基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

封闭圆柱壳振动与内声场耦合的数值计算

主要研究弹性板壳结构振动与声场耦合的特性,旨在寻求该结构与声场的耦合频率的解析解。基于振动微分方程,利用模态叠加法求解位移响应,结合结构与声场的边界条件,得到了求解耦合频率的方程组。最后,采用Broyden秩1算法获得了耦合频率的解析解。该求解过程具有一般性,为弹性板壳结构与声场耦合的研究提供了一定的理论基础。     

基于粒子群优化算法的不完全数据的处理

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。在介绍几种处理方法的基础上,提出了基于粒子群优化算法的处理方法。对适应函数进行了讨论,实例表明该方法比较有效。     

电磁场作用下包晶合金定向凝固过程传输模型的建立

建立了二元包晶合金在电磁场作用下定向凝固过程中多场耦合的数学模型,并根据包晶转变不同阶段的特点,提出了包晶转变中固相分数的计算办法。该模型可以计算电磁场作用下包晶合金定向凝固中的流动、传热、传质的过程,为电磁场作用下包晶合金定向凝固过程的数值计算及对实验结果的分析提供理论依据。     

适于直升机配平计算的混合遗传算法

结合传统的数值计算如拟牛顿法的局部快速收敛特性,以及遗传算法的全局收敛与群体搜索的优点,发展出一种新的混合遗传算法,使之具备全局快速收敛特性。通过两个算例及某型直升机在前进比为0.2状态下的配平,验证了该算法的可行性及高效性,从而为直升机的配平计算提供了一种新的成功的算法,同时也在传统数值分析方法和现代智能进化算法之间的有效结合做了一次比较成功的尝试。     

综合航电仿真测试系统关键技术研究

基于半实物仿真方法,对综合航电系统的仿真与测试技术进行研究。分析实时仿真计算机系统的组建,对其实时性能进行测试,并讨论了双内核实时操作系统用于半实物仿真系统的独特优势。对模型实时解算方法进行了研究,总结出具有重要工程应用价值的实时解算方法选取原则。最后对半实物仿真系统中的时间特性进行深入分析,对于时间精度、时间同步、累积时间误差等关键问题提出解决方案。     

三维大规模地形的实时显示与渲染

利用真实地形数据，基于四叉树的LOD算法，即利用视点相关和地形本身的起伏度相关技术确定地形应有的细节程度来绘制大规模三维地形。并根据真实航片和地形高程值分别生成真实和模拟的地貌纹理，计算出地形阴影贴图，产生阴影效果。在保证渲染速度的前提条件下，有效地提高了场景的视觉真实程度。     

一种可逆加密算法在MIS中的应用

随着信息技术的发展，安全问题变得越来越重要。本文运用数论的有关定理和随机函数，设计了一种可逆的加密方法，这种加密方法的密匙由随机数确定，因而同一密码多次执行可以得到不同的加密串，不易被破密，适合在小型MIS中推广。     

医学图像光线投影体绘制中重采样快速算法研究

光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法,但存在运算量大,绘制速度慢的问题,如何提高重采样速度是加速光线投影算法的关键。本利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量,同时结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目;利用包围盒技术避免对空体元的采样,并且通过将Bresenham算法扩展至三维确定每个重采样点所在体元的编号。实验结果表明,本提出的重采样优化算法成像速度比标准光线投射算法快2—3倍,而成像的质量与标准算法基本没有区别。本提出的算法,既能保证绘制质量,又能显减少计算量,提高体绘制的速度。