基于随机模型的艾滋病预防与控制策略研究

建立了艾滋病传播过程中感染者人数占总人口比例所满足的随机模型,分析了环境因素对艾滋病传播过程的影响,利用数值解方法对模型进行分析,结合我国数十年间艾滋病病毒感染者实际数据进行仿真,验证模型的有效性;并对未来我国艾滋病病毒感染者人数占总人口比例进行预测,通过对其中的传染率控制指标β进行分析,得出这一指标的波动对艾滋病流行趋势的影响.通过分析其均值与方差,提出对β的调整策略以达到一定的控制目标,从而为艾滋病的预防和控制提供一定程度上的决策支持.     

《三国群英传Ⅶ》巧用野外随机事件

这部作品和前作相比变化并不大,加入了一些新元素的同时,一些老元素也保留了下来,比如野外随机事件,它可以让玩家在战斗之余还能做一些其它有趣的事情。我想玩家们对于打捞沉船都不会感到陌生吧,虽然打捞出宝贝的可能性不大,但一些玩家会采用S／L大法反复尝试,直到打捞出好东西。     

一个可证明安全的签名方案

可证明安全是指方案的安全性可以被证明．即该方案能够抵抗密码攻击。随机预言模型是可证明安全中的重要工具。近年来,椭圆曲线密码由于具有良好的性质,而引起了人们的普遍关注。利用椭圆曲线上的双线性对,设计一个签名方案,该方案在随机预言模型下是可证明安全的．并且效率也很高。     

关于在.NET平台下XML数据访问方法选择的研究

首先对.NET平台下访问XML数据的四种不同的方法进行了叙述,分析了四种方法的使用步骤,并比较了这些方法在不同情况下使用的优缺点,最后阐述了选择不同访问方法应遵循的条件.     

Petri网与数字系统设计

日益复杂的数字系统设计,须由各种专业的设计人员分工完成。他们之间需要一种描述系统的“共同语言”来沟通,这对于提高设计质量、缩短设计周期、减少设计费用具有积极意义。Petri网十分适合担任这一“共同语言”的角色。文章给出了数字电路测试仪器中的硬件设计的部分实例。     

含储能参与的日前市场价值公平分配机制

现有的节点边际电价机制中,由于传统发电商具有市场操控力,当储能独立参与市场出清时,各发电商采取策略性报价,打压并挤占储能电站的市场份额,阻碍了储能电站参与市场出清,间接导致市场出清总成本增大。为此,文中提出一种包含传统机组以及储能电站参与的市场竞争机制。首先,分析现有市场结算机制的弊端以及阻碍储能参与市场出清的原因;其次,建立含储能参与的市场出清模型,采用样本均值近似求解二阶段随机规划模型;接着,基于VCG结算机制,提出适应储能参与的日前市场价值分配机制;最后,提出解决激励相容而造成的系统收支不平衡问题的策略。文中采用修改后的IEEE30节点为例,证明该机制满足激励相容、收支平衡以及削弱传统发电商的市场操控力等性质,同时储能的参与将会减小系统出清总成本,降低市场价格剧烈波动的风险。     

基于RF-BiLSTM的柔直阀冷入阀水温预测及冷却能力评估

为实现柔性直流(voltage sourced converter-high voltage direct current,VSC-HVDC)换流阀冷却系统入阀水温的智能预测,文中提出一种基于随机森林(random forest,RF)和双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络混合的柔直换流阀冷却系统入阀水温的预测模型,并以此为基础对柔直换流站阀冷系统的冷却能力进行评估。首先,采用RF算法对由阀冷系统监测变量组成的高维特征集进行重要性分析,筛选出影响入阀水温的重要特征,与历史入阀水温构成输入特征向量。然后,将特征向量输入到BiLSTM预测模型,对模型进行训练并实现对入阀水温的准确预测和冷却能力定量评估。最后,以广东电网某柔直换流站为实例对所提方法进行分析,验证了所提出的基于RF-BiLSTM的混合模型预测精度优于BiLSTM模型、RF模型、支持向量机(support vector machine,SVM)模型和自回归滑动平均模型(auto-regressive and moving average,ARMA)模型,并且实现了冷却能力的定量评估。结果表明该换流站冷却裕量达98%,存在过度冷却、能源浪费的问题,与换流站现场运行情况相符,验证了文中所提方法的有效性和准确性。     

光电平台MEMS陀螺性能及滤波算法的Allan方差评价

光电稳定平台被广泛应用于火控、侦察、制导等武器系统中,具有提供重要的态势感知、监视、瞄准和搜跟能力。随着光电技术的发展,光电稳定平台变得更加精准和轻便小巧。MEMS陀螺具有体积小、重量轻、成本低、可靠性高、测量范围大的优点,使其已经成为小体积、低成本光电稳定平台的首选惯性传感器。但在光电稳定平台设计时,选用MEMS陀螺和陀螺滤波处理就成了首要的问题。本文首先介绍了基于Allan方差评价MEMS陀螺随机漂移误差的方法,描述了4种常用的陀螺滤波算法,然后基于Allan方差详细地分析了这几种滤波器的应用特性和滤波器参数对滤波性能的影响。可以看出,使用Allan方差可以很好地评估MEMS陀螺和滤波器性能,指导陀螺滤波器选型和滤波参数配置,该评估方法可有效地解决光电稳定平台设计阶段的陀螺选型和滤波器选型。     

计及多元不确定性的氢电耦合微电网多阶段动态规划方法

针对传统单阶段规划设计方法存在的初始投资成本高、源荷匹配性弱、经济性不足的缺点,提出了一种氢电耦合微电网多阶段动态规划方法,可确定各设备的最优配置容量和投资时机,并基于混合优化架构增强模型对多元不确定性的适应能力。其中,设备在规划周期内投资成本的波动不确定性特征以随机概率场景描述,可再生分布式电源出力和负荷需求不确定性则以不确定场景集合处理。在此基础上,进一步考虑微电网规划周期内的负荷增长率、设备性能衰退等动态因素,提升规划方案对未来动态信息变化的适用性,并最终构建随机-鲁棒混合整数线性规划模型描述微电网的多阶段动态规划问题。仿真结果表明,与传统的单阶段规划模型相比,所提方法的总成本降低近5.0%,初始投资成本降低近13.9 %,投资回收期缩短近32.9 %,有利于提升微电网规划方案的经济性。     

基于机器学习的飞灰含碳量预测模型比较研究

锅炉飞灰含碳量是衡量锅炉燃烧效率的重要指标之一,基于机器学习构建了一套能够准确预测飞灰含碳的模型。首先,借助随机森林算法解决了飞灰含碳实测值与其他输入特征频率不一致的问题;其次,采用基于随机森林的递归特征消除方法,从30个原始输入特征中提取出9个输入特征,在降低模型计算量的同时提高了预测准确度;最后,以某电厂330 MW机组锅炉实际运行数据,建立了线性回归、决策树、KNN、随机森林、Catboost、XGBoost 6个机器学习模型对飞灰含碳量进行预测。预测结果发现：决策树、KNN、随机森林和XGBoost模型预测效果较好,均方误差分别为0.010、0.009、0.006和0.006,线性回归模型表现最差;构建的预测模型在锅炉低、中、高负荷下均保持稳定。