【摘 要】
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针对负荷侧用户用电电费、新能源消纳率和用电峰谷差等问题,提出了一种改进的自适应基于分解的多目标进化算法,进行楼宇微电网签约住户可控负荷优化调度;通过分析负荷的用电特性,将用电负荷分为五类并分类建立数学模型、优化目标函数和约束条件;将广义分解与均匀分配相结合产生新的自适应权重向量使算法非支配解更接近真实帕累托前沿;采用历史经验的思想通过计数SBX和DE两种交叉算子对外部存档的贡献率,运用轮盘赌的方式实现自适应选择策略;通过特性约束条件映射对产生的子代点进行修正,间接地扩大了算法搜索空间,提高了种群多样性.通
【机 构】
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湘潭大学 自动化与电子信息学院&湖南省多能源协同控制技术工程研究中心,湖南 湘潭 411105;湖南省风电装备与能源变换2011协同创新中心,湖南 湘潭 411101;湘潭大学 自动化与电子信息学院&
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针对负荷侧用户用电电费、新能源消纳率和用电峰谷差等问题,提出了一种改进的自适应基于分解的多目标进化算法,进行楼宇微电网签约住户可控负荷优化调度;通过分析负荷的用电特性,将用电负荷分为五类并分类建立数学模型、优化目标函数和约束条件;将广义分解与均匀分配相结合产生新的自适应权重向量使算法非支配解更接近真实帕累托前沿;采用历史经验的思想通过计数SBX和DE两种交叉算子对外部存档的贡献率,运用轮盘赌的方式实现自适应选择策略;通过特性约束条件映射对产生的子代点进行修正,间接地扩大了算法搜索空间,提高了种群多样性.通过测试函数验证了改进的AWS-MOEA/D算法的收敛性和优越性;在某小区楼宇住户调度仿真实验结果表明,所改进的算法在调度后能节省更多的电费,并有效地提高了新能源消纳率.
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为解决不均衡多分类问题,提出了一种基于采样和特征选择的不均衡数据集成分类算法(IDESF).基分类器的多样性会影响集成算法的分类性能,所以IDESF算法对数据集进行有放回采样+SMOTE的两阶段采样.两阶段采样在保证所得数据集中样本合理性的基础上,增加数据集间的差异性以此隐式地提高基分类器的多样性.两阶段采样同样可以平衡数据分布,防止分类器偏向多数类.在两阶段采样的基础上,IDESF算法引入了数据清洗和特征选择方法,试图进一步提高算法的分类性能.与其他不均衡分类算法在5组不均衡数据集上进行了对比实验,结果
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基于语音的手机来源识别已成为近年来多媒体取证领域中的一个研究热点.已有研究鲜有考虑环境背景噪声,难以满足司法领域实际应用场景的需求.提出一种遗传算法优化时间卷积网络的手机来源识别方法.基于对数域的Mel滤波器组系数特征,利用时间卷积网络进行深度语音特征学习,并利用线性判别分析提取低维深度特征,将低维深度特征输入到支持向量机中进行训练和识别.特别的,为了提高整体的识别性能,引入遗传算法,通过设计编码方式、适应度函数和遗传操作对时间卷积网络结构进行智能优化.对比实验结果表明,所提方法可对时间卷积网络结构进行自
为了解决第三代测序数据较高的错误率和提高基因组组装精度,基于10X Genomics链读测序数据设计了一种针对PacBio长读数据的组装和纠错算法SuperLLEC.该算法使用Wtdbg2算法将PacBio长读测序数据拼接成支架序列,运用Bowtie2比对工具将链读序列比对到支架序列,并根据链读条码进一步组装支架序列;对不匹配的比对位点采用Fisher精确检验预测该位点为单核酸多态性或是PacBio测序错误的碱基.通过三组人类细胞的长读数据和链读数据的算法比较实验,证明该方法能够较明显地提高基因组组装的准
扑翼飞行器(flapping-wing aerial vehicle,FAV)是一种模仿动物飞行方式的新型飞行器,其具有仿生性且飞行声音小等特点,具有广泛的军事和民用前景.由于扑翼飞行器动力学模型复杂且容易受到风等环境因素的影响,目前尚无成熟稳定的控制算法可以用来控制扑翼飞行器.目前对扑翼飞行器的控制大多仍以手动控制为主,然而手动控制扑翼飞行器的方式会受到飞手操作水平的限制,难以大范围推广.通过对PX4固件和QGC地面站进行定制化改造以满足在一定应用背景下扑翼飞行器的有效控制,实现了扑翼飞行器的自动控制和
为了降低数据稀疏性对推荐算法效率产生的影响,提出一种基于子空间聚类的协同过滤推荐算法(SCUCF).该算法创建感兴趣、不感兴趣以及既不感兴趣也不不感兴趣三种类型被评价项目的不同子空间.利用项目子空间为目标用户绘制邻居用户树,以此来寻找目标用户的邻居.利用改进的用户相似性计算方法来确定推荐用户.通过MovieLens 100K、MovieLens 1M数据集对算法进行了验证,实验结果表明,该算法能够使推荐算法的推荐性能得到提升.并且,在与其他同类改进算法相比,该算法也表现出一定的优越性.
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