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1986年 | 1篇 |
排序方式: 共有126条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对串行优化算法在搜索时间上的不足,提出了一类组合优化问题的并行粒子群算法。该算法将粒子群划分为多子种群异步并行运算,利用不同范围内的多极值,指导粒子速度更新,加入邻域搜索策略,提高了搜索速度,同时也有效地防止了粒子在最优点附近发生的振荡现象。仿真实验表明,该算法与其他搜索方法比较,在搜索时间和求解质量上具有优势。现已应用于钢铁生产热轧计划编制中,并用实际生产数据表明了该算法的可靠性。 相似文献
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针对含噪声工业时间序列数据的区间预测问题,本文提出了一种使用变分推理来数值求解回声状态网络(echo state network,ESN)集成模型参数的区间预测方法.在模型构建上,将ESN集成模型中各个ESN单元输出权值向量的先验分布方差设置为相互独立形式,相比较非独立形式更有利于模型稳定性;在模型参数求解上,本文提出用变分推理来近似推导出集成模型中所有不确定参数的联合后验概率分布,以分布中的参数均值作为模型参数值,相对于已有ESN集成模型使用最大化边缘似然度的参数估计方法效果更好.为验证提出方法的有效性,测试了人工数据集和钢铁企业真实煤气数据集.实验结果表明本文方法参数估计更为准确,在预测精度,区间质量和模型稳定性以及耗时方面表现优秀. 相似文献
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多能流工业生产过程具有多目标、强耦合、时变、不确定性等特点,针对此类系统的平衡调度问题,本文提出一种基于合作协同优化的不确定多目标决策方法.以钢铁企业副产煤气系统为例,针对系统未来状态的不确定性,本文在优化决策的过程中结合卡尔曼滤波方法和贝叶斯定理,提出一种考虑条件预期的不确定决策模型.该模型能够同时分析当前目标和预期目标,从而消除未来状态不确定性带来的影响.针对副产煤气系统多能流强耦合的特点,本文在优化决策过程中综合考虑单能流系统特性以及多能流系统的协同关系,基于图模型原理提出基于双向权重的协同进化方法,从"总体"–"局部"相结合的角度给出最优的决策策略.通过实际钢铁企业数据的仿真实验表明,该方法能够充分考虑未来的不确定性,同时兼顾单能流系统性能和多能流耦合关系,给出合理的调度决策方案.该方法可用于具有多目标、强耦合以及不确定性的复杂多能流系统,为其调度决策问题提供支持. 相似文献
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