基于相似日区域化RBF分析的校园能耗预测

为了准确预测校园建筑的能耗,结合校园自身特性和能耗影响因素,建立一种基于日能耗区域性分析的RBF神经网络预测模型。主要考虑校园因季节、作息时间等特性而造成的区域曲线特性,利用某高校能耗的近两年历史数据,进行区域能耗对比分析,挖掘能耗突发点,分析能耗迁移量,并线性扩展预测。预测结果与实际能耗的对比具有较高的精度,验证了该方法的有效性,为高校能源的管理奠定了坚实基础。     

基于相对贡献率的特征选择方法

特征选择是文本分类过程中极其重要的一个环节。本文提出了一种新的特征选择算法,该算法基于一个特征频度相对于其它特征频度的差值的总和衡量其相对贡献率的大小,从而进行特征选择。本文使用了基准数据集20-Newgroups,在朴素贝叶斯和支持向量机两个分类器上对该方法进行了验证。实验结果表明,与信息增益、互信息,几率比和DIA相关因子等四种流行的特征选择算法相比,该算法有效降低了文本的特征维数,提高了分类精度。     

符合动态演变特性的网格资源发现机制研究

近年来人们对如何提高网格资源发现效率做了大量的研究,但却忽略了适应网格资源动态演变特性的重要性.针对这一问题,结合小世界理论的网络特征,提出了一种新的基于P2P分布式结构化的网格资源发现机制.通过计算资源节点间属性相似度的方法,将网格资源分类组织在不同的虚拟组织中,结合P2P技术构建出两层覆盖式资源发现模型,并设计出相应的资源查找算法DSRD (distributed structure grid resource discovery).仿真实验结果表明,DSRD算法既能够适应资源的动态特性,同时又可有效地提高资源发现效率.     

基于本体的智能电网文本知识获取模型

针对智能电网知识的共享与重用问题,本文提出了一种基于本体的智能电网文本知识获取方法。首先,以《电力主题词表》和《中国分类主题词表》为基础,基于Protégé构建一个初始种子本体,用Jena对此本体进行解析,生成概念树;然后,利用ICTCLAS进行中文分词,生成概念词集;最后,提出基于How Net的GSS匹配算法,并将概念词集与概念树进行匹配,将获取到的概念和属性添加到种子本体中,完成一次知识获取。通过抓取智能电网领域相关网页进行实例验证,获得了较好的效果。     

基于网格的电力营销服务平台设计

电力营销系统是电力市场环境下的重要组成部分,它的特点是数据量大、资源异构、对共享、交互和实时性要求高。利用网格技术的共享性和分布性优势,提出了基于网格的电力营销服务平台的基本架构,并设计实现了电力营销系统底层的资源管理、数据管理、安全管理和信息服务等功能,从而构建了新一代的基于网格技术的电力营销服务平台。     

微粒群优化算法在车间调度中的研究与应用

在对某印染企业的生产状况进行了深入调研和分析的基础上,对流水车间调度、混合流水车间调度进行了对比,同时对微粒群算法进行了深入研究,并根据实际情况对算法进行了部分改动和改进,使之能适用于离散的生产调度问题.最后将改进后的微粒群算法应用到印染企业的车间调度中,同时实现了甘特图的动态生成.研究结果可直接应用于企业流水车间调度和作业车间调度,具有一定的实际应用价值.     

一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法

随着大数据时代的来临,传统的实体识别技术由于电网数据体积大以及类型复杂等特性已经无法有效地进行数据预处理。近年来兴起的Hadoop技术能够对大数据进行较好的处理。因此提出一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法。该算法利用改进离散化算法选取出信息准确率较高的离散点,并提出了一种离散化评价指标。最后,在Hadoop平台上对某风电机组的监测数据进行了属性实体识别。实验证明,该算法在实验正确性和断点数目方面表现良好,并且具有较好的加速比,适用于电力大数据的属性实体识别处理。     

基于IMM-极限迭代UFIR的机动目标跟踪算法

为提高非高斯噪声条件下机动目标跟踪的精度,提出基于交互式多模型极限迭代无偏有限脉冲响应滤波(IMM-极限迭代UFIR)算法。采用对噪声统计特性不敏感的极限迭代无偏有限脉冲响应滤波(UFIR)作为其子滤波器,对各模型进行状态估计,最后通过对各模型的输出结果综合得到机动目标状态。仿真结果表明,在噪声条件复杂的情况下,该算法比交互式多模型卡尔曼滤波(IMM-KF)具有更高的跟踪精度和稳定性,计算量小于IMM-PF,算法能较好地兼顾跟踪精度和计算量两方面性能。     

适用于低速UWB的多径接收算法改进

叉指数优化选择是传统MMSE-Rake(最小均方差Rake接收机)算法的重要组成部分,广泛应用于UWB(超带宽)Rake接收机中。为了提高在低速传输条件下UWB系统对多径信号接收的快速识别能力,提出了一种基于优化抽头系数的MBER(最小误比特率)改进算法,该算法可在不降低多径分辨率的前提下,通过简化Rake叉指数实现快速定位。仿真结果表明,在低速CM3(NLOS信道)和CM4(特殊情况下NLOS信道)多径模拟信道传输条件下,改进后的算法在性能上优于传统MMSERake算法,不仅降低了Rake接收机的复杂度,还提高了信号接收的实时性。     

基于电力交易用户最优特征子集的售电套餐推荐方法

针对电力市场用户群庞大,交易过程中售电套餐选择困难的问题,提出一种基于电力交易用户最优特征子集的售电套餐推荐方法。首先,定义了电力交易用户最优特征子集,并设计基于加权递增项目覆盖率最优子集的发现算法,合理地从海量交易用户中筛选出最优用户特征子集。然后,提出一种基于属性相关的售电套餐相似性计算方法,通过聚类和确定套餐属性权重的方式计算套餐相似度,得到套餐项目的相似度矩阵。最后,基于最优特征子集和相似度矩阵实现了售电套餐的精准推荐。实验验证表明了电力交易用户最优特征子集的有效性和所提推荐算法的准确性。