基于Conv1d-LSTM模型的能源分配预测

能源分配问题往往与其所在区域环境有关,能源分配的预测可以通过当地环境因素数据来推测之后对该区域的能源分配数值,最大程度上分配好能源. LSTM网络预测短期效果良好,但预测较长时期的数据会导致误差积累,速度慢且准确性差; Informer是近期新提出的能源预测算法模型,速度快但在该任务上预测能力不够.本文提出Conv1d-LSTM模型,预测结果优于上述两个模型,具有更低的平均绝对误差和均方根误差.     

基于云模型和余弦跳跃权重的改进蛙跳算法

标准蛙跳优化算法(SFLA)有寻优精度低和易陷入局部收敛区域的缺点, 为提高其性能, 提出一种基于云模型局部搜索和余弦跳跃权重更新位置的改进蛙跳算法(CSFLA). 首先通过Tent混沌映射和反向学习生成种群, 使种群的分布更均匀, 利用云模型的正态特性对子群中的优秀个体的所在区域进行探索. 同时, 对种群中其他个体引入基于余弦函数的跳跃步长权重, 使该权重在整个迭代过程中由高以不同的速率下降, 提高种群的全局搜索能力. 最后, 将CSFLA与多个优化算法在不同类型的测试函数上进行了比较. 结果表明, CSFLA具有更好的收敛速度和精度, 能有效找出全局最优解. 并且将改进算法应用至旅行商问题, 该算法可以找到总路程更短的路线.     

基于ATLG混合模型的股票价格预测

股市是金融市场的重要组成部分,对股票价格预测有着重要的意义.同时,深度学习具有强大的数据处理能力,可以解决金融时间序列的复杂性所带来的问题.对此,本文提出一种结合自注意力机制的混合神经网络模型(ATLG).该模型由长短期记忆网络(LSTM)、门控递归单元(GRU)、自注意力机制构建而成,用于对股票价格的预测.实验结果表明:(1)与LSTM、GRU、RNN-LSTM、RNN-GRU等模型相比, ATLG模型的准确率更高;(2)引入自注意力机制使模型更能聚焦于重要时间点的股票特征信息;(3)通过对比,双层神经网络起到的效果更为明显.(4)通过MACD (moving average convergence and divergence)指标进行回测检验,获得了53%的收益,高于同期沪深300的收益.结果证明了该模型在股票价格预测中的有效性和实用性.     

多智能体强化学习的机械臂运动控制决策研究

针对传统运动控算法存在环境适应性较差,效率低的问题。可以利用强化学习在环境中不断去探索试错,并通过奖励函数对神经网络参数进行调节的方法对机械臂的运动进行控制。但是在现实中无法提供机械臂试错的环境,采用Unity引擎平台来构建机械臂的数字孪生仿真环境,设置观察状态变量和设置奖励函数机制,并提出在该模型环境中对PPO(proximal policy optimization)与多智能体（agents）结合的M-PPO算法来加快训练速度,实现通过强化学习算法对机械臂进行智能运动控制,完成机械臂执行末端有效避障快速到达目标物体位置,并通过该算法与M-SAC（多智能体与Soft Actor-Critic结合）和PPO算法的实验结果进行分析,验证M-PPO算法在不同环境下机械臂运动控制决策调试上的有效性与先进性。实现孪生体自主规划决策,反向控制物理体同步运动的目的。     

基于改进YOLOX-s的安全帽检测

在施工现场中, 发生过许多高空坠落事故, 因此在施工现场佩戴安全帽是十分有必要的. 针对安全帽佩戴状况检测中遇到的小目标样本缺检、漏检的情况, 提出一种基于YOLOX-s的改进算法. 首先, 在Neck层引入主干特征提取网络中的160×160特征层进行特征融合, 并且增加了一个针对小目标的检测头; 其次, 采用SIoU损失函数计算损失值, 使得网络在训练过程中考虑的损失项更加全面; 并且采用varifocal loss函数来计算置信度损失值, 进一步改善训练过程中存在的正样本与困难样本不均衡的问题, 最后, 采用CA (coordinate attention)注意力机制来增强模型的特征表达能力. 实验结果表明, 通过对Neck层与检测层、损失函数的优化以及引入CA注意力机制, 使得网络在训练过程中收敛与回归性能更佳. 改进后的算法的mAP值为95.57%, 相较于YOLOv3及原YOLOX-s算法在mAP值上分别提高了17.11%、3.59%. 改进后的算法检测速度为54.73帧/s, 符合实时检测速度要求.     

基于鲸鱼算法改进小波神经网络的GIS局部放电诊断方法研究

针对封闭式气体绝缘开关装置由于生产、运输安装和运行环境等因素,引发的局部放电现象而造成的绝缘故障问题,提出了一种基于改进鲸鱼算法与小波神经网络结合的封闭式气体绝缘开关装置局部放电诊断方法。该方法利用灰度图谱与矩特征实现对局部放电信号的特征提取,基于矩特征值构建小波神经网络的输入样本集;然后使用改进鲸鱼算法对小波神经网络参数进行寻优,以解决神经网络存在的参数敏感问题;最后将优化好且训练完成的小波神经网络应用于绝缘开关装置局部放电诊断中。改进鲸鱼算法引入非线性收敛因子与自适应思想提升了算法的性能,对小波神经网络的超参数有较好的寻优效果。仿真结果表明,相比于通用参数配置的小波神经网络,改进诊断方法诊断精度提升了9.45%。     

Riemann-Liouville型分数阶导数的非线性估计（英文）

本文主要研究任意有界连续信号的Riemann-Liouville分数阶导数估计问题.当分数阶α属于0到1时,首先利用滑模技术提出一种有界连续信号分数阶导数的非线性估计方法;然后将其结果推广至分数阶α∈R⁺的情况,并给出相应的非线性估计方案.借助Riemann-Liouville分数阶微积分频率分布模型,本文详细分析讨论了所给分数阶导数非线性估计的收敛性问题,并得到相应闭环系统是渐近稳定的结论.文中所提方法的主要优点是在事先未知给定信号分数阶导数上界的情况下,不仅能自适应地估计其Riemann-Liouville分数阶导数,而且当信号中含有随机噪声和不确定扰动时依然能正常工作.数值仿真实例验证了本文所给估计方法的可行性和有效性.     

欺骗攻击下弹性自触发模型预测控制

针对在欺骗攻击下自触发模型预测控制系统的安全控制问题, 本文提出一种基于关键数据保护的弹性自 触发模型预测控制(MPC)策略. 对比现有的自触发MPC, 该方法仅需对少量关键控制样本进行保护, 则可保证闭环 系统稳定运行, 从而有效节省系统资源. 首先, 基于自触发MPC和欺骗攻击的特征推导标称系统与被攻击系统状态之间的误差上界, 从而定量分析出欺骗攻击对系统的损害. 然后, 通过所获得误差上界和李雅普诺夫定理建立关键数据的选取条件并对其实施保护. 最后, 严格证明了在仅对关键控制样本实施保护后, 被控系统仍可在欺骗攻击下保持稳定. 此外, 基于移动机器人和弹簧小车系统对所提算法进行了仿真实验, 结果表明所提算法能够显著节省保护资源, 验证了算法的有效性     

基于贝叶斯公式的炼钢厂天车调度方法

针对炼钢厂天车任务具有时序性、冲突性和不确定性的特点,提出一种基于贝叶斯公式的天车调度方法. 首先,解析炼钢厂内天车任务的产生规律,构建天车调度过程的贝叶斯网络;然后,计算各类天车任务产生的时空概率分布;最后,根据可用天车数量匹配运输任务,动态生成天车调度方案.基于天车调度仿真系统,利用某炼钢厂10900条实际的天车任务数据,对该天车调度方法测试表明,所提出方法可在规定时间内有效地完成所有天车任务;与人工调度方法相比,完成任务总时间、天车避让次数、由于天车避让导致额外的运输时间均明显减少.在提高 天车运行效率的同时,减少天车碰撞的安全风险.     

基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.