一种面向中长期交易数据安全校核的方法设计

为解决中长期交易安全校核由于规模较大、混合整数变量较多而导致的计算效率偏低问题，设计了一种基于分布式计算的中长期交易安全校核方法。在深入分析该计算方法基本概念与实施要点的基础上，提出了基于粒子群算法的分布式计算方法。通过拆分中长期交易安全校核模型中开停状态的整数变量，即将原有的大规模混合整数规划问题拆分为相互独立的多个子问题，从而实现了原问题的并行计算。在某电网实际数据上构造的算例表明，在确保计算可信度的前提下，分布式计算方法可有效提升中长期交易安全校核的计算效率。且所提方法的计算耗时仅为38 s，显著优于对比方法。     

基于网格技术的电力交易数据的存储处理方法

为满足电力交易系统中计算资源有效调度、多元信息及时处理的需求,文中基于网格技术,研究了电力交易系统中的数据高存储与处理方法,设计了一款以服务为中心的交易系统。该系统使用的网格技术可面向大规模复杂计算、网络资源共享的技术服务,较好地契合了多区域电力交易系统的使用场景。使用Java语言,基于Globus工具完成了系统的开发,为后续多区域、多级别电力系统联网的分布式计算、资源共享、系统设计提供了参考。     

基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划

在无人机航迹规划中,通过改变惯性权重和采用自适应粒子群编码方式,以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为航迹的评价指标,将约束条件、地形地貌及威胁信息引入适应度函数等方法,对粒子群优化算法进行改进,解决了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优的问题.仿真结果表明,该方法可实现在线实时航迹规划.     

电力市场下负荷分析与预测优化方法的研究

在电力市场环境下,负荷的分类和预测至关重要。为了提高预测的速度与精度,提出了运用粒子群与误差反向传播(BP)神经网络相结合的预测方法 (POS-BP法)和模型。并根据某市电业局电力负荷数据建立了模型,运用PSO-BP算法对次日负荷进行了预测。从预测结果看该方法收敛速度快、预测精度显著提高。应用于电力市场分析及预测有很好的效果和前景。     

高频地波雷达系统优化控制的研究与建模

现代电子工业技术的发展使高频地波雷达的功能不断扩增,导致雷达系统控制十分复杂。因此,需要通过系统的性能评估、优化及智能控制使之能够在各种情况下发挥其最大效能。依据高频地波雷达的特点和探测目标类型进行系统建模仿真。考虑不同模糊控制方法在高频地波雷达系统中的可行性,将遗传算法和粒子群优化算法等方法与模糊控制结合实现对雷达系统的优化控制。通过对雷达信号频率、功率和相参积累时间的模糊控制达到期望的工作性能。利用Matlab设计GUI控制界面。     

高频地波雷达系统优化控制的研究与建模

现代电子工业技术的发展使高频地波雷达的功能不断扩增,导致雷达系统控制十分复杂。因此,需要通过系统的性能评估、优化及智能控制使之能够在各种情况下发挥其最大效能。依据高频地波雷达的特点和探测目标类型进行系统建模仿真。考虑不同模糊控制方法在高频地波雷达系统中的可行性,将遗传算法和粒子群优化算法等方法与模糊控制结合实现对雷达系统的优化控制。通过对雷达信号频率、功率和相参积累时间的模糊控制达到期望的工作性能。利用 Matlab设计 GUI控制界面。     

采用粒子群优化算法的无人机实时航迹规划

战场环境是动态变化的,很难预先获得全局精确的威胁信息,因此需要无人机具备一定的实时航迹规划能力.采用连续型粒子群优化(PSO)算法进行无人机参考航迹的实时规划,以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为适应度函数的评价指标,得到代表最优航路的离散点.对算法进行了相应的仿真,结果表明该方法费时短,占用内存少,可以满足在线实时航迹规划的要求.     

面向大数据的实时经分平台的设计与实现

针对当前电信运营商迫切需要实时、准实时各项经营指标分析和监控的能力的问题,提出面向大数据的实时经分平台的设计建设方案.首先,引入同步软件,从采集数据源端数据库到目标端数据库同步,实现数据的快速采集传输,提升采集效率.然后,构建实时数据处理框架,增强流采集和流计算能力,实现实时计算引擎结合实时数据处理可视化流程编排能力....     

实现科技信息服务实践的平台及关键技术研究

针对现有科技信息服务平台中信息获取不准确、服务系统不完善等问题,引入人工智能技术,并设计出改进后的混沌粒子群算法进行人工智能神经网络训练,将变量从混沌空间变换到解空间,然后进行搜索,提高了计算速率,降低了算法陷入局部极值的概率。在存在信号干扰的情况下,能够快速、准确地估计信息的距离和方位,省去了二维谱峰的搜索,提高了计算效率。实验结果表明,该研究采用人工智能技术后,计算速率提高了两倍,大大降低了误差率。     

移动通信网信令处理平台的实时人流量统计方法*

调研分析了传统人流量统计方法,结合用户提出的实际需求,研究了一种在移动通信网信令处理平台上实现的实时人流量统计方法。通过对海量的用户通信事件信令数据进行挖掘分析,结合区域划分和时间维度数据,实现区域内人流量的实时统计。最后通过Web程序向用户提供统计结果展示,实际应用验证了该方法的有效性。     

一种双基地雷达探测性能评估的改进方法

一发两收配置下双基地高频地波雷达相对于单基地雷达的优势为提高探测精度和目标截获能力.同时, 双基地高频地波雷达作为一种大型的雷达探测系统, 影响其探测性能的因素众多, 为双基地高频雷达探测性能建立一套有效的评估体系, 对于雷达初期建设与使用过程中的维护与升级, 都具有重要的指导意义.本文结合高频地波雷达和双基地雷达各自特点, 提出了一种基于粒子群算法改进的层次分析法, 克服了传统层次分析法的判断矩阵和一致性检测分离的缺点, 提高了评估方法的可信度与可靠性, 为双基地高频地波雷达探测性能评估提供了一种较为可靠的方法.     

基于改进混合粒子群算法的无人机充电路径规划方法

无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks, WRSNs)是由若干个可无线充电的传感器节点自组织形成的网络。利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)作为移动电源,对WRSNs网络中传感器节点进行充电,将无人机飞行能耗联合传感器节点充电量作为优化目标,提出一种惯性权重线性递减混合粒子群算法,对无人机的充电路径进行规划。仿真验证表明,相比传统的粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,该算法在收敛速度、无人机飞行能耗以及传感器节点充电量等指标上都有明显的优势。     

基于改进WKNN的蓝牙室内定位方法

大型商超、地下停车场等公共场所对室内定位的需求迫切,而GPS定位技术无法实现室内定位。针对传统定位算法定位精度低的问题,文中提出一种基于改进WKNN的蓝牙室内定位方法。首先构建欧氏距离与曼哈顿距离融合的相似度度量函数,改进权值的计算方法;在此基础上,针对偏差较大的跳跃点以及长时间连续定位采集数据量庞大的特点,提出一种基于粒子群的滤波算法,使预测轨迹更贴近真实轨迹。实验结果表明：与传统WKNN算法相比,所提方法定位精度提高约40 cm;相比传统的卡尔曼滤波,基于粒子群的滤波算法可以进一步将定位精度提高约4 cm。     

基于HPSO-BP神经网络融合的隧道照明功率预测

针对当前高速公路隧道照明存在的过度照明问题,采用一种混合粒子群算法和BP神经网络相结合的联合优化算法实时预测所需LED功率。该算法优化了神经网络的初始权值和阈值,克服了种群易陷入局部极小的缺点,同时也加快了收敛速度,将优化好的神经网络用于预测LED功率减小了误差。具体措施是将由传感器实时采集的洞外亮度、车流量及其车速、能见度作为照明控制系统的输入量,经过计算所得的隧道照明的调光值作为照明控制系统的输出量,搭建一个4个输入1个输出的控制模型,用混合粒子群优化神经网络对监控数据进行训练分析,拟合输入输出的关系,最终实现实时预测调控的目的。以赣州市尖峰岭隧道的真实数据进行设计,Matlab仿真结果表明,基于HPSO-BP神经网络算法比传统BP神经网络算法在预测精度和收敛速度性能上表现得更加优秀,可以达到实时预测调控的要求,减少了照明能耗。     

面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法

针对多目标突防组网雷达系统(NRS)场景,该文提出一种面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法.首先,采用组网雷达在干扰环境中对目标的检测概率作为干扰性能指标;然后,结合不同突防目标的检测性能需求,建立了包含干扰波束和发射功率2个优化变量的资源优化模型,并利用粒子群算法对资源优化问题进行求解;最后,考虑到组网...     

基于动态博弈的目标分配方法研究

以博弈论为基础,防空火力单元与攻击飞机多次对抗为作战背景,建立了基于动态博弈的防空火力单元目标分配模型.利用双矩阵博弈纳什均衡求解与数学规划的关系,建立了求解纳什均衡的二次规划,利用混合粒子群算法进行求解.仿真结果表明:用博弈论研究防空火力单元与攻击飞机多次对抗过程中的目标分配问题时,符合实际作战过程,真实性好,应用价值较高.     

某于动态博弈的目标分配方法研究

以博弈论为基础,防空火力单元与攻击飞机多次对抗为作战背景,建立了基于动态博弈的防空火力单元目标分配模型.利用双矩阵博弈纳什均衡求解与数学规划的关系,建立了求解纳什均衡的二次规划,利用混合粒子群算法进行求解.仿真结果表明:用博弈论研究防空火力单元与攻击飞机多次对抗过程中的目标分配问题时,符合实际作战过程,真实性好,应用价...     

基于MIPSO-LBFGS混合算法的色谱光谱分离方法

高效液相色谱联用二极管阵列检测器(HPLC-DAD)数据的分离工作是为了从仪器产生的混合物中提取所有成分的光谱曲线和色谱峰曲线。为了提高其分离精度和缩短训练时长,基于特定信号生成器(SSG)和广义高斯参考曲线测量模型(GGRCM),提出了多目标粒子群-拟牛顿混合算法(MIPSO-LBFGS)对HPLCDAD数据的分离方法,可以在预先不知道化合物数量的情况下,同时分离出色谱和光谱。实验结果验证了MIPSO-LBFGS算法在保证算法的全局收敛性的同时,又能有效发挥局部寻优作用,并且改善了多目标粒子群算法后期收敛速度慢的缺陷。