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调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向. 相似文献
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边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
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5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域,即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结,包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位,而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度,对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理,对其挑战做清晰的总结,从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。 相似文献
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内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
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