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1.
梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。 相似文献
2.
3.
基于BP神经网络马尔科夫模型的径流量预测 总被引:4,自引:1,他引:4
讨论了马尔科夫链状态划分的黄金分割率法和"马氏性"检验法,并针对BP神经网络预测和马尔科夫预测的优缺点,提出了BP神经网络与马尔科夫相耦合的BP神经网络马尔科夫模型,以石泉水库年入库径流量为例,验证了该方法的可行性. 相似文献
4.
基于改进遗传算法的水电站水库优化调度 总被引:12,自引:1,他引:12
在遗传算法中为避免采用二进制编码时存在的编码冗余问题,本文提出了一种基于十进制整数编码的改进遗传算法,并进行水电站水库优化调度研究.用遗传算法进行水库优化调度计算可从多个初始点开始寻优,占用内存少,能以较快速度找到全局最优解.实例计算并与常规优化相比,表明该方法简便、快速,可避免水库优化调度中的维数灾. 相似文献
5.
6.
基于LS-SVM和PSO相结合的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法.以历史负荷数据、气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来日最大负荷进行预测.该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并应用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,提高了预测模型的训练速度和预测能力.实际算例表明,使用上述方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络法的预测结果相比,前者具有更高的精度和更强的鲁棒性. 相似文献
7.
基于耗散结构理论和灰色关联熵的水资源系统演化方向判别模型研究 总被引:39,自引:3,他引:39
水资源系统是一耗散结构,本文以水资源量作为序参量,来描述水资源系统的有序性和演化方向。依据协同学理论,水资源系统要维持有序就要求经济、社会、生态子系统相互协调,系统序参量之间相互协同。应用耗散结构理论和灰色系统理论,把灰关联度与熵结合起来,以序参量为基础,建立了基于灰关联熵的水资源系统演化方向的判别模型,为水资源系统分析提供了新方法。并将该模型应用于黄河流域水资源系统的演化评价,为实施临界调控提供了依据。 相似文献
8.
针对石灰-粉煤灰联用处理高浓度含氟废水工艺的研究。研究结果表明,石灰一级处理L25(56)正交实验确定的最佳条件为温度为10℃、石灰投加量0.15 g、反应时间为30 min、PAM(浓度1%)加入量为0.1 mL、pH为7.0,该条件对200~1000 mg/L浓度范围的含氟废水具有较好的适用性;粉煤灰二级处理L27(313)正交实验确定的最佳条件为温度为35℃、粉煤灰加入量6.0 g、吸附时间为90 min、pH为5.5;采用石灰-粉煤灰联用处理1000 mg/L含氟废水,出水氟离子浓度可低至4 mg/L。工艺材料价廉易得、工艺简单、对含氟废水浓度适应性较宽。 相似文献
9.
10.