基于机器学习的用户窃电行为预测

新型智能电表普及后,为了准确检测出电网中的窃电用户,可以结合机器学习的方法.为此,选择了支持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析,通过不断调整试验数据集的大小,对3种算法的效率和准确率进行测试.对比分析结果发现,随机森林算法运行的时间和数据量的大小基本呈线性关系,效率较高,且准确率稳定在86%以上,表现较好.     

改性纳米碳酸钙填充PVC的机械性能研究

搅拌和超声条件下改性的纳米碳酸钙填充至聚氯乙烯(PVC),通过抗拉强度、断裂伸长率和冲击强度测试碳酸钙/PVC复合材料的机械性能.结果表明: PVC中纳米碳酸钙的最佳填充量是15 wt %,此时,纳米碳酸钙可均匀分散在PVC中,断裂伸长率和冲击强度明显增加,但抗拉强度略有下降;超声改性时,PVC/碳酸钙复合材料具有更好的抗冲击强度.     

基于交叉验证支持向量机算法的交通状态判别研究

传统交通状态判别算法存在准确率低和速度较慢的缺点。将支持向量机(SVM)算法应用于交通状态监测中,并且以径向基函数(RBF)作为核函数,在SVM训练过程中采取交叉验证的方法,即将训练样本分成多个子集,再通过每次保留其中一个子集作为检测样本进行反复训练,获得RBF所需的σ值和惩罚系数C。通过对某主干路上某时段的数据验证和检测表明,基于交叉验证SVM算法具有较高的准确率和速度,可以有效地将其运用到实际中。     

基于WA-ABC-WLSSVR的南美白对虾工厂化育苗溶解氧预测模型

为解决传统方法水质预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于小波分析(WA)、人工蜂群(ABC)优化加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的工厂化育苗溶解氧组合预测模型(WA-ABC-WLSSVR模型).该模型采用小波分析对原始非平稳溶解氧时间序列数据进行多尺度特征提取,通过加权最小二乘支持向量回归机对不同尺度下的溶解氧数据子序列分别建模,利用改进人工蜂群优化算法(ABC)对各分量序列WLSSVR模型参数进行组合优化,最后叠加各尺度下的预测结果.运用该模型对工厂化育苗溶解氧进行预测,并与BPNN、标准LSSVR、WAACO-LSSVR、WA-PSO-LSSVR等模型对比分析,结果表明,该溶解氧预测模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

利用最优同变估计的自适应有限元数字水印优化算法

自适应有限元数字水印属于多层的非线性的水印方法,对于复杂函数逼近问题是具有较好的应用性的,但对涵层相关参数十分敏感。针对上述问题,将最优同变估计的思想引入数字水印,提出了一种利用最优同变估计的数字水印优化算法。该算法利用最优同变估计及进化策略实现全局搜索及优化的特点,并对自适应有限元数字水印结构及相关参数进行了优化。理论分析及实验结果都证明了该算法的有效性。     

基于模式识别的火灾烟雾探测中抗水雾干扰研究

水雾与火灾烟雾在颜色、形态以及面积扩散等方面均具有相似性,容易对基于图像识别的火灾探测技术形成干扰。在同一地点及环境下使用监控系统录制火灾烟雾和水雾的真实视频,从运动方向特征和纹理特征着手进行分析,并利用支持向量机(support vector machine,SVM)对视频进行火灾烟雾和水雾的识别。实验结果表明,火灾烟雾与水雾在运动方向特征及纹理特征中熵和对比度上有明显差异,火灾烟雾识别时使用运动方向特征及纹理特征既能准确的识别出火灾烟雾,又能极大减小疑似烟雾目标带来的干扰。     

不确定性数据的分类方法研究综述

传统的数据挖掘分类方法能够成功地应用于确定性数据分类,但却无法满足绝大多数领域中复杂的不确定性数据的分类需求,由此出现了一系列针对不确定性数据的分类方法。通过大量研究,目前经典的分类算法及针对不确定数据分类的改进方法得到了很大发展,如改进后的支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法等日渐成熟。     

机织物单向导湿性能企业标准的制定与评价

鉴于单向导湿机织物的性能评价缺乏有效的标准,导致生产企业无法评判产品所具备的单向导湿功能。本文参照美标AATCC TM 195-2009《织物的液态水分管理特性》和国标GB/T21655.1-2008《纺织品吸湿快干性能的评价第一部分:单项组合试验法》,制定出一套评价机织物单向导湿性能的企业标准。标准包括6项检测指标:润湿时间、吸水速率、最大润湿半径、扩散速度、单向传输指数、综合导湿快干能力。用本标准对企业提供的单向导湿机织面料进行测试,结果表明该标准科学合理,结果可靠,可适用于生产企业的产品评判。     

基于LabVIEW的纤维投料机非线性偏差校正

针对纤维投料机在纤维称量过程中偏差过大的现象,在分析纤维投料机结构与工作原理的基础上,基于LabVIEW对纤维称量过程的数据采集,利用回归分析及最小二乘拟合原理,建立了纤维投料机质量称量过程非线性校正数学模型,并利用 LabVIEW 上位机系统将拟合系数实时反馈至可编程逻辑控制器( programmable logic controller,PLC)的质量称量控制模块,实现了对质量称量过程的实时自动校正.通过静态加载试验及沥青玛蹄脂碎石( stone mastic asphalt,SMA)混合料的路用性能试验对校正后的质量称量系统进行了验证.结果表明：采用该控制方式后,纤维质量称量偏差由校正前的7.3%下降至1.4%,达到了±2%的误差设计要求.校正后生产的SMA混合料空隙率降低了17%,车辙变形量减少,动稳定度提高了4.4%,抗弯拉强度与弯曲破坏劲度模量分别提高了7%和10%,且其他路用性能指标均比校正前有所提高,并与室内试验最佳纤维掺量下的性能相吻合,为避免纤维少投或多投现象的发生及提高SMA混合料的质量提供了一定的帮助.     

金属离子对车载制氢机制氢效率的影响

针对向车载制氢机加水带入的金属离子导致制氢效率偏低的问题,在制氢测试系统实验台上研究加入含不同Zn2+、Fe3+和Cu2+质量浓度的溶液对制氢效率的影响.在电解电流为30 A,初始温度为19.7℃,压力恒为0.1 MPa条件下,电解2 L质量分数为30%的KOH溶液与其对应加入50 mL含不同金属离子质量浓度溶液做比较.试验结果表明：随着电解的进行,加入溶液所含的金属离子质量浓度越高,KOH溶液的电解电压越高,制氢速率越低,制氢效率越低.