几种评定直线度误差的方法

通过测量机床导轨直线度误差,对直线度误差评定和计算的三种方法进行了比较。针对误差曲线,提出了最佳均方逼近;用作图法判断符合最小条件的两包容平行线的条件。     

电力系统动态安全域的LS-SVM在线拟合法

提出了一种基于支持向量机的电力系统动态安全域在线拟合方法。支持向量机在解决非线性有限样本和高维识别方面有明显优势,但标准支持向量机在学习时需要求解复杂的二次规划问题,耗时较多。为此采用最小二乘支持向量机的二值分类算法,构造了二类和三类分类器对运行点的稳定状态进行判断,以最小二乘线性系统代替二次规划方法的标准支持向量机进行模式识别和函数估计,解决了大样本数据建模和运算速度慢的问题。同时采用回归算法构造稳定裕度拟合器,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度。最后以EPRI-36节点模型为算例进行仿真计算,仿真结果表明该方法避免“维灾难”问题的同时,能更好地拟合动态安全域的边界,且进一步证明了该方法的有效性和准确性。     

基于最小误差估计的综合时间序列预测法及其应用

电力需求预测是当前电力企业营销部门面临的重要课题之一,结合现有时间序列预测技术的特点,提出了一种基于最小误差的综合时间序列预测方法,结合某电力企业的实际销售电量进行了分析和预测,证明了提出方法的正确性和可行性。     

复杂环网保护配合的网络分割新算法

对大规模复杂环网预先进行网络分割是降低最小断点集问题计算复杂性的有效途径.根据复杂环网拓扑联接的特点,提出了一种基于节点邻接矩阵的割节点辨识与网络分解新算法.该算法利用改进的广度优先搜索技术,通过搜索简化后的节点邻接矩阵能快速找到割节点,同时将复杂环网分解为若干小的子网,大大降低了求解最小断点集的复杂性.给出的详细算例证明了该算法的正确性和实用性.     

一种基于图示求解的分布式发电优化配置方法

分布式发电(Distributed Generation)对配网潮流及电压的影响主要与其位置和容量有关.提出一种基于馈线潮流分布图示求解DG优化配置的新方法,DG和负荷均采用较简单的恒功率模型,馈线首端采用恒电压输出模型,得出馈线潮流分布图,根据引入DG对潮流和电压影响的规律,来求解DG的优化配置问题.该方法可以使得大部分目标函数和限制条件在图示中简单易了,避免传统优化算法繁琐的过程.最后通过仿真算例并于遗传算法结果进行比较证明了方法的有效性和准确性.该方法是不同于传统优化算法的一种新思路,可对DG注入容量、注入位置的选择提供理论参考依据.     

一种基于最小二乘支持向量机的年电力需求预测方法

针对电力系统年用电量增长的特点,将最小二乘支持向量机LS-SVM(least squares support vector m a-ch ine)回归模型引入年电力需求预测领域,并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络ANN(ar-tific ial neural networks)的智能预测方法比较,该模型优点是明显的:1)将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程;2)整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了预测的稳定性;3)将年电力需求预测的外插回归问题转换为内插问题,提高了预测精度。应用实例表明:该模型实现容易、预测精度高,更适合年电力需求预测。     

基于模式的XML数据转换方法的研究

本论文通过对XMLSchema、XML文档之间关系的分析,采用XPP编程模型对XML文档进行解析,设计出描述数据模型和自描述对象数据模型,很好地解决了结构不固定、不规则、形式多样化的半结构化数据的数据转换问题。     

用"破圈法"求全部最小生成树的算法

求连通图的最小生成树是数据结构中讨论的一个重要问题．但在现实生活中，经常遇到如何得到连通图的所有最小生成树．针对此问题，运用“破圈法”思想，对所给的图进行约化，在约化图的基础上，提出了求全部最小生成树的算法，给出了应用例子．     

一种基于最小二乘的DS-SS系统抗窄带干扰方法

针对DS—SS系统未知且统计特性不易获得的窄带干扰，基于最小二乘的方法，在建立信号模型的基础上提出了一种新的抗干扰方法，并对该方法进行了理论推导和计算机仿真．结果表明，该算法对DS-SS系统抗强窄带干扰具有较好的抗干扰效果，与自适应线性滤波算法相比，抗干扰性能更好．     

关联规则挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用

介绍关联规则挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用.以世界排名前6位的王皓和柳承敏比赛的技战术数据为挖掘对象,采用脚本描述方法对比赛技战术数据进行采集,利用关联规则挖掘中的Apriori算法,寻找比赛中技战术之间的关联关系,从而为教练员的指导和决策提供科学依据.