基于混合扰动的超短期风电功率ELM集成预测

本文提出一种基于混合扰动的极端学习机集成预测算法对超短期风电功率进行预测,即通过Bootstrap算法和RS算法产生基分类器之间的差异性,然后利用加权平均的方法集成各个体ELM的预测结果。实验表明,与个体预测模型相比,该算法有更高的预测精度。     

数据宽带网的流量控制与性能分析

在网络规模、通信设备和用户数量不断增多的情况下,只有完成宽带网络资源的优化配置才能确保网络的正常运行。因此,基于这种认识,本文对数据宽带网络的流量控制设备的部署、连接和流量控制措施的实施问题进行了分析,并对数据宽带网流量的性能分析问题展开了研究,以便为关注这一话题的人们提供参考。     

基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进SVM集成预测

针对不平衡数据集分类问题,本文提出一种基于改进ROF的集成SVM分类方法。实验结果表明,采用本文提出的方法预测蛋白质结晶偏好性,可以有效提高预测精度。     

求解任意形状厚板自由振动的微分容积法

用一种新型的数值方法－微分容积法求解具有任意形状的厚板自由振动问题。该方法的基本思想是将任意一个线性微分算子对函数的作用值如一个连续函数或其任意阶偏导数、或其线性组合在某点处的值表示为域内各点函数值的线性加权组合，如此可将问题的控制方程和边界条件离散成为一组线性齐次代数方程。这是一典型的特征值问题，其特征值可用子空间迭代法求解。文中给出了详细的计算公式，用一些数值算例说明了该方法求解中厚板自由振动问题的可行性、有效性和通用性，并通过与有关文献比较验证了该方法的数值精度。     

FEC法生长Si和In双掺GaAs单晶生长技术

研究了几种消除LEC GaAs材料的位错措施以降低温度梯度从而尽可能降低晶体的热应力。掺入等电子In或Si使杂质硬化,为了抑制晶体表面产生位错,开发了全液封切克劳斯基(FEC)晶体生长技术。结合以上三种技术开发出了Si和In双掺FEC GaAs单晶生长技术以消除位错。采用此技术已生长出半导体低位错密度的GaAs晶体,经证实这种掺Si和In低位错GaAs衬底可以满足GaAs LED制作。     

基于改进人工鱼群优化的精馏过程再沸器控制

本文提出一种基于改进AFSA优化微分先行PID控制器的方法,即首先将传统寻优过程中顺序执行的追尾、觅食和聚群行为调整为并行执行,以缩短算法运行时间,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的AFSA对在建立好的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化。仿真结果表明,采用本文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能。     

基于多种群遗传算法的LQR控制器设计

为了克服LQR最优控制方法中权重确定困难的问题,本文提出一种基于多种群遗传算法优化LQR控制器的加权系数。通过对主动悬架控制规律的设计结果表明,与被动悬架相比,基于多种群遗传算法的LQR控制方法可以有效提高主动悬架的性能。