基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

电力系统的短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济的供电.针对负荷预测方法的多样性,在小波神经网络用于负荷预测的基础上,提出基于量子粒子群优化算法( QPSO)优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正.某电网负荷的拟合数据表明QPSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,...     

基于QPSO-WNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

电力系统的短期负荷预测是电力系统管理的一项重要方法,准确的负荷预测可以保证用户得到安全、经济的供电。针对负荷预测方法的多样性,在小波神经网络用于负荷预测的基础上,提出基于量子粒子群优化算法（QPSO）优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正。某电网负荷的拟合数据表明QPSO优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也比较高。     

基于混合PSO小波网络的网络异常检测

提出一种用新型的进化学习算法训练的小波神经网络(WNN).这种新型的进化学习算法是基于粒子群算法(PSO)和共轭下降法(CG)提出的.以往,将粒子群算法用于神经网络的训练一般是可行的.因为粒子群算法相比于其他的优化算法,具有相对简单的结构和快速的收敛速度,然而,由于粒子的搜索坍塌速度过快而导致粒子停滞这种潜在的危险.粒子的持续停滞使搜索结果很难达到全局最优,甚至会陷入局部最优.为了克服粒子群算法缺点提出了改进的混合算法.通过对KDD 99数据集的实验表明,利用新型混合算法训练的小波神经网络对于异常检测具有很高的异常检测率并且又较低的误判率.可见,该方法对于网络异常检测是有效的.     

基于QPSO-ANN的发酵过程建模与优化

针对BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小点问题,将量子微粒群算法QPSO与BP算法结合起来分两次训练神经网络,建立青霉素浓度预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。基于该模型,用QPSO算法对温度与pH控制轨线进行优化。实验表明,该发酵过程模型训练误差小、学习速度快、泛化能力强、预测精度高、可以实现多步预估。采用优化后的温度、pH控制轨线,青霉素浓度有所提高。     

改进的小波神经网络在变压器故障诊断中的应用

为提高变压器油溶解气体分析法的故障诊断能力,以变压器油溶解气体作为研究对象,提出了加动量批处理小波神经网络算法。选取200组油溶解气体含量作为故障识别样本,通过多输入/多输出模式小波神经网络模型的构造,对训练过程和仿真结果进行对比分析。实验结果表明,改进的小波神经网络算法故障检测符合率高达95%,较传统的检测算法提升十几个百分点,从而极大的提高了故障诊断效率,实用性较好。     

小波神经网络在电磁无损检测中的应用

在基于正交小波变换的小波神经网络模型构造的基础上,选取B-小波为小波基提出了一种小波神经网络新算法。通过选取典型训练样本集的方法提高了该小波神经网络诊断的准确性,并运用该小波神经网络对钢丝绳电磁无损检测信号进行了压缩与重构,试验结果证明了小波神经网络能够较为理想地完成缺陷信号的智能化检测,采用小波神经网络算法比传统的断丝识别方法准确率提高了很多。     

直升机声信号的检测和识别

详细介绍了一种基于小波包和神经网络的新算法，用于对直升机声音信号检测并且识别机型。具体方法是对采集到的声音样本利用小波包分析提取特征向量，把这些特征向量输入反向误差传播（Back Propagation，BP）神经网络训练，用训练好的检测神经网络进行直升机的检测。检测完毕，证实是直升飞机声信号后，再通过识别神经网络区分不同型号直升机。实验表明，此方法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和BP神经网络的自适应能力，较好地对不同型号的直升机声信号进行有效地检测和识别。因此。基于小波包和神经网络的直升机检测和识别算法不仅可靠而且是可行的。     

一种改进的BP-AdaBoost算法及应用研究

BP-AdaBoost算法结合BP神经网络和AdaBoost算法二者的优点,在提高准确率的同时加快训练速度。但传统BP神经网络在训练时可能会出现陷入局部最优的问题,针对此缺陷,提出一种改进的BP-AdaBoost算法,先采用思维进化算法调整BP神经网络的权值和阈值,再运用优化后的BP神经网络构造多个优化的弱预测器,最后将AdaBoost多分类思想引入改进的BP-AdaBoost算法中,构造多个强预测器判断决策输出结果。将改进的BP-AdaBoost算法与小波神经网络用于上证指数开盘指数的预测中,通过实验对比分析,证明了算法的可行性与优越性。     

基于ADSABC算法优化WNN的语音识别研究

小波神经网络(WNN)具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法(ABC)具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做出改进,在采蜜蜂和观察蜂阶段各提出一个新的解搜索方程,采取自适应的双搜索方式(Adaptive Double Search)求解,从而提高算法的收敛速度和收敛精度。并将其和WNN算法进行结合,组成一种训练神经网络的新算法ADSABC-WNN,该算法既能克服WNN算法的缺点,又能保存双方的优点。实验结果表明,与传统ABC算法优化小波神经网络相比,识别率提高均有所提高,其中在词汇量为50时识别率提高了4.51%。将实验结果与其他方法优化的小波神经网络模型进行比较,在噪声环境下,该混合模型可以有效地减少识别时间,而且可以明显提高网络的训练速度和语音识别的识别率。     

基于QPSO优化算法的石化旋转设备故障诊断研究

针对现有石化旋转设备故障诊断算法去噪过程中阈值范围控制不准确、故障诊断误差偏高的不足,提出一种基于QPSO优化算法的故障诊断方法研究.为克服传统PSO算法无法实现全局收敛的弊端,QPSO优化算法利用波函数来表示粒子的状态,降低阈值范围识别的总体代价;在原始故障信号处理方面,基于小波阈值分解得到不同频段的信号系数,在QP...     

软件定义网络中网络诊断的思考和探索

提出一种轻量级的诊断平面,它利用Open Flow协议中多流表的功能,将探针包注入网络,探针包经过各个网络设备后会携带相关的转发规则的信息。通过收集携带这些信息的探针包、利用一组类似于程序调试的诊断原语,能够快速地检测数据平面转发的正确性和网络性能问题。认为主动诊断数据平面真实的转发行为会是SDN网络诊断的一个重要方向。     

认知网络与网络融合

分析了在无线技术快速发展背景下异构网络融合的特点和技术要求,阐释了认知网络概念及其“目标-认知决策-重配置”三层次网络结构模型,描述了作为认知网络基础的上下文感知、跨层设计和重配置三个关键技术,最后讨论认知网络在异构网络融合中的应用前景。     

接入网的网络管理

介绍了电信管理网 (TMN)的原理和概念、接入网的概念、V5接口、接入网的管理功能、信息模型以及接口协议 ,最后简述我国接入网网管系统的建设情况。     

网络智能化推进网络融合

网络智能化的基本原理是在现有固定电话网中引入用户数据库（DB）新网元,国内网络智能化主要采用TDM汇接局访问DB和端局完全访问DB方式,通过软交换实现将更有优势,而未来融合的网络将引入IMS架构.     

共享网络和双模无缝网络

GSM/GPRS与WCDMA双模无缝网络是绝大多数GSM运营商推出3G服务时的选择.在双模手机支持下,WCDMA能利用现有GSM/GPRS网络提供全面覆盖和无缝服务.而共享网络则是拥有3G运营证的运营商之间共享部分或全部网络基础设施,同时仍能提供不同业务、应用,保持竞争关系的一种方案.它能节省初期建网投资,加快网络推出速度,加大初期覆盖范围.另一方面,它能在不浪费前期投资的条件下,根据业务发展的需要,逐步过渡到两个完全独立的网络.     

传感器网络用于网络中心战

平台中心战和网络中心战的最大区别就是传感器、操作员以及决策者三者之间如何联系。文章提出了三种传感器网络的形态结构,论述了传感器网络用于网络中心战的优势,探讨了传感器网络的关键技术和面临的挑战,最后立足我军现有装备给出了对策和建议。     

IP数据网与光网融合的超宽带网络发展演进

分析了目前IP与相关光传送网络相融合的主要技术,介绍了“IP+光”策略在接人、骨干网不同层面的网络组建基本模式,并对涉及的关键技术(包括OTN、100 Gbit/s速率、PON、PIN等)的发展进程做了研究与分析,阐述了IP层与光传送网协同融合发展的体系概要,希望为今后超宽带网络的发展提供一定的参考.     

云网络：云网融合的新型网络发展趋势

云网融合已经成为信息基础设施的核心特征,其关键是打破云和网的边界,实现多个层面的一体化。在信息世界以云为核心的背景下,改变传统的网络组织模式,构建云网络的形态,将是必然选择。重点阐述了对云网络的需求、云网络的架构组成及关键技术,并分析了云网络的表现形式和未来发展前景。     

无线通信中的网络编码技术

网络编码是一种提高网络吞吐量和性能的新技术,预计将成为未来网络的一项关键技术.本文概述了无线网络中的网络编码技术,无线网络被认为是网络编码最可能得到应用的领域之一,网络编码技术使无线媒质的广播属性可以得到充分利用,无线网络和传感器网络为网络编码的应用提供了巨大的机会.本文结合不同无线场景介绍了网络编码的各种编码方法,包括传统的网络编码、物理层网络编码、模拟网络编码以及复数域网络编码,并对未来发展给出了展望.     

网上网VPN的层次分析

本文在明确VPN是一个真正的网络之后，进一步指出它是网上之网，并提出了VPN层间接口的概念．本文还讨论了其层次化模型结构的意义。