基于粗糙集的高速公路交通流神经网络模型

利用粗糙集能够处理模糊、不确定知识和神经网络对非线性函数具有任意逼近能力的优点,提出一种粗糙集和RBF网络集成的动态系统建模算法。并利用这种方法建立具有复杂动态特性和不确定性的高速公路宏观交通流动态模型,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于多目标邻域差分进化和模糊粗糙集的属性约简算法

作为粗糙集的一种推广,模糊粗糙集在属性约简中的应用尤为重要.约简规模和约简依赖度作为评判约简性能的两个重要指标,分别对应着约简的效率以及精度.传统的约简算法通常以追求约简的最大依赖度为导向进行寻优,并没有直接考虑约简的规模大小.基于此,强调所得约简的规模大小在约简运算中的重要性,并提出一种基于邻域变异信息的多目标差分算法,在约简运算中将约简的规模也作为单独的优化目标,将属性约简问题转化为多目标优化问题,综合考虑约简在属性数量和依赖度两方面的性能.通过引入目标支配排序,使得可以从属性数量和依赖度误差两方面对所得约简的性能进行约束,并得到目标约束内的约简结果.选取UCI上的数据集进行实验分析,实验结果表明,所提算法可以在目标约束内得到更加全面的约简结果,具有一定的可行性,是一种有效的约简算法.     

采用改进PSO的非线性系统T-S模糊模型辩识

提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法。采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,用改进的粒子群优化(PSO)算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系统参数的最优估计。仿真结果表明该方法是有效的。     

求解约束优化问题的人工鱼群算法

在利用人工鱼群算法求解约束问题时,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键。引入了半可行域的概念,并结合人工鱼群算法(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)本身的特点,设计了基于竞争选择和惩罚函数的适应度函数,从而得到了一个利用ASFA算法求解约束优化问题的新的进化算法。实验证明了算法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的多区域频率协同控制

微分博弈理论可以解决多区域互联电力系统中频率的协调问题,但对于带非线性约束的微分博弈问题,传统算法难以求解。针对该问题,基于微分博弈理论,建立了多区域频率协同控制模型,考虑了电力系统中常见的非线性约束,并提出了一种基于改进灰狼优化算法的协同进化算法,用于求解该模型的反馈纳什均衡解,从而得到各区域二次调频的协同控制策略。通过仿真验证了所提方法的可行性,并与协同进化遗传算法和协同进化灰狼优化算法进行了对比,结果表明该方法的控制效果更佳。同时,所提方法对系统的功率扰动变化具有稳定的动态响应性能,对机组参数变化具有良好的鲁棒性。     

基于多粒度NRS和改进Bi-LSTM的电力系统暂态稳定评估

当前基于数据驱动的深度学习算法在电力系统暂态分析领域被广泛应用,但是实际中电力系统测得的数据样本中暂态失稳的情况较少并且对失稳样本的重视不足,导致分类模型的抗干扰性、泛化能力较弱,影响整个模型的评估性能。针对此问题,提出一种基于多粒度邻域粗糙集和改进双向长短期记忆网络(IM-Bi-LSTM)的电力系统暂态稳定评估方法。首先采用邻域粗糙集在不同粒度级别下寻找最优的约简子集,再利用Bi-LSTM神经网络完成对特征子集进行时序信息的提取,并且在模型中引入注意力机制,对与失稳样本相关的特征增加更多的权重;通过焦点损失函数,引入权重系数调整模型训练的倾向性,解决失稳样本与暂态稳定样本间的不平衡问题,提高模型的评估性能。在IEEE10机39节点系统上的试验结果表明,相较于其他算法,所提方法的分类精度更好、结果更稳定。     

船舶航向自适应控制算法及仿真

本文介绍了一种以航向最佳跟踪为目标的控制参数直接优化的自适应控制算法，避免了对船舶系统参数的直接辨识，并根据船舶运动的数学模型进行了仿真，其结果表明该种算法具有良好的调节性能。     

模糊神经网络和遗传算法结合的船舶火灾探测

本文提出了一种模糊推理系统、神经网络和遗传霜结合的船舶火灾探测算法。该方法用神经网络来构造模糊推理系统,通过遗传算法对神经网络进行训练来实现船舶火灾的分级报警。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于SVM的内模控制算法在船舶航向中的应用

基于SVM的内模控制,采用SVM回归理论建立系统的内部模型和设计逆模控制器。首先简要介绍了SVMR的原理,然后将其应用于内摸控制问题.并建立了SVMR模型。其次,在控制过程可逆的条件下设计了SVMR控制器。最后将该控制方法用于具有大时滞性、非线性和不确定性的船舶航向控制中,仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

差分进化改进微电网负荷频率混合H2/H∞ 鲁棒控制

针对外部扰动及系统参数摄动引起微电网负荷频率波动问题,设计了混合H_2/H_∞鲁棒控制器对系统负荷频率进行控制。建立了包含电池的柴油发电机组二次频率控制模型,引入低通滤波器,使电池对系统高频扰动信号具有较好的抑制能力。以误差平方的积分最小作为系统的目标函数,在综合H_2范数表征的系统性能和H_∞范数表征的鲁棒性能下,设计具有多目标约束条件的混合H_2/H_∞鲁棒控制器。采用差分进化算法对控制器加权函数参数进行寻优,使控制器在满足约束条件下达到最优。仿真实验结果表明所提出方法在满足系统鲁棒性能的基础上,同时具备较好的控制输出,保证微电网频率在外部功率扰动和系统参数摄动情况下具有较好的动态性能。