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动态光散射颗粒分布软测量 被引量:4
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作者 田慧欣 彭晓 +1 位作者 朱新军 孟博 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2814-2820,共7页
考虑传统动态光散射颗粒粒度分布测量用的反演算法复杂、精度不够、抗噪能力差,本文基于大数据思想,提出了一种动态光散射颗粒分布软测量方法。该方法通过调节颗粒粒度分布形状参数获得大量自相关函数及其对应颗粒分布的数据;使用这些... 考虑传统动态光散射颗粒粒度分布测量用的反演算法复杂、精度不够、抗噪能力差,本文基于大数据思想,提出了一种动态光散射颗粒分布软测量方法。该方法通过调节颗粒粒度分布形状参数获得大量自相关函数及其对应颗粒分布的数据;使用这些数据对子学习机进行训练。最后,针对训练数据维数较高的特点对传统Bagging算法进行改进,并利用改进的Bagging集成算法集成子学习机以提高软测量模型的精度及泛化能力。通过模拟单峰数据和对300nm标准粒径进行软测量开展了验证实验。结果表明,该方法能够较好地测量出不同动态光散射颗粒分布的峰值及分布宽度,模拟单峰数据测量峰值精度可达1nm,300nm和503nm,标准粒径测量精度分别可达3nm和4nm,优于一般的反演算法。该软测量方法为动态光散射颗粒分布测量开辟了新的途径。 展开更多
关键词 动态光散射 颗粒分布测量 软测量 BAGGING算法
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基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测 被引量:9
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作者 田慧欣 李晓宇 刘芳 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1174-1182,共9页
针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工... 针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工况下单位里程下降值和剩余值。将这一过程反复迭代,直至SOC值归零,则SVR运行次数即为剩余续驶里程。最后利用实际行驶数据,在ADVISOR中进行仿真,结果证明该方法具有较高的续驶里程预测精度。 展开更多
关键词 纯电动汽车 剩余续驶里程 支持矢量回归模型 行驶工况 地图信息
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面向OD客流的高速列车开行方案的优化 被引量:3
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作者 田慧欣 王帝 +1 位作者 帅民伟 李坤 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1535-1542,共8页
满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流,提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数,以高速铁路开行方案为研究对象,以旅客出行需求等作为约束条件,将列车开行方案与OD客流量结合起来,同时考虑... 满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流,提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数,以高速铁路开行方案为研究对象,以旅客出行需求等作为约束条件,将列车开行方案与OD客流量结合起来,同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性,建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型,并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验,结果表明,优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求,而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费,并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降,停站方案更加均衡. 展开更多
关键词 高速列车 多目标优化 OD客流 开行方案 差分进化算法
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基于改进数据驱动子空间算法的电力负荷预测 被引量:4
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作者 姚佳馨 田慧欣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期311-315,共5页
在钢铁企业中,电力负荷消耗规模相对较小,未呈现明显的周期性变化特征,而工序变化会导致瞬间电力负荷波动较大,传统负荷预测模型对工业用电预测效果不佳,无法有效预测出用户的突发性扰动。采用数据驱动的子空间方法预测钢铁企业电力负荷... 在钢铁企业中,电力负荷消耗规模相对较小,未呈现明显的周期性变化特征,而工序变化会导致瞬间电力负荷波动较大,传统负荷预测模型对工业用电预测效果不佳,无法有效预测出用户的突发性扰动。采用数据驱动的子空间方法预测钢铁企业电力负荷,分别建立基于子空间算法的电力日负荷预测、超短期负荷预测2个模型。为提高预测模型准确率,引入反馈因子和遗忘因子来改善标准子空间算法的性能。以实际电力负荷数据的测试验证该方法的实用性,预测结果能够为钢铁企业的电力负荷预测和二次能源智能管理提供有效的决策支持。 展开更多
关键词 数据驱动子空间 反馈因子 遗忘因子 小波变换 电力负荷预测 智能管理
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