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考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测
1
作者 逯静 杨源浩 +1 位作者 汪中宏 王瑞 《发电技术》 2026年第1期53-64,共12页
【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特... 【目的】为充分利用历史信息,最大限度地优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了一种考虑天气耦合相似日的短期光伏功率预测方法。【方法】首先,利用模糊C均值聚类将数据集划分为不同天气类型,根据待测日对每个天气类型的隶属度和特征选择计算关联度权重因子,结合灰色关联分析计算历史日的相似度并筛选具有天气耦合的相似日集,通过变分模态分解将相似日集分解为不同频率的模态分量,实现进一步去噪。其次,为充分发挥模型非线性拟合能力,运用红尾鹰算法(red-tailed hawk algorithm,RTHA)对双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络模型进行超参数寻优,并构建RTHA-Bi LSTM模型对各个模态分量进行预测。最后,以我国江苏某电厂的实际数据为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性。【结果】在晴天、多云和雨天场景下,与无相似日方法相比,所提方法在单一模型和组合模型中均方根误差分别降低了9.1%、6.1%、2.9%和11.1%、6.5%、13.9%。【结论】所提方法可有效提升光伏功率预测精度,具有较好的鲁棒性和较强的预测能力,能较好地应对不同场景下的预测任务。 展开更多
关键词 光伏(PV)发电 功率预测 模糊C均值聚类 灰色关联分析 相似日 红尾鹰算法
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基于改进动麦优化模糊C-均值的WSN分簇信誉路由算法
2
作者 韩冰青 温锦笑 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期240-246,共7页
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举... 针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态选择簇首,实现负载均衡。最后,在数据传输阶段,采用单多跳轮询机制,并结合中继节点的负载、信誉值和路径衰减等构建路由适应度函数,利用改进动麦算法规划高效安全的传输路由,降低节点能耗并提高路由安全性。仿真结果表明,IFCAOR算法的网络生命周期较LEACH、IFCRA和HMABFOA分别提升93%、49.6%和34.3%,IFCAOR算法能有效平衡网络负载,延长网络生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊C-均值 动麦优化算法 分簇路由 能耗均衡
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融合空间纹理特征的三维模糊聚类算法
3
作者 金正洋 阎少宏 +3 位作者 张艳博 姚旭龙 陶志刚 陈志远 《应用科学学报》 北大核心 2026年第1期134-148,共15页
传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不... 传统的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法受初始聚类中心和噪声点的影响较大,且这些影响在复杂环境或是高维度空间中会被进一步放大。针对这一问题提出了一种融合空间纹理特征的三维FCM算法,旨在提取研究对象内部因组成成分分布不均匀而形成的密度差异显著区域。首先,参考二维空间灰度共生矩阵及平面纹理特征理论,将其延拓到三维空间,用以刻画空间纹理特征;其次,利用对比度纹理特征来优选出初始聚类中心;最后,将相异性纹理特征与传统FCM算法目标函数相融合,以提高算法的抗噪能力。在裂隙提取仿真模拟实验中,本文算法的目标提取准确率达到99.39%,较传统FCM算法(准确率为65.31%)提高了34%,验证了新型算法提取研究对象内部密度差异显著区域的可行性。在实际应用中,新型算法对于人体胸部骨骼的识别与提取也表现出优越的适用性。 展开更多
关键词 图像分割 模糊C均值聚类算法 灰度共生矩阵 纹理特征 岩石裂隙 人体骨骼
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基于模糊聚类与Copula的场景特征自适应风速预测模型
4
作者 王永真 唐豪 +3 位作者 韩特 李嘉宇 韩恺 冶兆年 《全球能源互联网》 北大核心 2026年第1期24-35,共12页
针对多变量风速预测中存在的特征选择复杂、计算效率低及模型泛化能力不足等问题,提出一种融合场景划分与最优Copula选择的自适应风速预测模型。构建了“场景聚类-动态变量选择-滚动预测”的三阶段协同机制:首先,采用模糊C均值聚类算法... 针对多变量风速预测中存在的特征选择复杂、计算效率低及模型泛化能力不足等问题,提出一种融合场景划分与最优Copula选择的自适应风速预测模型。构建了“场景聚类-动态变量选择-滚动预测”的三阶段协同机制:首先,采用模糊C均值聚类算法将多维气象数据划分为具有相似特征的天气场景;其次,运用Copula函数构建多变量相关性模型,依欧氏距离筛选最优Copula函数,结合综合相关系数,实现场景自适应的动态变量选择;最终,设计分场景LSTM预测模型与实时数据滚动更新策略,通过动态匹配场景特征与预测模型提升预测精度。以欧洲某地区公开的天气数据进行验证表明,所提出的方法模型在风速预测准确性上优于单一场景预测模型。具体表现为,均方根误差降低3.6%,标准化误差降低5.2%,平均绝对百分比误差降低4.2%,决定系数提高4.5%。 展开更多
关键词 风速预测 长短期记忆网络(LSTM) Copula函数场景自适应 模糊C均值聚类
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改进鲸鱼优化的模糊C-均值聚类算法
5
作者 孙林 薛红科 吕娟 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期112-125,共14页
由于模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering,FCM)算法对初始化聚类中心的选取具有高度敏感性,以及在迭代优化过程中易陷入局部最优的困境,提出了一种改进鲸鱼优化的FCM算法.首先,为了解决鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,... 由于模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering,FCM)算法对初始化聚类中心的选取具有高度敏感性,以及在迭代优化过程中易陷入局部最优的困境,提出了一种改进鲸鱼优化的FCM算法.首先,为了解决鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对初始解依赖较强的问题,在WOA初始化环节,融入Logistics-Tent混沌序列,扩大了WOA的搜索范围;其次,在WOA的位置更新公式构建中,引入了自适应权重机制,通过调整自适应权重的大小,控制个体的搜索范围,平衡了WOA的全局搜索的搜索能力与局部开发能力;然后,在位置更新结束后,引入邻域扰动策略,对最优解附近的邻域进行扰动,避免WOA陷入局部最优和出现过早收敛的情况;最后,为解决FCM算法对初始聚类中心过度敏感的问题,将FCM的目标函数作为WOA的适应度函数,使FCM算法获得与自适应优化算法相同的特性.10个基准测试函数和10个公开的数据集上的实验结果表明,所提算法是有效的. 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类 鲸鱼优化 混沌映射 自适应权重 邻域扰动
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基于FCM聚类的改进遗传算法求解绿色车辆-无人机联合配送研究
6
作者 马佳 金圣乾 马心茹 《包装工程》 北大核心 2026年第3期218-229,共12页
目的建立电动车-无人机联合配送路径规划模型,以系统总成本最小化为目标,涵盖固定成本、能耗成本及碳排放成本,兼顾时间窗、载重与能源约束,为实现绿色低碳物流提供决策依据。方法设计一种基于FCM聚类的多种群遗传算法,首先采用FCM聚类... 目的建立电动车-无人机联合配送路径规划模型,以系统总成本最小化为目标,涵盖固定成本、能耗成本及碳排放成本,兼顾时间窗、载重与能源约束,为实现绿色低碳物流提供决策依据。方法设计一种基于FCM聚类的多种群遗传算法,首先采用FCM聚类策略实现客户点在中转站间的优化分配,继而运用混沌初始化方法生成高质量初始种群,并通过子种群内及种群间的协同交叉变异机制提升算法性能。结果在12个小规模算例中,CPLEX在限制时间内均可以求得最优解。模型规模较大时,CPLEX在限制时间内均无法求得最优解,部分算例能输出当前找到的最优上界解,其余算例无法给出可行解。相较而言,算法在求解时间上有着很大优势,平均运行时间分别为30.27 s和2.30 s,均优于CPLEX。与LNS-GA相比,MPCGA-FCM在求解质量上更优。结论与CPLEX、大规模邻域搜索思想改进的遗传算法对比,本文算法在求解质量和求解速度方面均展现出显著优势,验证了该算法能够有效求解2E-VRPD问题优化配送路径,提升车机协同配送效率,降低配送成本。 展开更多
关键词 车辆-无人机联合配送 改进遗传算法 碳排放 模糊C均值聚类
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基于分簇的OLSR路由协议在Ad Hoc中的性能优化
7
作者 范鉴维 胡波 李思照 《无线电工程》 2026年第1期61-69,共9页
自组织网络(Ad Hoc)的动态性与无中心化特性导致了传统路由协议在大规模网络场景下面临路由开销大、可扩展性差等问题。针对以上问题,提出一种基于分簇的优化链路状态路由(Clustering Optimized Link State Routing,C-OLSR)协议,通过引... 自组织网络(Ad Hoc)的动态性与无中心化特性导致了传统路由协议在大规模网络场景下面临路由开销大、可扩展性差等问题。针对以上问题,提出一种基于分簇的优化链路状态路由(Clustering Optimized Link State Routing,C-OLSR)协议,通过引入分簇网络架构,设计动态簇头(Cluster Head,CH)与网关节点的联合选举机制,将网络划分为逻辑簇,优化路由信息传播效率。CH负责簇内拓扑管理,减少冗余控制消息泛洪;网关节点保障跨簇通信的连通性,降低路由开销并提升网络稳定性。基于网络仿真软件NS3的仿真实验表明,相较于传统OLSR、AODV(Ad Hoc On-demand Distance Vector)及DSDV(Destination-Sequenced Distance Vector)协议,C-OLSR在平均端到端时延(Average End-to-End Delay,AEED)、吞吐量、包投递率(Packet Delivery Ratio,PDR)和路由开销等性能指标上均得到提升。 展开更多
关键词 自组织网络 路由协议 基于分簇的优化链路状态路由协议 分簇机制
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基于类内类间距离的KL散度聚类分割算法
8
作者 刘璐 吴成茂 《计算机系统应用》 2026年第3期160-169,共10页
当前基于KL散度的模糊聚类分割研究面临两个核心挑战:(1)如何有效平衡算法的抗噪性与计算效率,以满足实时性应用需求;(2)如何避免非凸目标函数导致的局部最优问题,提升在复杂图像上的准确性和稳定性.针对以上问题,本文提出了一种融合类... 当前基于KL散度的模糊聚类分割研究面临两个核心挑战:(1)如何有效平衡算法的抗噪性与计算效率,以满足实时性应用需求;(2)如何避免非凸目标函数导致的局部最优问题,提升在复杂图像上的准确性和稳定性.针对以上问题,本文提出了一种融合类内类间距离测度与KL散度的快速模糊聚类图像分割算法.首先,摒弃了仅最小化类内距离的传统思想,通过构建类内距离最小化与类间距离最大化之差作为新目标测度,使得类内距离尽量最小化而类间距离尽量最大化,保证了样本点归类时能精确地找到相应的类别,提高样本分类的准确性.其次,将KL散度与图像直方图相结合,一方面利用KL散度增强对噪声和非均匀数据的鲁棒性,另一方面借助直方图大幅减少算法迭代的计算数据量,在提升区域一致性的同时确保了算法的高效性,有效解决了现有方法在鲁棒性、准确性与实时性难以兼得的困境,使得算法在医疗、智能驾驶、机器人导航等领域更适用.通过大量不同种类图像分割测试结果证实,本文所提出的新类内类间基于KL散度的模糊C均值聚类算法是有效的,尤其分割噪声较大的大篇幅图片时分割效果较好,既能去除噪声又能满足实时性分割要求. 展开更多
关键词 聚类分析 模糊C均值聚类 类内类间距离 KL散度 图像分割 噪声鲁棒性 直方图 实时性
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基于改进模糊C均值聚类的科技企业财务数据异常检测
9
作者 杨晓琳 张喆瑛 《计算机应用文摘》 2026年第3期218-220,共3页
现有财务数据异常检测方法多依赖于人工特征工程或单一特征融合策略,难以适应科技企业财务数据的异构性及非均衡分布,导致误报率偏高、结果稳定性不足。为此,文章提出一种基于改进模糊C均值聚类的科技企业财务数据异常检测方法。首先,... 现有财务数据异常检测方法多依赖于人工特征工程或单一特征融合策略,难以适应科技企业财务数据的异构性及非均衡分布,导致误报率偏高、结果稳定性不足。为此,文章提出一种基于改进模糊C均值聚类的科技企业财务数据异常检测方法。首先,采用改进的模糊C均值聚类算法对经过预处理的科技企业核心财务数据进行簇群划分,形成与正常运营模式匹配的财务特征簇。在此基础上,融合隶属度与距离两个维度,构建数据异常判定规则。最后,通过隶属度计算和规则校验,输出异常检测结果并标注异常类型。实验结果显示,该方法平均误报率仅为4.6%,异常识别置信度的四分位距较两种对比方法分别缩小41.2%和35.7%,表现出较低的误报率与更高的检测稳定性。 展开更多
关键词 改进模糊C均值聚类 科技企业 簇群划分 财务数据 异常检测
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基于FCM-CNN的电能表计量性能评估方法
10
作者 于洪 柳志超 《制造业自动化》 2026年第1期105-112,共8页
为提升智能电能表在多变计量环境下的性能稳定性,提出一种基于大数据分析的电能表计量性能评估方法。该方法利用标准实验室条件下的测量误差统计结果,并融合现场电表运行数据及其环境因素,对误差进行系统性修正。首先,采用FCM聚类算法,... 为提升智能电能表在多变计量环境下的性能稳定性,提出一种基于大数据分析的电能表计量性能评估方法。该方法利用标准实验室条件下的测量误差统计结果,并融合现场电表运行数据及其环境因素,对误差进行系统性修正。首先,采用FCM聚类算法,对实验室与现场环境数据进行聚类分析,以实现环境特征的有效分类。随后,基于卷积神经网络CNN模型,对电压、电流、功率因数及环境参数等多维数据进行深度特征提取与建模,构建电能表误差与影响因子之间的非线性映射关系。最后,基于所建立的模型对现场智能电能表的测量误差进行校正。实验结果表明,该方法可有效提升误差修正精度,验证了所提方法在电能表计量性能分析与优化中的可行性与有效性。 展开更多
关键词 智能电能表 模糊C均值聚类 卷积神经网络 计量性能评估
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基于多样性场景性能的微电网鲁棒经济优化算法
11
作者 钱帮远 郑鹏远 单婷婷 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期107-116,共10页
针对微电网中可再生能源和负荷的不确定性,文中提出基于多样性场景性能的微电网鲁棒经济优化算法。该算法对历史数据进行K-means聚类,得到典型场景序列和最小包络集序列。基于最小包络集序列构建两阶段鲁棒优化模型,从而计算最小包络集... 针对微电网中可再生能源和负荷的不确定性,文中提出基于多样性场景性能的微电网鲁棒经济优化算法。该算法对历史数据进行K-means聚类,得到典型场景序列和最小包络集序列。基于最小包络集序列构建两阶段鲁棒优化模型,从而计算最小包络集内的最恶劣场景序列。通过将期望场景、典型场景序列和最恶劣场景序列混合,构造多样性场景集。在日前计划阶段,算法以任意场景下的设备正常运行及功率平衡为约束条件,以多样性场景对应的微电网运行成本概率加权为目标函数,构建两阶段鲁棒优化问题,并通过列与约束生成算法求解,从而确保“多样性场景性能最优,所有场景可行”。在日内调度阶段,利用可再生能源和负荷的测量数据,基于日前计划调度结果,对传统能源发电功率和电网交互功率偏差进行惩罚,进而调整微电网日前优化解,使微电网的经济性提升。最后,通过仿真算例对提出的方法进行验证,证明所提方法具有一定的经济性和鲁棒性。 展开更多
关键词 微电网 K-MEANS聚类 典型场景 最小包络集 多样性场景 列约束生成算法
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基于超像素的改进FCM电力设备红外图像分割 被引量：1
12
作者 吴晓君 余显喆 +2 位作者 王鹏 赵鹤 李天成 《红外技术》 北大核心 2025年第2期235-242,共8页
针对传统模糊C均值(FCM)算法在图像分割中存在分割精度低、收敛速度慢、对初始聚类中心选取不佳而陷入局部最优等问题,提出一种适用于电力设备红外图像的基于超像素的改进FCM分割方法。首先,采用多特征融合的简单非迭代聚类(SNIC)超像... 针对传统模糊C均值(FCM)算法在图像分割中存在分割精度低、收敛速度慢、对初始聚类中心选取不佳而陷入局部最优等问题,提出一种适用于电力设备红外图像的基于超像素的改进FCM分割方法。首先,采用多特征融合的简单非迭代聚类(SNIC)超像素算法对图像进行预分割,用超像素代替像素表达图像特征,降低后续处理复杂度;其次,运用最大类间方差的思想,选取类间方差最大时灰度直方图最大值对应的灰度值作为改进算法的初始聚类中心,避免生成局部最优解;最后,将多特征融合的SNIC算法与FCM算法结合,实现电力设备红外图像分割。实验结果表明:该算法在设备轮廓和局部高温区域的分割上改善了对比算法存在的欠分割现象,提升了运算效率,为后期电力设备故障诊断奠定基础。 展开更多
关键词 红外图像 模糊C均值聚类 超像素 初始聚类中心
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基于模糊C均值聚类的地铁盾构穿越既有桥梁风险评价及控制措施 被引量：2
13
作者 穆坤 吴佐政 +1 位作者 张建新 杨磊 《天津城建大学学报》 2025年第2期95-100,共6页
地铁盾构隧道穿越桥梁施工会对既有桥梁造成一定的安全风险.本文基于天津地铁4号线某区段隧道下穿铁路桥工程进行风险因素识别,构建盾构施工风险评价指标体系;采用AHP层次分析法确定各风险评价指标权重;引入模糊C均值聚类方法,进行盾构... 地铁盾构隧道穿越桥梁施工会对既有桥梁造成一定的安全风险.本文基于天津地铁4号线某区段隧道下穿铁路桥工程进行风险因素识别,构建盾构施工风险评价指标体系;采用AHP层次分析法确定各风险评价指标权重;引入模糊C均值聚类方法,进行盾构下穿桥梁施工风险评价,并提出其风险控制措施.研究成果可为类似工程风险评估提供借鉴. 展开更多
关键词 盾构隧道 模糊C均值聚类方法 既有桥梁风险评价 控制措施
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低温天气下考虑风机运行状态聚类的短期风电功率预测方法 被引量：4
14
作者 张扬帆 李奕霖 +3 位作者 叶林 付雪姣 王正宇 王耀函 《发电技术》 2025年第2期326-335,共10页
【目的】低温天气给包含高比例风电等新能源的电力系统运行带来了挑战,提升低温天气下的短期风电功率预测精度,将为电力系统的调度运行提供有效的决策信息。为此,提出一种低温天气下考虑机组运行状态聚类的风电功率预测方法。【方法】... 【目的】低温天气给包含高比例风电等新能源的电力系统运行带来了挑战,提升低温天气下的短期风电功率预测精度,将为电力系统的调度运行提供有效的决策信息。为此,提出一种低温天气下考虑机组运行状态聚类的风电功率预测方法。【方法】利用机组运行状态与保护控制信息,采用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法对风电机组进行聚类;提出一种基于支持向量机的风机运行状态分组预测方法,预测风机是否处于正常运行状态;采用集成学习中的LightGBM算法预测风机正常运行时的功率值;基于运行状态和功率值的预测结果,给出风电场总体输出功率。最后,以冀北某风电场为例进行分析,验证所提方法的有效性。【结果】所提方法充分利用风机低温保护控制行为特征,准确预测了风电机组的关键切机时间,并给出停机容量,有效地拟合了风电功率曲线变化规律,将风电功率预测精度提升至90%以上。【结论】所提方法可为电力调度控制提供有效预测信息,也为大风等其他极端天气下的短期风电功率预测提供了参考。 展开更多
关键词 新能源 电力系统 风电 功率预测 机组运行 模糊C均值(FCM)聚类 支持向量机 电力调度控制
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基于模糊C聚类的激励下齿轮-转子系统故障特征提取及诊断
15
作者 张小翠 樊贵强 +1 位作者 李峰 汤锋 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第1期357-360,367,共5页
转子系统在运行期间发生不平衡振动时将会影响整体系统控制稳定性,甚至导致安全事故。为了提高激励下齿轮-转子系统故障效率,设计了一种基于模糊C聚类(FCM)的激励下齿轮-转子系统故障特征提取及诊断方法,并开展齿轮-转子系统故障诊断试... 转子系统在运行期间发生不平衡振动时将会影响整体系统控制稳定性,甚至导致安全事故。为了提高激励下齿轮-转子系统故障效率,设计了一种基于模糊C聚类(FCM)的激励下齿轮-转子系统故障特征提取及诊断方法,并开展齿轮-转子系统故障诊断试验对故障信号进行提取,再以小波阈值总体经验模式分解(EEMD)与模糊C聚类算法获取信号特征并判断其故障类型。单载荷工况下,样本依次接近各个齿轮状态隶属度,实际诊断结果和仿真基本接近,表明同运用EEMD与FCM方法诊断可以实现准确故障诊断效果。叠加载荷工况下,各故障状态形成了接近诊断结果,特征聚类结果分类明确,能够实现齿轮-转子系统故障的准确诊断。该研究对提高机械传动领域运行稳定性,尤其是在激励作用下系统隐藏的故障危险的排出方面具有很好的实际价值。 展开更多
关键词 齿轮-转子系统 故障诊断 模糊C聚类 激励
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基于稀疏分量分析的欠定结构模态参数识别
16
作者 甄龙信 任良 +1 位作者 董前程 周鹏 《机械设计》 北大核心 2025年第10期36-47,共12页
提出一种基于稀疏分量分析的欠定结构模态参数识别方法,该方法利用盲源分离思想解决结构模态参数识别问题。利用结构模态响应信号在频率能量域内的聚类特性,估计出各聚类线所代表的单一模态响应信号的频带范围,通过逆时频变换恢复各单... 提出一种基于稀疏分量分析的欠定结构模态参数识别方法,该方法利用盲源分离思想解决结构模态参数识别问题。利用结构模态响应信号在频率能量域内的聚类特性,估计出各聚类线所代表的单一模态响应信号的频带范围,通过逆时频变换恢复各单一模态响应信号,引入填充线以消除所恢复信号源的边界效应;采用模糊C均值聚类算法估计信号局部频率能量最大频点处散点的聚类中心方向,该方向代表源信号的混合方式,即结构的模态振型;利用随机减量法(RDT)提取各单一模态信号的自由衰减成分以提高模态参数识别精度;采用矩阵束算法识别各单一模态响应信号的固有频率和阻尼比。试验结果表明:相比于FastICA,JADE,AMUSE,SOBI等经典算法,所提算法具有更好的分离性能和参数识别精度。 展开更多
关键词 稀疏分量分析 模态参数识别 模糊C均值聚类 随机减量法(RDT) 矩阵束法
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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
17
作者 曾宇 姚琨 秦勤 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期210-215,共6页
声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线... 声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素,提取声环境功能区划图特征矩阵,基于K-means++改进模糊C均值聚类算法,语义分割超像素粒化的声环境功能区划图,并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标,分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法,使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图,最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声环境功能区划图 彩色图像分割 模糊C均值聚类 简单线性迭代聚类 K-means++算法
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基于交集相似日及MSGWO-LSTM模型的短期光伏发电功率预测
18
作者 王辉 董宇成 +2 位作者 李欣 夏玉琦 周子澜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第24期151-158,共8页
针对目前光伏功率预测存在的预测精度不足问题,提出一种基于交集相似日选取和多策略灰狼优化(MSGWO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏发电功率组合预测模型。采用最大信息系数(MIC)方法去除与光伏发电不相关的气象特征;利用K... 针对目前光伏功率预测存在的预测精度不足问题,提出一种基于交集相似日选取和多策略灰狼优化(MSGWO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏发电功率组合预测模型。采用最大信息系数(MIC)方法去除与光伏发电不相关的气象特征;利用K-means++算法进行相似天气日的聚类,并通过模糊C均值(FCM)聚类对初聚类样本进行边缘样本修正。为了提高灰狼优化算法的性能,引入Tent混沌映射、差分进化策略和动态权重策略,优化LSTM模型以实现预测精度最优。最后,以两个实际光伏电站数据源进行测试,仿真结果表明,所提组合模型在不同天气条件下的预测精度优于其他对比模型。 展开更多
关键词 短期光伏发电功率预测 相似日聚类 多策略灰狼优化算法 长短期记忆神经网络 最大信息系数 K-means++算法 模糊C均值聚类
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基于密度的模糊C均值聚类算法锂电池均衡策略研究
19
作者 吴铁洲 祝磊 +1 位作者 张敏 王越洋 《武汉理工大学学报》 2025年第1期84-90,共7页
在储能应用中,锂电池的不一致性将严重影响储能系统的运行效果和使用寿命,均衡控制是解决锂电池不一致的重要手段。文中考虑锂离子电池的滞回特性,建立了三阶动态等效电路模型,并结合建立的电池模型对电池组均衡变量SOC进行了研究和估... 在储能应用中,锂电池的不一致性将严重影响储能系统的运行效果和使用寿命,均衡控制是解决锂电池不一致的重要手段。文中考虑锂离子电池的滞回特性,建立了三阶动态等效电路模型,并结合建立的电池模型对电池组均衡变量SOC进行了研究和估计。基于Buck-Boost的电路设计了电池组间均衡拓扑结构,在传统的模糊C均值聚类算法基础上,引入样本密度的概念,设计了基于密度的模糊C均值聚类算法均衡策略,并与均值-差值均衡算法做对比。最后在MATLAB/Simulink中进行了均衡策略的对比仿真验证,结果表明,基于密度的模糊C均值聚类算法均衡控制策略能够提高电池组的均衡效果,提高了均衡速度,为储能系统均衡控制提供了研究方向,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 储能系统 均衡控制 样本密度 模糊C均值聚类算法 均值-差值均衡算法
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