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基于SCE-jDE算法的长距离输水工程水锤防护措施优化
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作者 张艳 郭向红 +2 位作者 雷涛 张雷克 毕远杰 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2026年第1期42-53,共12页
为降低长距离输水工程中的水锤危害,最大限度发挥水锤防护设备的潜能,以两阶段缓闭阀和空气阀参数为决策变量,以构建的基于最小二乘支持向量的停泵水锤最大和最小压力预测代理模型为目标函数,以水泵机组的倒转转速为约束,建立两阶段缓闭... 为降低长距离输水工程中的水锤危害,最大限度发挥水锤防护设备的潜能,以两阶段缓闭阀和空气阀参数为决策变量,以构建的基于最小二乘支持向量的停泵水锤最大和最小压力预测代理模型为目标函数,以水泵机组的倒转转速为约束,建立两阶段缓闭阀+空气阀协同防护参数优化模型,提出重组复合形演化-自适应差分进化算法(shuffled complex evolution-adaptive differential evolution,SCE-jDE)的混合优化算法,对优化模型进行求解。结果表明:SCE-jDE混合优化算法的优化性能优于原重组复合形演化算法(shuffled complex evolution-University of Arizona,SCE-UA),优化模型提供的防护措施参数方案相比初设方案,最大压力和最小压力分别优化了25.8%和61.3%;与无防护工况相比,最大压力和最小压力分别优化了27.6%和83.9%。所建的优化模型可用于水锤防护措施参数优化,研究结果可为长距离输水系统停泵水锤防护设备参数的优化提供参考。 展开更多
关键词 长距离输水工程 停泵水锤 LSSVM代理模型 SCE-jde优化算法 防护措施
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融合多阶语义增强的JDE多目标跟踪算法 被引量：2
2
作者 王俊 王鹏 +3 位作者 李晓艳 王梁 孙梦宇 郜辉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期944-952,共9页
为了解决联合检测和嵌入(JDE)算法中目标遮挡以及ID信息与位置信息提取不足造成的目标ID切换问题,提出了融合多阶语义增强的JDE多目标跟踪方法。采用SPA特征空间金字塔注意力模块扩大感受野,获得更丰富的语义信息,提高模型对不同尺度目... 为了解决联合检测和嵌入(JDE)算法中目标遮挡以及ID信息与位置信息提取不足造成的目标ID切换问题,提出了融合多阶语义增强的JDE多目标跟踪方法。采用SPA特征空间金字塔注意力模块扩大感受野,获得更丰富的语义信息,提高模型对不同尺度目标的检测精度;通过FCN网络使检测头和ID Embedding任务协同学习以缓解两者的过度竞争并增强原始语义信息,有效减少ID切换次数;利用PCCs⁃Ma运动度量加强卡尔曼滤波的预测和观察之间的联系,提高运动特征相似度判别的可靠性。为了验证算法的有效性,设计了相同实验环境下JDE算法和所提算法的对比实验。实验结果表明,所提算法模型检测平均精度提高了3.94%。在MOT16数据集上,MOTA和IDF1指标均提高了6.9%,改进后的算法ID切换次数明显减少,取得了良好的跟踪效果。 展开更多
关键词 多目标跟踪 jde算法 语义信息 SPA 感受野
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引入注意力机制的JDE多目标跟踪方法 被引量：6
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作者 晏康 曾凤彩 +2 位作者 何宁 贺宇哲 张人 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第21期189-196,共8页
多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究内容。JDE(joint detection and embedding)多目标跟踪算法推理速度和精度较高,但是当目标重叠或尺度较小时,该算法的跟踪效果较差。针对以上问题,提出了Attention-JDE,该模型结合了注意力机... 多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究内容。JDE(joint detection and embedding)多目标跟踪算法推理速度和精度较高,但是当目标重叠或尺度较小时,该算法的跟踪效果较差。针对以上问题,提出了Attention-JDE,该模型结合了注意力机制、多尺度融合等思想,利用特征金字塔(feature pyramid)和空间金字塔池化(spatial pyramid pooling)提升模型对于小尺度目标的检测和跟踪能力,结合空间域注意力机制和通道域注意力机制改进模型在目标发生重叠时的跟踪效果。此外,还引入了Mish激活函数有效地降低跟踪时的ID切换次数。在MOT16数据集进行验证,结果表明,与原JDE方法以及其他主流方法相比,Attention-JDE具有更高的跟踪精度(MOTA),同时速度能够达到19.5 FPS,实时性较高。 展开更多
关键词 多目标跟踪 注意力机制 多尺度融合 特征增强 jde算法
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改进自适应差分进化算法求解难约束优化问题
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作者 杨亦 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期198-203,共6页
基于自适应差分进化算法和简易罚函数法,提出一种用于求解难约束优化问题的改进自适应差分进化算法。针对Bump问题的仿真实验表明,新算法不仅求解精度超过大部分的约束求解算法,而且收敛速度快于基于差分进化的算法。
关键词 自适应差分进化算法 差分进化算法 简单罚函数算子 约束优化问题
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