气压关系,提取神经网络参数...
在电-气综合能源系统最优能流计算中,管道参数均一化假设使得物理模型难以精确刻画气网动态过程。为此,该文提出一种基于气网动态代理模型的电–气综合能源系统最优能流计算模型。基于神经网络拟合气网流量、气压关系,提取神经网络参数构建气网动态代理模型;提出基于气网最大时间常数的滚动代理模型构建方法;将含非线性激活函数的气网动态代理模型等价转化为混合整数线性规划模型,并与电力系统潮流模型结合,建立电–气综合能源系统最优能流模型。将所提模型在配网级电–气综合能源系统中验证分析,结果表明:较之于基于管道参数均一化假设的物理模型、气网全时段代理模型,所提方法精度高,降低了代理模型规模与模型训练代价。
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关键词
电–气综合能源系统
气网动态
深度学习
代理模型
最优能流
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职称材料
求解时变凸二次规划的变参积分动态学习网络
3
作者
陆荣秀
黄伟
+1 位作者
杨辉
张智军
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第9期1853-1861,共9页
凸二次规划问题在许多领域都有着广泛的应用,系统分析、组合优化等诸多科学问题和工程问题都可以表述为二次规划问题后求解.为了高效地求解线性等式约束下的时变凸二次规划问题,本文提出了一种基于误差积分设计的新型变参积分动态学习网...
凸二次规划问题在许多领域都有着广泛的应用,系统分析、组合优化等诸多科学问题和工程问题都可以表述为二次规划问题后求解.为了高效地求解线性等式约束下的时变凸二次规划问题,本文提出了一种基于误差积分设计的新型变参积分动态学习网络.该网络引入时变指数型设计参数,具有灵活和自适应调整的特点.理论分析证明变参积分动态学习网络在使用单调递增的奇激活函数时有全局收敛性质和较强的鲁棒性.除此之外,变参积分动态学习神经网络还具有灵活的控制策略和超指数级收敛速率.仿真实验结果表明,使用不同激活函数的变参积分动态学习网络比传统的微分神经网络(即梯度神经网络,零化神经网络和变参收敛微分神经网络)有更好的收敛性质.
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关键词
变参积分动态学习网络
时变问题求解
二次规划
收敛性
鲁棒性
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职称材料
题名
基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法
被引量：
5
1
作者
梁军
沙志强
陈龙
机构
江苏大学汽车工程研究院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金(51108209)
江苏省自然科学基金(BK2010339)
+2 种基金
江苏省高校自然科学基金(10KJD580001)
江苏省博士创新基金(CXLX11_0593)
江苏高校优势学科建设工程资助(PAPD)
文摘
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.
关键词
综合交通运输
动态集成学习算法
人工神经网络
驾驶行为仿真
Keywords
integr
ated transportation
dynamic
ensemble
learning
algorithm
artificial neural
network
s
driver behavior simulation
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于气网动态代理模型的电–气综合能源系统最优能流计算
被引量：
9
2
作者
许康平
王程
毕天姝
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期3415-3428,共14页
基金
国家电网公司总部科技项目(SGXJ0000FCJS2100539)。
文摘
在电-气综合能源系统最优能流计算中,管道参数均一化假设使得物理模型难以精确刻画气网动态过程。为此,该文提出一种基于气网动态代理模型的电–气综合能源系统最优能流计算模型。基于神经网络拟合气网流量、气压关系,提取神经网络参数构建气网动态代理模型;提出基于气网最大时间常数的滚动代理模型构建方法;将含非线性激活函数的气网动态代理模型等价转化为混合整数线性规划模型,并与电力系统潮流模型结合,建立电–气综合能源系统最优能流模型。将所提模型在配网级电–气综合能源系统中验证分析,结果表明:较之于基于管道参数均一化假设的物理模型、气网全时段代理模型,所提方法精度高,降低了代理模型规模与模型训练代价。
关键词
电–气综合能源系统
气网动态
深度学习
代理模型
最优能流
Keywords
integr
ated electric-gas systems
gas
network
dynamic
s
deep
learning
surrogate model
optimal energy flow
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
求解时变凸二次规划的变参积分动态学习网络
3
作者
陆荣秀
黄伟
杨辉
张智军
机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
江西省先进控制与优化重点实验室
华南理工大学自动化科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第9期1853-1861,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61863014,61733005,61963015)资助
国家重点研发计划项目(2020YFB1713700)资助
江西省自然科学基金项目(20171ACB21039、20192BAB207024)资助。
文摘
凸二次规划问题在许多领域都有着广泛的应用,系统分析、组合优化等诸多科学问题和工程问题都可以表述为二次规划问题后求解.为了高效地求解线性等式约束下的时变凸二次规划问题,本文提出了一种基于误差积分设计的新型变参积分动态学习网络.该网络引入时变指数型设计参数,具有灵活和自适应调整的特点.理论分析证明变参积分动态学习网络在使用单调递增的奇激活函数时有全局收敛性质和较强的鲁棒性.除此之外,变参积分动态学习神经网络还具有灵活的控制策略和超指数级收敛速率.仿真实验结果表明,使用不同激活函数的变参积分动态学习网络比传统的微分神经网络(即梯度神经网络,零化神经网络和变参收敛微分神经网络)有更好的收敛性质.
关键词
变参积分动态学习网络
时变问题求解
二次规划
收敛性
鲁棒性
Keywords
varying-parameter integral dynamic learning network
time-varying problem solving
quadratic programming
convergence
robustness
分类号
TP183 [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
基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法
梁军
沙志强
陈龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于气网动态代理模型的电–气综合能源系统最优能流计算
许康平
王程
毕天姝
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
求解时变凸二次规划的变参积分动态学习网络
陆荣秀
黄伟
杨辉
张智军
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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