一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

基于模糊最小二乘支持向量机的软测量建模

将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机,提出一种基于支持向量数据域描述的模蝴隶属度函数模型,将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间;然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度．该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力,尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况．将提出的方法用于催化裂化分馏塔轻柴油凝固点的软测量建模,仿真结果表明,该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机的预测精度．     

基于KPLS和LS-SVM的过程参数预测及其应用

针对有色冶炼净化过程流程长、影响因素多以及非线性强等特点,提出了一种结合最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归的过程参数预测方法。考虑到过程参数时间序列具有高噪声和非平稳等特性,首先基于小波多分辨率分析方法将参数时间序列分解成具有不同频率特征的子序列,然后根据分解后各自序列的特点,利用最小二乘支持向量机和核偏最小二乘回归法对各子序列进行建模,最后对各分量预测信号重构合成得到最终的预测结果。将该建模方法应用于锌湿法冶炼净化除钴过程钴离子浓度的预测,并应用工业现场的数据进行了实验验证,结果表明,该预测模型性能优于最小二乘支持向量机模型,具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性。     

基于自适应遗传算法LS-SVM的网络流量预测

网络流量受众多因素的影响并且具有复杂的非线性特点,因此网络流量的预测和分析是一个很复杂的问题,最小二乘支持向量机能够成功地解决非线性问题并应用于网络流量的预测和分析.提出一种最小二乘支持向量机模型,将自适应遗传算法用于最小二乘支持向量机参数寻优,并将该模型用于网络流量的预测和分析.对比实验表明,基于最小二乘支持向量机的网络预测模型具有更强的预测能力,在网络流量预测中有一定的实用价值.经实例验证,该模型预测精度高.     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究

提出一种构造稀疏化最小二乘支持向量机的方法．该方法首先通过斯密特正交化法对核矩阵进 行简约,得到核矩阵的基向量组;再利用核偏最小二乘方法对最小二乘支持向量机进行回归计算,从而使最 小二乘向量机具有一定稀疏性．基于稀疏最小二乘向量机建立了非线性动态预测模型,对铜转炉造渣期吹炼 时间进行滚动预测．仿真结果表明,基于核偏最小二乘辨识的稀疏最小二乘支持向量机具有计算效率高、预 测精度好的特点．     

基于自适应加权最小二乘支持向量机的芳烃产量软测量建模

芳烃收率是催化重整生产过程中的重要质量指标。针对其软测量建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLSSVM)回归建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布加权规则,为每个建模样本分配不同的权值,以降低测量误差对建模精度的影响;同时提出一种全局优化算法—混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立催化重整生产过程芳烃收率的软测量模型,获得了较好的效果。     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于APSO—LSSVM的软测量建模研究

针对最小二乘支持向量机在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题,提出利用具有较强的全局搜索能力的自适应粒子群（APSO）优化算法,对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数。利用参数优化调整后得到的具有较优拟和预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明该方法能使模型取得较好的预测效果。     

基于PSO和LSSVM的生化过程建模研究

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题.提出利用具有较强的全局搜索能力的粒子群(PSO)优化算法.对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数.利用参数优化调整后得到的具有较优拟合预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明,该方法能使模型取得较好的预测效果.     

C‑V2X车联网中基于模拟退火算法的任务卸载与资源分配

网联车辆节点产生的不同属性的大数据流量计算任务进行传输并卸载时,通常引起通信系统中时延抖动、计算能耗与系统开销大等问题,因此,根据实际通信环境,提出一种C-V2X车联网（IoV）中基于模拟退火算法（SAA）的任务卸载与资源分配方案。首先,根据任务处理优先程度,对处理优先程度较高的任务进行协同卸载计算处理;其次,通过全局搜索最优卸载比例因子的方式,制定了一种基于SAA的任务卸载策略,且分析并优化了任务卸载比例因子;最后,在任务卸载比例因子更新过程中,将系统开销最小化问题转化为功率和计算资源分配凸优化问题,并利用拉格朗日乘子法获取最优解。通过对所提算法与本地卸载、自适应遗传算法等作比较可知,随着计算任务的数据量不断增加,自适应遗传算法比本地卸载的时延、能耗、系统开销分别降低了5.97%、49.40%、49.36%,在此基础上基于SAA的方案较自适应遗传算法的时延、能耗、系统开销再降低了6.35%、92.27%、91.7%;随着计算任务CPU周期数不断增加,自适应遗传算法比本地卸载的时延、能耗、系统开销分别降低了16.4%、49.58%、49.23%,在此基础上基于SAA的方案较自适应遗传算法的时延、能耗、系统开销再降低了19.61%、94.39%、89.88%。实验结果表明,SAA不仅能降低通信系统时延、能耗及系统开销,还可以使结果加速收敛。     

一种基于遗传算法的多边缘协同计算卸载方案

边缘计算(Edge Computing,EC)作为云计算的补充,在处理lOT设备产生的计算任务时可以保证计算的延时符合系统的要求.针对在传统卸载场景中,由于计算任务到达存在空窗期导致异地边缘云存在空闲状态,造成异地边缘云利用不充分的问题,文中提出了一种基于遗传算法的多边缘与云端协同计算卸载模型(Genetic Algo...     

基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配

在有限能耗下提高任务执行效率是无人机系统中一个关键问题,然而现有的无人机任务分配方法忽视任务与无人机巡航方向的相关性对能耗和时延的影响。为此,提出一种基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配方法,该方法包括任务筛选和基于共识的冲突解决两个阶段。在第一阶段,该方法首先利用任务与无人机巡航方向的夹角为单个无人机筛选出无折返任务,然后提出兼顾能耗和时间紧迫性的任务筛选算法从无折返任务中筛选出交互前候选任务。在第二阶段,该方法在多个无人机交互候选任务列表后,根据任务在这多个无人机巡航方向上的能耗效用参数和时延评估值来解决它们之间的任务冲突。经实验验证,提出的方法能够获得更低的任务平均能耗和平均时延。     

Improved performance of SOPDT process using rule base shifting scheme for fuzzy PI controller

Rule Base is one of the key factors in design of fuzzy controller. The performance of the system is affected if a delay element is present in the system. The significance of the proposed method is tested on different second order plus delay time process (SOPDT) models using modified rule bases. A criterion is developed for selection of rule base depending on amount of delay time and time constant of the process and is given in tabulated form. The graphical results are given to show the improved process performance using proposed method. Robustness of the proposed method is checked by applying disturbance and set-point change. Analytical comparison with the existing methods is given using performance indices integral of square error (ISE), integral of absolute error (IAE) and integral of time absolute error (ITAE).     

基于改进灰狼优化算法的边缘计算任务调度方法

针对边缘计算在离散制造业数据处理过程中存在的时延和资源消耗大的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(IGWO)算法的边缘计算任务调度方法。该方法通过对非线性收敛因子以及动态权重的改进,提高了灰狼算法的优化速度和精度,有效降低了终端设备和边缘端的资源损耗以及任务处理的时延。基于不同数据任务量下的处理时延与资源消耗实验,证明了所提模型的有效性,与3种主流任务调度算法相比,数据处理资源消耗和时延最低。将边缘计算任务调度与智能寻优算法相结合并运用到离散制造业,可以提高设备任务的处理速度、降低能耗,为离散制造业智能化转型提供借鉴。     

多无人机协同直播场景下自适应任务卸载决策

针对多无人机协同执行任务过程中计算量大和能耗高的问题,基于计算卸载原理以及博弈理论,提出一种多无人机自适应任务卸载方案.在方案中首先对系统进行建模,构造出多节点相互制约的移动卸载模型;其次,根据卸载模型分别构建无人机执行任务时的时延与能耗计算方法,通过综合考虑延时和能耗两方面因素,生成系统全局代价函数;然后,设计出基于博弈理论和纳什均衡的自适应任务卸载算法,通过卸载算法与权重的分配实现最优计算节点的选取,实现整个直播系统的代价最小,从而平衡无人机计算时延与能量消耗;最后,与现有卸载模型相比,所提出的方案在任务执行过程中具有较强的移动性,能耗更低且时效性更高.仿真结果验证了所提出理论的有效性,具有现实意义.     

基于互相关的超声非介入测压方法

非介入测压对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,为了提高超声非介入式测压的测量精度,提出了一种基于互相关理论的超声延时计算方法,实验结果与客观实际较为相符,验证了基于互相关理论的超声非介入压力测量技术的可行性,为小管径液压系统的在线压力测量提供了一种新的方法.     

EE-UDRA: 带环境元素的水下传感器网络分布式路由算法

现阶段的水下传感器网络(UWSN,underwater sensor networks)路由算法的研究工作大多都没有对部署的水下环境做具体分析,不同水下环境与网络性能之间的相关性研究较少,同时针对水下信道利用率低、能量消耗和延迟时间较大等问题,提出融合了环境元素的水下传感器网络分布式路由算法(EE-UDRA),分析了不同的水下传播环境以及环境元素对路由算法性能的影响,通过增长型分组队列的管理方法重点解决了水下信道利用率较低的问题,并在提高信道利用率的基础上通过分析能耗或延迟的可控因素来寻找能耗最低或延迟最小的路由路径。实验结果显示,环境元素对相同算法的运行结果带来了一定的影响。在提高信道利用率的同时,EE-UDRA算法选择的最佳路由路径在减少能量消耗,缩短延迟时间上具有较好的效果。     

Control for Time‐Varying Delay Systems by Integrating Semi‐Discretization and Hysteresis‐Based Switching

In this paper, we develop an innovative control method for linear systems with time‐varying delay by integrating the semi‐discretization method and the hysteresis‐based switching algorithm. The semi‐discretization method is adopted to design an optimal controller for each fixed time‐delay and form a candidate controller family. The switching algorithm acts as the principal law for switching among various controllers according to the instantaneous value of the time‐delay. A theoretical proof is presented regarding the stability of the switching time‐delay system. It is shown that the most significant factors that affect the system stability are the size of the candidate controller family, the value of the switching coefficient, and the changing rate of the time‐delay. Two case studies are presented to show the effectiveness of the proposed method.     

基于时延与能量感知的边缘服务器放置方法

针对移动边缘计算中无线城域网环境下的边缘服务器放置（WESP）问题,建立时延和能耗模型并将WESP问题转化为带约束条件的单目标优化问题,进而提出一种基于混沌麻雀搜索算法的边缘服务器放置方法。使用精英反向学习策略初始化种群,增加初始种群的多样性,加快算法搜索速度。通过设计新的个体编码方式准确描述WESP问题,优化算法更新过程。采用逻辑混沌映射策略改进麻雀个体,保证迭代后期的种群多样性,加快算法收敛速度。仿真结果表明,与主流放置方法相比,该方法在时延和能耗优化方面表现突出,并且系统开销下降了18.1%。