【摘 要】
：
随着全电力推进船舶电站自动化的提高,船舶电力负荷预测逐渐成为研究热点。越来越多的人工智能方法被应用到电力负荷预测中,使电力负荷的预测更加精确。本文以全电力推进船舶
论文部分内容阅读
随着全电力推进船舶电站自动化的提高,船舶电力负荷预测逐渐成为研究热点。越来越多的人工智能方法被应用到电力负荷预测中,使电力负荷的预测更加精确。本文以全电力推进船舶为研究对象,应用改进的支持向量机(SVM)方法对其进行电力负荷预测。本文首先介绍了常用的短期电力负荷预测方法。通过对比国内外船舶短期电力负荷预测方法,说明SVM船舶短期电力负荷预测的优势。之后,又介绍了全电力推进船舶的电力系统,以及预测相关的一些技术基础,如SVM和蚁群算法。其次,介绍了SVM的基本原理,并给出核函数的概念。由于短期电力负荷预测需要迅速取得预测结果,本文将最小二乘法应用到SVM中,降低了问题的复杂性,提高了求解速度。通过分析现有最小二乘SVM中参数确定方法的不足,使用蚁群算法来优化计算最小二乘SVM中的两个参数。最后,对采集的历史数据做出了预处理。数据初始化后,建立预测模型,使用蚁群优化算法计算惩罚参数与核函数参数,之后使用ACA-LS-SVM方法对目标全电力推进船舶进行短期电力负荷预测。将仿真实验结果与ANN法和传统SVM法的实验结果对比分析,证明了在船舶短期电力负荷预测领域,ACA-LS-SVM方法比其它方法速度更快,精确度更高。
其他文献
P2P网络的自组织、分布式和匿名性等特点为病毒传播、自私行为、恶意欺诈行为提供了便利,导致节点之间缺乏信任,网络稳定性差。P2P网络中节点之间的信任关系和人类社会的信任
随着软件产业的蓬勃发展,软件的规模和复杂度越来越高。在软件开发过程中,调试工作的难度也随之提高。使用一般的调试方法,往往会遇到这样的困境:第一,由于系统的并行性和外
TD/GSM双模手机需求的多样性，使得传统的双模手机软件架构已达不到系统和用户的需求，为了有一个稳定、先进、可扩展的TD/GSM双模手机软件架构供开发商使用，利用分层模型和“框架
近几年,Spark作为下一代通用大数据计算平台,因其高效的海量数据处理能力得到了越来越多企业和研究人员的关注。Spark SQL作为Spark上的结构化数据查询引擎被越来越多的企业
随着科学技术的高速发展以及信息量的急速膨胀,在大规模信息可视化、虚拟现实和仿真、数字影院、展览展示、会议及教育等诸多领域,人们对显示技术的要求越来越高。主要需求表
通讯管理机是变电站自动化系统的信息中心，其对下负责管理各种电力系统二次侧的保护、测控装置和其它智能设备，对上为变电站当地后台和远方调度提供信息，并负责传递操作命令，是变
现实生活中很多系统结构都能抽象成网络,比如关系网络、新陈代谢网络、电子邮件通信网络、移动电话网络等。这些网络能够根据内部的相互作用表现出某些结构特征,其中社区结构
随着计算机视觉技术的发展,使用机器视觉技术进行杂草识别已经成为当前的研究热点。本文利用支持向量机在处理小样本,非线性问题方面的优势,将支持向量机应用于杂草识别中,以
车型自动分类系统是ITS(Intellegent Transportation System)的重要组成部分,它在智能交通领域中有着广泛的应用,相关技术的研究正受到普遍关注。当前国内外学者侧重于研究车
无线Mesh网是一种基于多跳路由、支持多点对多点技术的新型网络结构,具有动态扩展、自组网、自管理、自修复、移动宽带的特性,是一种大容量、高速率、覆盖范围广的网络,可以