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提出了一种基于SAPSO-BP(模拟退火粒子群优化BP神经网络)和分位数回归的光伏功率区间预测方法。首先给出一种动态SAPSO-BP算法对光伏出力进行预测,该方法考虑BP的局部极小化和粒子群的早熟收敛等问题,能优化BP的参数设置,提高光伏功率的预测精度。在光伏功率确定性预测的基础上,通过分析不同天气类型下SAPSO-BP模型的预测功率误差。最后根据不确定天气因素建立分位数回归模型,实现对光伏输出功率的波动区间分析。该模型无需假设光伏预测功率误差分布,且计算方法简单,可提供在任意置信水平下,光伏预测功率的波动范围,为电力系统调度决策、运行风险评估提供更加丰富的信息。 相似文献
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随着网络的发展,对分布式数据处理的需求日益提高.分布式聚类系统是典型的分布式数据挖据,是分布式数据检索的重要部分.在多主体环境(MAGE)的基础上,构架一个分布式的聚类系统,核心学习算法是生长分层自组织映射网络.MAGE系统为从分布式环境中信息的获取以及知识的共享提供平台.生长分层自组织映射(GHSOM)网络动态生长的特点适合分布环境下对分布数据总体信息的缺乏;它的分层网络结构能更好组织数据类别;学习得到的生长分层自组织映射网络也可以作为检索的接口.该系统可以很好地被用到分布式数据检索系统中去,例如分布式图像检索. 相似文献
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GEIS(Grid Based Emergency Inter-Act System)是一个基于主体网格的城市应急联动与社会综合服务系统,通过主体网格和通信系统将治安、消防、卫生急救、交通、公共设施,自然灾害等突发事件的应急联动与综合服务,调度集成在一个管理平台中,通过共享指挥平台和基础信息,实现统一接处警,统一指挥,联合行动,快速反应,为市民提供更加便捷的紧急救援及相关服务,为政府科学决策和处置各种紧急与灾害事件提供技术支持为城市公共安全提供技术保障。GEIS的一个突出优势是将范例推理(Case Base Reasoning,CBR)与规则推理(Rule Base Reasoning,RBR)两种人工智能技术相结合,实现了快速预案支持,为科学决策打下良好基础,目前,GEIS已经应用到抗洪抢险和交通事故处理中,效果表明它具有跨平台性好,稳定性强,响应速度快,易操作的独特优势。 相似文献
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基于动态描述逻辑的多主体协作模型 总被引:7,自引:2,他引:7
基于动态描述逻辑的主体模型和协作过程就是既考虑了智能主体的知识表示与推理问题,又紧密地结合主体的设计与编程问题,把表示与推理应用到主体的具体设计中.它充分利用了动态描述逻辑的统一的形式化框架,同时从静态的知识表示与推理和动态的运行与变化两个方面来刻画主体的心智状态和协作过程,探讨了主体信念、行为能力、目标和规划等心智要素的表示、推理与修改以及联合目标的形成、多目标的规划问题.多主体协作模型将理论和实践有机地结合起来,能够充分体现智能主体的本质特征与运行机制,为多主体系统的设计与编程奠定了很好的基础. 相似文献
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本文对三明化工厂粉煤灰(贮灰场弃灰)的物理、力学性能进行试验和综合分析,并通过现场施工及质量评定,说明了粉煤灰在一定条件下代替一般粘性土作填料能得到良好的效益 相似文献