基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测

为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚类有效性指数,在提高IKFCM聚类准确率的同时实现了自动划分训练样本集,有效降低了样本数据差异对预测性能的影响。然后构建与训练样本集分类一一对应的SVR预测模型,并采用多模态SSO优化(Multi-mode SSO, MSSO)算法对SVR模型参数进行优化,进而得到不同分类的最优SVR参数组合。最后,运用MSSO优化SVR模型对测试数据进行预测评估。仿真结果表明,该方案实现了不同天气下短期光伏发电功率准确预测,而且同其他预测算法相比预测精度提高了25.2%～37.8%。     

单交叉口交通多目标控制方法

建立了在饱和度约束下以延误、停车次数、通行能力为性能指标的单交叉口多目标控制模型;模型可以根据交通状态的不同对交通控制的目标有所侧重：交通状态趋向拥挤时要确保发挥路口的最大通行能力,非拥挤状态时应尽可能减少路口信号控制的延误和停车次数;最后利用遗传算法对模型进行优化。实验结果表明,该模型能较好地适应实际的交通状态的变化,可有效改善交叉口的交通状况。     

基于压电和线圈的交通参数检测系统设计

根据ITS对交通参数采集的需求,提出一种交通参数检测系统的设计方案。详细介绍了利用环形线圈和压电传感器进行交通参数采集的原理和计算方法。设计了用DSP和单片机实现的交通参数采集系统。该系统可以同时实现车型分类和动态称重。