针对传统轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)通信系统难以在视距信道受阻塞的非视距环境中正常工作以及无法有效保障多用户的服务质量(Quality of Service,QoS)需求问题,文中基于智能反射表面辅助技术将多用户的非视距信道转化...针对传统轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)通信系统难以在视距信道受阻塞的非视距环境中正常工作以及无法有效保障多用户的服务质量(Quality of Service,QoS)需求问题,文中基于智能反射表面辅助技术将多用户的非视距信道转化为等效的视距信道,并在此场景下提出基于太赫兹多用户OAM正交频分多址系统下行资源优化方法。基于双层迭代资源分配算法将非凸联合优化的求解分解成外部和内部两个优化流程,基于交替优化和凸优化理论逐一求解4个核心子问题,实现各用户QoS差异化保障下的系统容量最大化。仿真结果表明,所提方法在通信资源充足时对各用户的QoS需求保障率为100%。在反射单元数量为768时,所提系统比传统OAM系统的系统容量平均提高了19.1%,并且误码率更低。在用户数量为3、信噪比为20 dB时,相较于基于相位补偿的MU(Multiuser)-OAM系统,所提系统的误码率下降了40.5%。展开更多
针对锅炉过热汽温系统存在的大时延、强非线性和变量耦合等建模难题,建立了一种基于贝叶斯优化时间序列预测神经基扩展分析(neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting,N-BEATS)网络的过热汽温预测模...针对锅炉过热汽温系统存在的大时延、强非线性和变量耦合等建模难题,建立了一种基于贝叶斯优化时间序列预测神经基扩展分析(neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting,N-BEATS)网络的过热汽温预测模型。针对某600 MW超临界火电机组,结合机理分析确定模型的输入和输出变量,通过性能对比实验优化模型的输入/输出时延阶次、Block类型和激活函数,进一步利用贝叶斯优化算法对模型的超参数进行寻优,并与网格搜索、遗传算法的优化效果进行对比。采用该机组仿真运行数据进行建模实验,结果表明所提模型在预测精度方面优于传统优化方法及主流模型。展开更多
文摘针对锅炉过热汽温系统存在的大时延、强非线性和变量耦合等建模难题,建立了一种基于贝叶斯优化时间序列预测神经基扩展分析(neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting,N-BEATS)网络的过热汽温预测模型。针对某600 MW超临界火电机组,结合机理分析确定模型的输入和输出变量,通过性能对比实验优化模型的输入/输出时延阶次、Block类型和激活函数,进一步利用贝叶斯优化算法对模型的超参数进行寻优,并与网格搜索、遗传算法的优化效果进行对比。采用该机组仿真运行数据进行建模实验,结果表明所提模型在预测精度方面优于传统优化方法及主流模型。
