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1.
周红标  乔俊飞 《化工学报》2017,68(9):3511-3521
通过对污水生化处理过程的分析,选取能耗和罚款最低为优化目标,建立污水生化处理过程多目标优化控制模型。为了提高Pareto最优解集的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto支配和分解的混合多目标骨干粒子群优化算法(HBBMOPSO)。该方法采用带自适应惩罚因子的分解方法选取个体引导者,采用Pareto支配和拥挤距离法维护外部档案和选取全局引导者。此外,采用精英学习策略增强粒子跳出局部Pareto前沿的能力。最后,将HBBMOPSO与自组织模糊神经网络预测模型和自组织控制器相结合,实现污水生化处理过程溶解氧和硝态氮设定值的动态寻优、智能决策和底层跟踪控制。利用国际基准仿真平台BSM1进行实验验证,结果表明所提HBBMOPSO方法在保证出水水质参数达标的前提下,能够有效降低污水处理过程的能耗。  相似文献   
2.
在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响强度的主要因素,建立了多因子混凝土抗压强度3层BP网络模型,以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料含量及置放天数作为模型输入参数,混凝土抗压强度值作为模型的输出,对混凝土抗压强度进行了预测.实验结果表明:所建BP神经网络混凝土抗压强度预测模型最大...  相似文献   
3.
学风建设是高校教学基本建设的重要内容之一,是高校加快建设和不断发展的重要基础。优良的学风是提高教学质量的重要条件,是全面推进素质教育的保障。目前各高校都将学风建设当做一项系统工程来抓,其意义不言而喻。如何推进学风建设是一个长期、艰巨粗需要不断创新的课题。优秀毕业生是学校中的精英,是所有教师共同缔造的结晶,是学校不可多得的宝贵资源,他们中有许多已经在各自的工作岗位上作出了不凡的业绩,应充分挖掘优秀毕业生的潜力,用他们的个人事迹、成长历程去激励学生,推进高校的学风建设。  相似文献   
4.
约束多目标进化算法(CMOEAs)能够同时处理多个相互冲突的目标函数和约束条件,引导种群逼向可行域的最优解,受到了研究者的广泛重视。首先介绍了约束多目标优化问题(CMOPs)的相关定义和多目标进化算法(MOEAs)的三种分类;其次,系统地分析了当前CMOEAs中约束处理机制,凝练出当前主要的四种约束处理方法;然后,从基于支配、基于指标、基于分解三个方面对CMOEAs的研究进展进行了详细综述;最后,指明了CMOEAs存在的挑战和未来研究方向。  相似文献   
5.
针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network, AFNN)的模型预测控制(model predictive control, MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的自适应LM学习算法优化网络参数;然后,在实时控制过程,AFNN根据系统输出和预测输出之间的误差调整网络参数,从而为MPC提供一个精确的预测模型;进一步,AFNN-MPC利用带有自适应学习率的梯度下降寻优算法求解优化问题,在线获取非线性控制量,并将其作用到动态系统实施控制。此外,给出了AFNN-MPC的收敛性和稳定性证明,以保证其在实际工程中的成功应用。最后,利用数值仿真和双CSTR过程进行实验验证。结果表明,AFNN-MPC能够取得优越的控制性能。  相似文献   
6.
精确的短期电力负荷预测是电力生产优化调度和安全稳定运行的重要保证,是智能电网建设的重要一环。为提高模型的预测精度,提出了一种基于粒子群优化小波包回声状态神经网络的短期电力负荷预测方法。首先利用多分辨率分析小波包分解理论对负荷数据进行分解和重构,建立小波包回声状态网预测模型;然后,利用粒子群算法对预测模型储备池中的参数进行优化。实验结果表明:针对短期电力负荷动态时间序列数据,与BP、Elman、传统ESN等网络相比,PSO-WPESN网络的预测精度、稳定性和泛化能力都得到明显增强,尤其是能在一定程度上缓解由于输出矩阵过大造成ESN存在病态解的弊端。  相似文献   
7.
基于PID算法对直流电机转速控制进行设计。以AT89C51单片机为核心控制器件,采用PID控制策略及脉宽调制实现电机转速控制。利用光电传感器和NE555组成的施密特触发器进行测速,应用ZLG7289芯片对电机转速进行显示,采用键盘模块进行数据输入,利用PWM调制电路和功率放大电路获得电机驱动信号,主单片机将转速偏差进行...  相似文献   
8.
精确的短期电力负荷预测是电力生产优化调度和安全稳定运行的重要保证,是智能电网建设的重要一环。为提高模型的预测精度,提出了一种基于粒子群优化小波包回声状态神经网络的短期电力负荷预测方法。首先利用多分辨率小波包分解方法对负荷数据进行分解和重构,建立小波包回声状态网预测模型;然后,利用粒子群算法对预测模型储备池中的参数进行优化。实验结果表明:针对短期电力负荷动态时间序列数据,与BP、Elman、传统ESN等网络相比,PSO-WPESN网络的预测精度、稳定性和泛化能力都得到明显增强,尤其是能在一定程度上缓解由于输出矩阵过大造成ESN存在病态解的弊端。  相似文献   
9.
对基于单片机的按摩机传动控制电路进行设计。以单片机为核心控制芯片.以直流电机PWM调速技术为基础设计电源电路、复位电路、电机和指示灯控制电路、按键及显示电路等部分,利用软件编程实现人机交互及按摩功能。按键操作选择按摩机工作状态,报警装置示警或提示按摩完成,指示灯显示当前工作状态,LED数码管显示当前电机转速。经过理论分析及实验研究,该系统能够实现基本的按摩功能,结构简单、性价比高、体积小,可较好地满足人体腰部、足部以及颈部的按摩需要。  相似文献   
10.
研制一套白酒品质识别电子鼻,对检测样品的气味数据进行预处理,提取稳态响应值,并作为支持向量机(support vector mchine,SVM)分类模型的输入.为提高识别的准确度,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)来优化SVM的参数c和g.不同品质的白酒所对应的电子鼻传感器响应特性不同,PSO- SVM分类模型的识别准确率达到了97.5%.结果证明基于PSO-SVM分类模型具有较强的学习能力和泛化能力,可用于白酒品质鉴别电子鼻.  相似文献   
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