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基于SVM的极端天气下新能源短期功率预测修正方法
1
作者
姚旭
鲁敏
+2 位作者
胡均涛
栗凡
常喜强
《石河子大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期288-294,共7页
基于“双碳”(碳达峰、碳中和)政策框架,以光伏、风电为核心的可再生能源在我国电网中的渗透率持续提升,并考虑到新能源出力具有明显间歇性与波动性,且功率预测的准确性直接影响消纳新能源的能力,以及极端天气使新能源短期功率预测结果...
基于“双碳”(碳达峰、碳中和)政策框架,以光伏、风电为核心的可再生能源在我国电网中的渗透率持续提升,并考虑到新能源出力具有明显间歇性与波动性,且功率预测的准确性直接影响消纳新能源的能力,以及极端天气使新能源短期功率预测结果与实际产生严重偏差,使源-荷之间产生极大不平衡,提出一种基于支持向量机的iForest-rForest-SVM算法,采用孤立森林算法实现数据清洗:首先识别并剔除突变值,其次对缺失值进行插值补全;在此基础上,通过随机森林算法构建特征加权样本子集,最后采用支持向量机根据偏差对模型进行修正。通过具体案例计算及分析,结果表明相较于传统支持向量机算法,本文提出的iForest-rForest-SVM算法将新能源短期功率预测的平均准确率提升2%,验证了该修正方法和流程的有效性,并为提高极端天气下新能源短期功率预测准确率提供了借鉴措施和建议方案。
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关键词
数据分析
新能源短期功率预测
模型修正
孤立森林算法
支持向量机算法
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职称材料
基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业任务分配方法研究
2
作者
易翰林
龚立娇
+2 位作者
李荣轩
王雯烁
李轩杰
《石河子大学学报(自然科学版)》
2025年第4期452-462,共11页
面向大规模农田中小麦播种作业的高效率需求,研究多农机播种编队协同作业的任务分配方法。通过分析新疆小麦播种的机械化作业模式,考虑农机编队的作业时间、作业实时完成度等因素,设计多农机协同任务分配的目标函数,以播种作业时间为约...
面向大规模农田中小麦播种作业的高效率需求,研究多农机播种编队协同作业的任务分配方法。通过分析新疆小麦播种的机械化作业模式,考虑农机编队的作业时间、作业实时完成度等因素,设计多农机协同任务分配的目标函数,以播种作业时间为约束条件,提出基于改进线性自适应策略的遗传算法,建立基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业的任务分配模型。仿真模拟及分析结果表明,改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业时间比传统遗传算法、线性自适应策略遗传算法、余弦自适应策略遗传算法、正弦自适应策略遗传算法分别降低了16.732%、3.271%、2.753%和2.438%。最后,将以上算法在车载平台端验证,基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业时间相比于传统遗传算法、线性自适应策略的遗传算法、余弦自适应策略的遗传算法、正弦自适应策略的遗传算法分别降低了13.756%、4.359%、1.4249%、1.261%。表明基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业可输出更优的协同任务分配方案。
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关键词
多农机协同
任务分配
作业时间
改进线性自适应策略的遗传算法
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职称材料
题名
基于SVM的极端天气下新能源短期功率预测修正方法
1
作者
姚旭
鲁敏
胡均涛
栗凡
常喜强
机构
石河子大学
机械电气工程
学院
石河子大学能源与材料学院
国网新疆电力有限公司
出处
《石河子大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期288-294,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52467011)。
文摘
基于“双碳”(碳达峰、碳中和)政策框架,以光伏、风电为核心的可再生能源在我国电网中的渗透率持续提升,并考虑到新能源出力具有明显间歇性与波动性,且功率预测的准确性直接影响消纳新能源的能力,以及极端天气使新能源短期功率预测结果与实际产生严重偏差,使源-荷之间产生极大不平衡,提出一种基于支持向量机的iForest-rForest-SVM算法,采用孤立森林算法实现数据清洗:首先识别并剔除突变值,其次对缺失值进行插值补全;在此基础上,通过随机森林算法构建特征加权样本子集,最后采用支持向量机根据偏差对模型进行修正。通过具体案例计算及分析,结果表明相较于传统支持向量机算法,本文提出的iForest-rForest-SVM算法将新能源短期功率预测的平均准确率提升2%,验证了该修正方法和流程的有效性,并为提高极端天气下新能源短期功率预测准确率提供了借鉴措施和建议方案。
关键词
数据分析
新能源短期功率预测
模型修正
孤立森林算法
支持向量机算法
Keywords
data analysis
short-term power forecasting of new energy
model correction
isolated forest algorithm
support vector machines
分类号
TM737 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业任务分配方法研究
2
作者
易翰林
龚立娇
李荣轩
王雯烁
李轩杰
机构
石河子大学
机械电气工程
学院
出处
《石河子大学学报(自然科学版)》
2025年第4期452-462,共11页
基金
国家科技重大专项(2022ZD0115803)。
文摘
面向大规模农田中小麦播种作业的高效率需求,研究多农机播种编队协同作业的任务分配方法。通过分析新疆小麦播种的机械化作业模式,考虑农机编队的作业时间、作业实时完成度等因素,设计多农机协同任务分配的目标函数,以播种作业时间为约束条件,提出基于改进线性自适应策略的遗传算法,建立基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业的任务分配模型。仿真模拟及分析结果表明,改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业时间比传统遗传算法、线性自适应策略遗传算法、余弦自适应策略遗传算法、正弦自适应策略遗传算法分别降低了16.732%、3.271%、2.753%和2.438%。最后,将以上算法在车载平台端验证,基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机播种编队协同作业时间相比于传统遗传算法、线性自适应策略的遗传算法、余弦自适应策略的遗传算法、正弦自适应策略的遗传算法分别降低了13.756%、4.359%、1.4249%、1.261%。表明基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业可输出更优的协同任务分配方案。
关键词
多农机协同
任务分配
作业时间
改进线性自适应策略的遗传算法
Keywords
multi-agricultural machine cooperative
task allocation
running time
genetic algorithm with improved linear strategy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术]
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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SVM的极端天气下新能源短期功率预测修正方法
姚旭
鲁敏
胡均涛
栗凡
常喜强
《石河子大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进线性自适应策略遗传算法的多农机小麦播种编队协同作业任务分配方法研究
易翰林
龚立娇
李荣轩
王雯烁
李轩杰
《石河子大学学报(自然科学版)》
2025
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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