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针对采用传统参数估计方法得到的模型拟合误差较大的问题,建立多重威布尔混合分布参数估计的非线性最小二乘模型,并提出基于模拟退火(SA)思想的自适应粒子群(PSO)算法进行求解。在PSO算法优化过程中,采用自适应方法调整惯性权重和加速因子,加快其收敛速度;引入模拟退火机制,根据Metropolis准则确定最优粒子的取舍,改善其全局搜索能力。将该方法应用到某型柴油机喷油器失效分布的参数估计中,并与图解法、基于Levenberg-Marquardt的非线性最小二乘法、标准PSO算法、自适应PSO算法求解的结果进行比较,分析所提方法的优化性能及精度。结果表明,该方法能够有效提高多重威布尔混合分布模型参数估计的精度和效率。 相似文献
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随着科学技术的发展和大众需求水平的上升,近年来我国的通信行业取得了迅猛发展.尤其是迎来的5G大数据时代,随着信息交互的需求上升,通信基站或小型机房的数目剧增.同时,基站或小型机房内部所必需配备的基础设施,比如空调、新风换气扇等的数量也随之增加.其中,空调等制冷系统的耗电量在机房内的总耗电量中的占比不容小觑.所以,空调的节能技术发展与研究备受通信行业的关注.结合传统的气流式空调节能技术,以低碳环保为理念,提出了一种附加风光储能、依据新风系统的新型节能换气扇,实现对基站或小型机房空调的节能,达到降本增效的目的. 相似文献
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