超分辨率重建技术及其在太赫兹图像中的应用

超分辨率重建就是通过相应的算法,重建图像截止频率之外的细节信息,重构出一幅清晰的高分辨率图像。首先介绍了超分辨率重建算法——非均匀内差法,迭代反投影法（IBP）,凸集投影法（POCS）,说明了各算法的概念和应用,并着重介绍了基于最大后验概率（MAP）的图像超分辨率算法,给出了MAP超分辨率复原算法处理实际太赫兹图像的结果。实验表明,超分辨率图像重建具有重建效果好、抗噪声性能强的优点,有效地重建了高分辨率太赫兹图像,在太赫兹成像领域具有良好发展和应用前景。     

企业分析系统--智能分析平台研究和新算法模型综述

介绍一种智能分析平台主要包含的工具、内容及其设计模型和它的作用。它是将数据库、中间件技术、统计分析技术、建模和动态模拟技术相结合的综合应用平台。     

改进粒子群—BP神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。     

结合面法向和切向接触刚度的MPSO-BP神经网络算法的建模

提出一种基于改进的粒子群和BP神经网络相结合的算法模型,用改进粒子群优化算法优化BP神经网络参数。以机械结合面法向接触刚度和切向接触刚度作为算例。考虑结合面配对副材料、接触载荷、表面加工方法、表面粗糙度和结合面间的介质作为主要因素,对8组结合面法向和切向接触刚度进行预测建模,并对仿真与实验结果进行比较与误差分析。结果表明,该方法实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向和切向接触刚度较高精度的建模和预测。     

动态调整蚁群-BP神经网络模型在短期负荷预测中的应用

为提高短期电力负荷预测精度,提出了动态调整人工蚁群算法(DAACS),对BP神经网络参数进行优化,建立了动态调整人工蚁群-BP神经网络组合算法(DAACS-BP)预测模型,综合考虑气象、天气、电价、日期类型等影响因素,对四川电网进行短期电力负荷预测.仿真表明,该方法克服了BP神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统短期负荷预测.     

自我调节蚁群-RBF神经网络模型在短期径流预测中的应用

为提高短期径流预测精度,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑气象、天气、季节、降雨等影响因素,对上马水库进行径流预测.仿真表明,该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了短期径流预测的精度,预测相对误差小于3%.可有效用于短期径流预测.     

水电机组一次调频优化分析

一次调频是确保电力系统频率稳定的主要途径之一,目前国内许多水电厂都按系统要求投入一次调频.引入一次调频积分电量,采用西北电网实测网频数据,对公伯峡水电厂4号水轮机进行建模仿真,分析了水电机组一次调频的关键参数开度死区、频率死区设置对积分电量的影响,结果表明,通过调整开度死区、频率死区提高水电厂经济效益是可行的,为水电厂通过一次调频获得最大效益提供了参考依据.     

水轮机智能调速系统数学模型仿真及参数辨识

为建立与电网稳定计算有关的水轮机调速系统数学模型及模型参数测量辨识,提出一种基于自适应人工鱼群-神经网络技术并适用于水轮机调速系统控制的新技术,建立智能调速系统数学模型,使之符合实际调节及微机优化控制。分析了该模型组成部分的传递函数,提出采用自适应人工鱼群算法来弥补人工鱼群和神经网络算法的不足,阐述了自适应人工鱼群算法-神经网络优化器的算法。给出了自适应人工鱼群优化算法参数辨识算法设计和实现步骤。利用Matlab和自适应人工鱼群算法进行模型参数辨识,对一次调频和二次调节试验过程进行仿真并与实测对比。结果表明,仿真值与实测值相当接近,所研制的自适应人工鱼群-神经网络优化器,达到了优化PID调节器控制输出量的目标;所建立的调速系统数学模型真实地反映调速系统在机组并网工况下的调节特性,说明该方法原理正确,可用于优化控制。     

大型俱乐部中央空调安装质量控制方案探析

随着经济发展,各种大型俱乐部涌现,对中央空调的需求越来越大.为使系统既能高效、经济地运行,又能达到一定的精度,中央空调一般采用自动控制方式.本文就将从中央空调的工作原理、中央空调的安装、安装质量的控制等方面详细探讨中央空调的质量控制方案.     

改进粒子群算法在中长期电力负荷组合预测模型中的应用

为提高电力负荷预测的精度,提出了基于改进粒子群算法的电力负荷组合预测模型求解方法.该方法以回归分析、比例系数、灰色模型为基础建立负荷组合预测模型,利用改进粒子群算法优化组合预测模型的权值,并与单个预测模型进行比较.预测结果表明,基于改进粒子群算法的电力负荷组合预测模型运算速度快,预测精度高,相对误差小.