基于复数域偏最小二乘法与等值法的多谐波源责任划分

基于线性回归的谐波阻抗估算方法是常用的谐波阻抗估算方法之一。为确保谐波阻抗估算结果实部与虚部良好的相关性,基于混合建模思想,通过构建复数域偏最小二乘法的准则函数,给出了单因变量复数域偏最小二乘法的严格数学推导及简化求解过程。针对公共连接点处多谐波源情形,基于实测录波数据,通过分析各馈线电流波动量之间的关系,构建了用于筛选关注谐波源谐波电压和电流线性良好数据的指标因子;进而利用复数域偏最小二乘法估算相应的等值谐波阻抗;最终根据所提等值法实现各谐波源责任的定量划分。通过仿真及实测算例验证,体现了所提方法的可行性及有效性。     

如何选购水产品

如何挑选淡水鱼看体表、鱼鳞、鱼鳃、鱼眼、鱼肉的新鲜程度。新鲜鱼的眼澄清而透明,并很完整,向外稍有凸出,周围无充血及发红现象;新鲜鱼的鳃颜色鲜红或粉红,鳃盖紧闭,黏液较少且呈透明状,无异味;新鲜鱼表皮上黏液较少,体表清洁,鱼鳞紧密完整而有光亮,用手指压一下松开,凹陷随即复平;新鲜鱼的肋骨与脊骨处的鱼肉组织很结实。如何选择海水鱼     

基于SVM的移动机器人路标识别算法

提出一种基于支持向量机的移动机器人路标识别算法,其利用SVM分类器对大量的交通标志进行识别。该方法对于场景光线强度变化,图像存在形变以及路标存在阴影遮挡和距离较远等情况都具有学习能力与容错性。实验结果表明,基于SVM的移动机器人路标识别分类器在复杂的室外环境下是有效的、具有鲁棒性的。     

新型动态无功补偿在长距离输电线路中的应用

目前,虽然青藏铁路已经通车试运行,但其输电系统方面仍然存在不少问题.西藏段35kV输电线路由于长距离输电而造成电压波动过大,并存在谐波、过电压、电压闪变等问题,其中电压波动大、过电压问题影响较为严重.考虑到今后青藏铁路运行对供电可靠性和稳定性的要求,本文根据存在的问题,经过分析提出了配置动态无功补偿装置的可能性建议,并通过仿真加以证明其可行性.     

同相供电系统潮流控制器容量的优化配置

首先建立了潮流控制器(PFC)综合补偿的数学模型,给出了针对任意三相—两相接线变压器的PFC综合补偿电流的通用表达式;进而提出了以牵引变电所完全补偿和满意补偿为目标的PFC容量综合配置方法。利用3种不同的牵引负荷,分别对按照2类补偿目标设计的PFC容量综合配置方案进行分析和比较。实例分析表明,采用文中所提出的配置方法,PFC可在负荷周期内满足满意补偿的目标,显著降低了自身的工程造价,同时实现了对装置容量的充分利用。     

新型动态无功补偿在长距离输电线路中的应用

目前,虽然青藏铁路已经通车试运行,但其输电系统方面仍然存在不少问题。西藏段35 kV输电线路由于长距离输电而造成电压波动过大,并存在谐波、过电压、电压闪变等问题,其中电压波动大、过电压问题影响较为严重。考虑到今后青藏铁路运行对供电可靠性和稳定性的要求,根据存在的问题,经过分析提出了配置动态无功补偿装置的可能性建议,并通过仿真加以证明其可行性。     

三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警

自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）以来,我国经济社会遭受巨大危害,利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时,参数选取是其中重要内容,与最终构建模型的精度密切相关,探讨多种新型智能优化算法在百度搜索指数COVID-19预警模型中的应用效果,可为新型智能优化算法的推广应用提供一定的理论依据和分析策略。对比多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer,MVO）、黏菌算法（Slime Mould Algorithm,SMA）及平衡算法（Equilibrium Optimizer,EO）三种新型智能优化算法,在最小二乘支持向量机（Least Squares Support Veotor Machine,LSSVM）百度搜索指数疫情预警模型中的应用效果。优化算法寻优过程,SMA算法收敛性较差,全局搜索能力弱于MVO和EO算法,而EO算法运算效率相对较低,MVO算法的运算效率高,收敛性也较强,最终构建预警模型优势明显（测试集的MSE为17.77,MAE为38.38,RMSE为129.35,R2为0.87）。三种智能优化算法皆可提升LSSVM预警模型的预测性能,而MVO优化算法的综合运算效能最好,最终构建的MVO-LSSVM预警模型可为后续疫情常态化防控阶段的防疫行为预判提供一定参考。     

基于支持向量机的思维脑电信号特征分类研究

探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口(BCI)方式,为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段(箭头出现2s、1s和0s后提示按键)情况下想象左右手运动思维作业的信号采集实验,利用小波变换和支持向量机对实验数据进行离线处理。对三种情况下的延缓时间△t0、△t1和△t2分析发现:△t0与△t1和△t2之间都有显著性差别(p<0.05),而△t1与△t2之间没有显著差别(p>0.05);平均分类正确率分别达到68.00%、80.00%和56.67%(p<0.05);实际按键前0.5~1s左右,想象左右手运动的思维脑电特征信号都发生了明显改变。通过合理的实验设计获取的信号有助于识别正确率的提高,为BCI系统中思维任务的特征提取与识别分类提供了新思路和方法。     

时间序列信号多脚CM聚类方法

目的:探讨基因海量时间序列信号的归类方法.方法:将小波多尺度分析引入,在多个尺度上进行聚类,并结合FCM得到新的聚类算法.结果:应用新的聚类方法,对小脑组织的一组基因芯片时间序列信号进行分析,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近.结论:此改进的聚类方法是有效的,是一种新的思路.