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宽带电力线通信(PLC)接入网中,由于电力线信道动态的特殊性质,以及现有MAC算法的限制,使电力线数据链路容易损坏.文中提出了一种MAC层初始化算法,用以实现PLC网络数据链路的重构.研究了重构初始化的Two-Step初始化策略,给出了在n个已知节点、多子载波频段的PLC接入网中分层重构初始化算法及其性能.最后,讨论了初始化节点响应的循环周期和时隙的分配.实验结果表明了初始化算法对链路重构的有效性. 相似文献
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低压电力线通信分簇路由算法及网络重构 总被引:3,自引:0,他引:3
低压配电网具有物理拓扑未知和电力线信道时变性特征。为提高低压配电网窄带电力线载波通信系统可靠性,提出并讨论一种基于非交叠分簇算法的电力线通信组网及路由重构方法。该算法可以根据信道质量的变化动态地建立、维护、优化电力线通信网络路由,保证通信网络的有效性。在此基础上,进一步提出并比较两种组网时间序列分配算法,完善了该路由算法。仿真试验表明,该路由算法具有很大的灵活性、实用性和有效性。 相似文献
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针对电能质量识别领域中,采用随机参数的支持向量机(SVM)分类器识别随机暂态扰动信号准确率低、优化耗时长等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化SVM识别电能质量暂态扰动(PQD)的新方法(GASVM)。首先,仿真生成具有随机噪声水平和扰动参数的9种PQD信号;接着,通过S变换,提取出6种信号特征构成输入特征向量,用于训练SVM分类器;再采用GA对SVM进行参数寻优,进而获得优化的GA-SVM分类器;最后,采用GA-SVM识别PQD信号。仿真对比试验表明,新方法能准确识别不同噪声环境下的9种PQD信号,分类准确率及优化所需时间均优于PSO优化SVM方法(PSO-SVM)。 相似文献
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摘要: 太阳能辐照量是影响光伏发电的主要因素,准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电具有重要的作用。为提高预测模型对环境因素的敏感性与预测精度,提出基于遗传算法(genetic algorithm,GA)改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的太阳辐照量预测方法。首先,选取与太阳能辐照量相关的候选属性因素,确定输入变量;其次,以2009年到2014年与待预测日相同日期前后15 d范围内数据为训练集;再次,采用GA优化ELM的隐含层输入权值及偏置向量;最后,采用优化后的GA-ELM模型,开展逐时太阳辐照预测模型。实测算例表明,相较ELM、BP神经网络,新方法具有更高的预测精度,能够适应外界气象条件突变情况下的辐照预测需要。 相似文献
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设计一种基于T-S模型的循环流化床床温控制的三维模糊控制器,在制定模糊规则时参考PID参数的整定方法,将PID策略与模糊控制进行互补结合.仿真结果表明,该控制器具有较好的抗干扰能力以及鲁棒性,从控制精度上以及快速性上都比PID控制有了一定的提高. 相似文献
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