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1.
2.
非侵入式负荷监测分解(NILMD)技术是当前居民用能服务深化提升和电力供需互动的重要数据获取手段,然而当前工程上应用广泛的事件驱动型NILMD技术一直无法准确细化分解电热负荷。针对这一问题,文中提出了一种基于三维特征向量的典型电热负荷细化分解算法。首先,基于有功、无功功率和电流谐波等电气负荷特征采用事件检测方法提取电热事件,在有功功率的基础上,引入运行时长、频繁启停次数等非电气负荷特征共同构建三维特征向量电器模型。然后,采用序贯覆盖法设计典型电热负荷细化分解命题学习规则和细化分解算法。最后,基于实证实验数据进行分解验证,发现4种典型电热负荷的细化分解准确率超过85%。实验结果表明,文中所提典型电热负荷细化分解算法有效地提高了4种典型电热负荷分解的准确率。 相似文献
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4.
The volume of freight vehicles operating within city boundaries is steadily increasing, which contributes to road congestion, especially in urban areas with a parking deficit. The proper identification of the location and size of commercial parking lay-by areas, where delivery vehicles can park for a limited time to perform loading/unloading operations, can relieve road congestion. Compared to the existing literature, this paper presents an improved two-stage approach, which includes a mathematical programme and a simulation model for determining the location and sizing of lay-by areas. The robustness and soundness of the results from a methodological and practical point of view are discussed using an example application. 相似文献
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为解决交叉隧道的安全性评定问题,类比边坡工程中的强度折减法,以既有隧道允许的最大沉降值为判据提出交叉间距折减法。应用FLAC3D软件模拟探究了不同覆土厚度、交叉角度对上部既有隧道的影响规律。当交叉角度为90°,覆土厚度分别为15、20、24、30 m时的临界交叉间距为3、4.5、7、11 m。当覆土厚度为26 m,交叉角度分别为0°、30°、45°、60°、90°时的安全净间距为6.8、7.6、8.9、8.1、7.4 m。结果表明,新建隧道对既有隧道的影响随覆土厚度增加而增大,随交叉角度增大呈现先增大后减小的趋势。为验证方法的合理性,以盘道岭隧道为背景对3种支护方案进行了交叉间距折减检验进行安全性评估。现场监测表明,开挖前进行的管棚支护较好地控制了对上部公路隧道的影响。 相似文献
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服务因其灵活的应用机制,逐渐成为软件开发过程中的主要载体.面对网络中涌现出的大量功能相同或相似而QoS(quality of service)不同的服务群体,如何快速、准确地定位到所需要的服务个体,仍是一项十分具有挑战性的工作.基于服务对功能的封装特性,提出一种基于服务功能规约的服务选择方法,将功能相关的抽象服务规约为一个粒度更大的服务级的抽象服务;然后,针对规约后的大粒度抽象服务完成服务发现和组合优化的过程.由于规约操作能够有效减少参与服务组合优化的抽象服务的个数以及相应的候选服务的个数,从而使算法的执行效率得到有效提升.实验结果表明:该算法与传统的启发式算法相比执行效率更高,并且对服务组合规模及候选服务规模表现出更好的扩展性. 相似文献
8.
灾后救援供应链逐渐成为一个新兴研究领域。灾害情况下如何进行及时有效的信息沟通,是灾后救援供应链各节点企业能否做出快速响应的关键所在。以图论及网络中的覆盖理论为基础,讨论灾后救援供应链网络节点企业之间覆盖的概念及特性,探讨其稳定信息沟通网络的存在性问题,基于信息沟通合作和非合作两种情况,寻求最小稳定灾后救援供应链信息沟通网络。以期对灾后救援供应链各节点企业间快速有效的信息沟通做出有益的探索。 相似文献
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精准且快速地识别异常用户行为是入侵检测系统(IDS)的重要任务。针对入侵检测数据维度高、样本量大的问题,提出了基于变精度覆盖粗糙集的相关族属性约简方法,并将其运用至入侵检测数据中。首先,基于覆盖决策表生成条件属性的变精度相关族;然后,在所有条件属性变精度相关族的基础上利用启发式算法求得决策表的属性约简;最后,在上述的基础上结合分类器对入侵检测数据进行检测。实验结果表明,所提方法具有计算属性约简时间短的优点,在大样本数据集上,基于模糊粗糙集依赖度的属性约简算法NFRS运行所需时长为该算法的96倍。在入侵检测数据集NSL-KDD上,该方法可快速识别关键属性,剔除无效信息,其整体准确率可达到90.53%,且对Normal的识别准确率可达到97%。 相似文献
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