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Recursive State-space Model Identification of Non-uniformly Sampled Systems Using Singular Value Decomposition 被引量:2
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作者 王宏伟 刘涛 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第Z1期1268-1273,共6页
In this paper a recursive state-space model identification method is proposed for non-uniformly sampled systems in industrial applications. Two cases for measuring all states and only output(s) of such a system are co... In this paper a recursive state-space model identification method is proposed for non-uniformly sampled systems in industrial applications. Two cases for measuring all states and only output(s) of such a system are considered for identification. In the case of state measurement, an identification algorithm based on the singular value decomposition(SVD) is developed to estimate the model parameter matrices by using the least-squares fitting. In the case of output measurement only, another identification algorithm is given by combining the SVD approach with a hierarchical identification strategy. An example is used to demonstrate the effectiveness of the proposed identification method. 展开更多
关键词 Non-uniformly sampling system state-SPACE model IDENTIFICATION SINGULAR value decomposition RECURSIVE algorithm
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A New Recursive Parameter Estimation Algorithm of Multi-Variable Time-Varying AR Model
2
作者 曾鹏 王绍棣 黄仁 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1996年第2期120-125,共6页
A new recursive algorithm of multi variable time varying AR model is proposed. By changing the form of AR model, the parameter estimation can be regarded as state estimation of state equations. Then the Kalman filte... A new recursive algorithm of multi variable time varying AR model is proposed. By changing the form of AR model, the parameter estimation can be regarded as state estimation of state equations. Then the Kalman filter is used to estimate the variation of 展开更多
关键词 AUTOREGRESSIVE model state equation PARAMETER ESTIMATION RECURSIVE algorithm
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Cellular automation model of faults and algorithmic complexity
3
作者 陆远忠 吕悦军 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 1994年第2期235-244,共10页
In this paper, we use the cellular automation model to imitate earthquake process and draw some conclusionsof general applicability. First, it is confirmed that earthquake process has some ordering characters, and it ... In this paper, we use the cellular automation model to imitate earthquake process and draw some conclusionsof general applicability. First, it is confirmed that earthquake process has some ordering characters, and it isshown that both the existence and their mutual arrangement of faults could obviously influence the overallcharacters of earthquake process. Then the characters of each stage of model evolution are explained withself-organized critical state theory. Finally, earthquake sequences produced by the models are analysed interms pf algorithmic complexity and the result shows that AC-values of algorithmic complexity could be usedto study earthquake process and evolution. 展开更多
关键词 cellular automation model algorithmic complexity self-organized critical state EVOLUTION FAULT
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基于瞬态模型的超级电容状态估计
4
作者 荣爽 陈晓光 +5 位作者 关万琳 郝文波 胡远婷 刘延龙 段建东 王禹涵 《电力科学与技术学报》 北大核心 2026年第1期185-193,共9页
超级电容多支路模型能够较准确地描述超级电容充放电特性,但在利用其进行超级电容状态估计时,难以获取准确参数,易导致状态估计结果存在较大误差。为了提升瞬态过程中超级电容参数辨识和状态估计的准确性,提出了基于瞬态模型的扩展卡尔... 超级电容多支路模型能够较准确地描述超级电容充放电特性,但在利用其进行超级电容状态估计时,难以获取准确参数,易导致状态估计结果存在较大误差。为了提升瞬态过程中超级电容参数辨识和状态估计的准确性,提出了基于瞬态模型的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)–自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman filter,AUKF)状态估计算法。首先,分析了快速充放电情形下的模型简化可行性,在可行性成立的情况下对多支路模型进行简化;其次,将模型参数作为扩展状态加入状态方程中,采用EKF-AUKF算法同时估计超级电容等效电路参数和状态;最后,通过仿真和实验验证了所提方法的准确性。实验结果表明,基于瞬态模型的EKF-AUKF算法能够实现准确的参数辨识和状态估计。 展开更多
关键词 超级电容 瞬态模型 EKF-AUKF算法 参数辨识 状态估计
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基于FA-DSAEKF算法的车用动力电池荷电状态估计
5
作者 康恒心 王计广 +3 位作者 许建忠 谭泽飞 李加强 易乾坤 《车用发动机》 北大核心 2026年第1期71-80,87,共11页
针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车用动力电池荷电状态(SOC)估计中存在的收敛速度慢、精度不高和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化的双对称自适应扩展卡尔曼滤波方法(FA-DSAEKF)。在EKF算法的基础上,通过智能优化初始参数、增... 针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车用动力电池荷电状态(SOC)估计中存在的收敛速度慢、精度不高和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化的双对称自适应扩展卡尔曼滤波方法(FA-DSAEKF)。在EKF算法的基础上,通过智能优化初始参数、增强算法对称性与稳定性,并实现噪声协方差矩阵的双参数自适应调整,显著提升了SOC估计性能。试验结果表明,在不同工况、温度与初始状态下,该算法均能快速稳定收敛,最大绝对误差、均方根误差和平均绝对误差均低于0.28%,收敛时间在200 s以内。相较于传统EKF算法,估计误差降低约80%,相较于DSAEKF算法,收敛速度提高83%以上,体现出优异的准确性、适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 车用动力电池 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 等效电路模型 萤火虫算法
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A Two-Stage Approach of Integrated Parameter Identification and State Estimation
6
作者 周露 吴瑶华 +1 位作者 黄文虎 闻新 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 1995年第4期81-84,共4页
ATwo-StageApproachofIntegratedParameterIdentificationandStateEstimationZHOULu;WUYaohua;HUANGWenhu;WENXin(周露)... ATwo-StageApproachofIntegratedParameterIdentificationandStateEstimationZHOULu;WUYaohua;HUANGWenhu;WENXin(周露)(吴瑶华)(黄文虎)(闻新)(De... 展开更多
关键词 ss: PARAMETER IDENTIFICATION state ESTIMATION ARX model eigensystem realization algorithm
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自适应扩展卡尔曼滤波在车辆状态估计中的优化研究 被引量:2
7
作者 张庭芳 凌勇 +2 位作者 谢世坤 吴晓建 刘建胜 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2025年第2期89-96,共8页
针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中的系统过程噪声和观测噪声,都需要依靠人工经验进行参数设定这一问题,提出一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,用于车辆状态估计。首先,本实验采用车辆非线性三自由度动力学模型和H.B.Pacejke... 针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中的系统过程噪声和观测噪声,都需要依靠人工经验进行参数设定这一问题,提出一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,用于车辆状态估计。首先,本实验采用车辆非线性三自由度动力学模型和H.B.Pacejke轮胎模型作为估计模型。而后将传统的系统过程噪声和观测噪声协方差矩阵设计成随前轮转角和车速变化而变化的自适应矩阵,减少外部随机噪声的干扰。最后采用Carsim与Matlab/Simulink仿真软件对所提算法进行不同工况的仿真验证,并与传统的EKF算法进行比较。仿真实验结果显示:与传统的EKF算法相比,所改进的AEKF算法不仅能适应不同工况且不受外部噪声干扰影响,还能提高一定的估计精度。 展开更多
关键词 车辆状态估计 EKF算法 自适应控制 车辆动力学模型 H.B.Pacejke轮胎模型
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Scheduling Algorithm with Quality of Service Support in IEEE 802.16 Networks 被引量:1
8
作者 Zhang Yumei Sheng Yu 《信息通信技术》 2009年第4期44-49,共6页
The MAC layer in IEEE802.16 is designed to differentiate service among traffic categories with different multimedia requirements.In this paper,a scheduling algorithm at MAC layer for multiple connections with diverse ... The MAC layer in IEEE802.16 is designed to differentiate service among traffic categories with different multimedia requirements.In this paper,a scheduling algorithm at MAC layer for multiple connections with diverse QoS requirements is proposed.As for this algorithm,each connection is assigned a priority,which is updated dynamically based on its service status concluding queue characteristic and channel state.A connection with the highest priority is scheduled each time.Analytical model is developed by assuming a Finite State Markov Chain(FSMC)channel model.Simulation results show that the proposed scheduling algorithm can improve the performance of mean waiting time and throughput in broadband wireless networks. 展开更多
关键词 多媒体 通信 运算法则 MAC
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基于电化学机理耦合模型的锂电池SOC估计方法
9
作者 李军 王艺云 +2 位作者 孙正 周安华 李虎林 《工程科学学报》 北大核心 2025年第10期2112-2125,共14页
锂离子电池的荷电状态(SOC)估计作为BMS(Battery management system)的核心功能之一,其精确估计能够有效避免电池出现过充过放问题,从而延长电池使用寿命.针对等效电路模型和电化学模型的优缺点,本文建立了一种耦合模型,在提高模型精度... 锂离子电池的荷电状态(SOC)估计作为BMS(Battery management system)的核心功能之一,其精确估计能够有效避免电池出现过充过放问题,从而延长电池使用寿命.针对等效电路模型和电化学模型的优缺点,本文建立了一种耦合模型,在提高模型精度的同时,能保证很好地实时性,并实时反映出电池内部反应机理.在耦合模型的基础上,本文利用LM(Levenberg-Marquardt)非线性最小二乘法对模型中的22个参数进行了辨识;其次,基于耦合模型对卡尔曼滤波算法进行了改进,将模型参数以及通过电化学模型计算出的开路电压曲线代替实验值,避免了采样误差和滞回特性的影响.经过UDDS(Urban dynamometer driving schedule)、FUDS(Federal urban driving schedule)和DST(Dynamic steering test)工况的仿真验证,其平均绝对误差仅为31.6、28.4和24.7 mV.在此基础上,设计了电池放电实验,在实验DST电流工况下,EKF(Extended Kalman filter)算法的提升最大,平均误差降低了1%,SOC估计误差得到有效改善.研究结果表明,虽然加入了电化学机理,但并未增加过多估算运行时间,且具有较好的实时性,能够很好地实现在线估计锂电池SOC. 展开更多
关键词 锂电池耦合模型 电化学模型 卡尔曼滤波算法 荷电状态(SOC) 非线性最小二乘法
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超临界直流炉机组建模及模型复杂方程优化
10
作者 韩程浩 杜鸣 +2 位作者 牛玉广 崔召飞 李青 《热力发电》 北大核心 2025年第1期88-98,共11页
为了根据超临界直流炉机组动态特性设计直流炉机组协调控制算法,以某超临界600 MW直流炉燃煤机组为研究对象,建立该机组的机理模型。考虑到长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法在处理长时序列数据的优越性,对于所建机... 为了根据超临界直流炉机组动态特性设计直流炉机组协调控制算法,以某超临界600 MW直流炉燃煤机组为研究对象,建立该机组的机理模型。考虑到长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法在处理长时序列数据的优越性,对于所建机理模型中锅炉部分复杂的工质吸热方程和蒸汽压差方程以及汽轮机部分复杂的过热蒸汽流量方程和负荷系数方程,采用LSTM神经网络结合机组真实运行数据进行方程拟合,建立了能够捕获机组各状态运行特性的复杂方程优化子模型。对于所建立模型中的动态参数,结合机组的动态运行数据,采用改进的差分进化算法进行参数寻优,最终得出机组完整的状态方程模型。对于所建立的模型进行开环阶跃扰动测试和闭环运行验证,结果表明所建立的模型能够精确地反映超临界机组的动态运行特性,模型闭环运行过程中的主蒸汽压力、分离器蒸汽焓值和机组负荷的平均绝对百分比误差均小于1.76%,故所建立模型可用于超临界机组协调控制算法研究。 展开更多
关键词 直流炉机组 机理建模 长短时记忆神经网络 差分进化算法 状态空间方程模型
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深度学习算法下舰船导航设备状态检验方法设计
11
作者 李永俊 孙静宇 谢红薇 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第14期164-168,共5页
为自动提取数据中的复杂特征,提升状态检验的鲁棒性,设计深度学习算法下舰船导航设备状态检验方法。通过建立包含陀螺仪漂移误差、加速度计随机误差及GPS接收机定位误差的多源误差模型,系统量化姿态角、速度及位置等关键状态指标;在深... 为自动提取数据中的复杂特征,提升状态检验的鲁棒性,设计深度学习算法下舰船导航设备状态检验方法。通过建立包含陀螺仪漂移误差、加速度计随机误差及GPS接收机定位误差的多源误差模型,系统量化姿态角、速度及位置等关键状态指标;在深度信念网络内,输入关键指标数据,自动提取数据中反映舰船导航设备状态的复杂特征;以极限学习机为深度信念网络的回归层,结合提取的复杂特征,输出导航设备状态检验结果。实验证明,该方法可有效自动提取检查导航设备状态的复杂特征,完成设备状态检验;在不同负载情况下,导航设备状态检验的决定系数达0.93以上,即状态检验的鲁棒性较优。 展开更多
关键词 深度学习算法 舰船导航设备 状态检验 误差模型
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基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计
12
作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 北大核心 2025年第2期273-278,共6页
为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多
关键词 磷酸铁锂锂离子电池 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法 荷电状态(SOC)估计
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部分已知状态空间模型下的目标状态估计算法
13
作者 周添龙 姚方競 饶卫雄 《空天防御》 2025年第3期111-122,共12页
目标状态估计是协同探测的核心问题,传统基于模型的状态估计算法在部分已知状态空间模型下表现不佳,而现有基于神经网络的状态估计算法又存在可解释性低的症结,这使它们难以在现实场景(如协同探测)中得到有效应用。针对以上问题,本文提... 目标状态估计是协同探测的核心问题,传统基于模型的状态估计算法在部分已知状态空间模型下表现不佳,而现有基于神经网络的状态估计算法又存在可解释性低的症结,这使它们难以在现实场景(如协同探测)中得到有效应用。针对以上问题,本文提出一种高可解释的基于神经网络的状态估计与融合框架。首先,设计一种卡尔曼滤波神经网络模型,通过近似基于模型的状态估计算法获得高可解释性;其次,提出一种可学习的加权鲁棒融合框架,以提升部分已知状态空间模型下的融合精度。实验结果表明,所提方法在仿真环境和真实数据集上均呈现较高的目标状态估计精度和鲁棒性,显著优于传统方法。 展开更多
关键词 协同探测 状态估计算法 状态融合 部分已知状态空间模型 神经网络
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结合CatBoost算法与ARIMA模型的电池健康状态预测与优化
14
作者 马玲琦 邹海荣 李兴家 《电器与能效管理技术》 2025年第3期31-37,75,共8页
针对电池健康状况(SOH)的预测,提出一种集成分类提升(CatBoost)算法和自回归差动平均(ARIMA)模型的SOH估算方法。通过时间序列分析提取特征并获取ARIMA模型残差,将其作为额外特征经CatBoost算法处理,构建增强数据集进行预测。实验结果表... 针对电池健康状况(SOH)的预测,提出一种集成分类提升(CatBoost)算法和自回归差动平均(ARIMA)模型的SOH估算方法。通过时间序列分析提取特征并获取ARIMA模型残差,将其作为额外特征经CatBoost算法处理,构建增强数据集进行预测。实验结果表明,所提方法显著提升了预测性能,最佳均方根误差(RMSE)达到0.0046,平均绝对误差(MAE)达到0.0034,拟合度(R^(2))达到0.9994,相比仅使用初始数据的模型具有更高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 电池健康状态 CatBoost算法 ARIMA模型 残差 增强数据集
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基于CSI与地形障碍的无人机路径规划 被引量:2
15
作者 冯建新 杜玥 潘成胜 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第6期243-252,共10页
为了解决无人机(UAV)在复杂环境中的路径规划问题,提出了一种新型无人机路径规划方法(DEPHBA)。该方法构建了基于信道状态信息CSI和地形障碍的双层编码模型——TLECSI。基于平均池策略和差分突变策略,提出改进的蜜獾算法(IMHBA)生成原... 为了解决无人机(UAV)在复杂环境中的路径规划问题,提出了一种新型无人机路径规划方法(DEPHBA)。该方法构建了基于信道状态信息CSI和地形障碍的双层编码模型——TLECSI。基于平均池策略和差分突变策略,提出改进的蜜獾算法(IMHBA)生成原始路径以提高路径规划的搜索精度和速度,进一步提出融合反映天气状况的CSI和山地地形障碍的信息点更新策略实现信息点更新,从而规划出在复杂环境下UAV安全合理的飞行路径。根据实际环境搭建了模拟飞行环境进行仿真实验,结果表明,所提出的DEPHBA方法可以生成一条安全可行的路径,其性能明显优越于其他比较算法,且在复杂环境下可以有效降低飞行成本,快速完成无人机路径规划任务。 展开更多
关键词 无人机路径规划 双层编码模型 蜜獾算法 信道状态信息CSI 平均池策略 差分突变策略
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基于FOUKF-FOSUKF的锂电池SOC估计 被引量:1
16
作者 杨翀 凌六一 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2025年第5期107-113,共7页
目的对锂电池荷电状态的准确估计在新能源汽车领域具有重要意义,基于此,提出一种双无迹卡尔曼滤波算法(FOUKF-FOSUKF),即分数阶球形无迹卡尔曼滤波算法和分数阶无迹卡尔曼滤波算法联合估计电池荷电状态的方法。方法先用自适应遗传算法... 目的对锂电池荷电状态的准确估计在新能源汽车领域具有重要意义,基于此,提出一种双无迹卡尔曼滤波算法(FOUKF-FOSUKF),即分数阶球形无迹卡尔曼滤波算法和分数阶无迹卡尔曼滤波算法联合估计电池荷电状态的方法。方法先用自适应遗传算法离线辨识电池模型的参数;再用分数阶无迹卡尔曼滤波算法(FOUKF)进行在线参数辨识,实时估计并更新锂电池分数阶模型中的各个参数;最后利用所提出的联合算法FOUKF-FOSUKF对锂电池的荷电状态进行估计,在动态应力测试和US06两种工况下与传统整数阶球形无迹卡尔曼滤波算法(SUKF)和分数阶球形卡尔曼滤波算法(FOSUKF)进行精度验证对比。结果在估计荷电状态的过程中,FOUKF-FOSUKF的SOC误差和电压误差均远低于传统的SUKF与FOSUKF,该算法可以有效估计电池模型中的参数,降低端电压估计的误差,提高估计荷电状态的精度。结论FOUKF-FOSUKF在估计锂电池荷电状态方面对比SUKF和FOSUKF算法具有精度更高,误差更小,适用性更强,收敛性更好的优点。 展开更多
关键词 荷电状态 分数阶模型 自适应遗传算法 分数阶球形无迹卡尔曼滤波
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基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略
17
作者 肖玮 高甲博 柯学良 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2335-2351,共17页
针对MADDPG算法用于无人机集群编队集结控制的局限性,提出基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略。通过设计状态特征学习网络和解耦式Critic网络提出LDEMADDPG算法,用以改善MADDPG算法的泛化性、可扩展性及集群训练效率。将... 针对MADDPG算法用于无人机集群编队集结控制的局限性,提出基于LDE-MADDPG算法的无人机集群编队集结控制策略。通过设计状态特征学习网络和解耦式Critic网络提出LDEMADDPG算法,用以改善MADDPG算法的泛化性、可扩展性及集群训练效率。将该算法结合构建的解耦式奖励函数、集群状态空间和无人机动作空间等要素,生成了能够适应不同队形和不同数量的无人机集群编队集结策略。仿真实验表明:较MADDPG算法,LDE-MADDPG算法提升了19.6%的训练效率;生成的集群编队集结控制策略能够在60 s内完成包括“菱形”在内的6种无人机队形集结,80 s内实现从6~21架次的无人机集群编队集结,表现出了良好的泛化性和可扩展性。 展开更多
关键词 LDE-MADDPG算法 状态特征学习网络 解耦式Critic网络 编队集结
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基于AVOA-MC和综合目标值的桥梁构件智能养护决策 被引量:1
18
作者 辛公锋 胡业荣 +3 位作者 龙关旭 徐传昶 梁志强 梁鹏 《长安大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期169-183,共15页
基于性能退化模型和决策优化模型是桥梁管理系统(BMS)的两大重要核心功能,为在役桥梁的养护决策提供依据,提出一种基于非洲秃鹫优化算法优化马尔可夫链(AVOA-MC)和综合目标值的公路桥梁构件智能养护决策方法。首先针对少量桥梁历史检查... 基于性能退化模型和决策优化模型是桥梁管理系统(BMS)的两大重要核心功能,为在役桥梁的养护决策提供依据,提出一种基于非洲秃鹫优化算法优化马尔可夫链(AVOA-MC)和综合目标值的公路桥梁构件智能养护决策方法。首先针对少量桥梁历史检查数据的情况下,分别对桥梁状态逗留时间的指数分布和Weibull分布参数进行初步估算。然后利用非洲秃鹫优化算法(AVOA)分别对2种马尔可夫链(MC)分布参数取值分3个阶段进行调整,以减少技术状况退化模型的预测误差。最后,通过定义养护动作和时间,以养护费用最小、技术状况等级平均值最小为决策目标,利用性能退化模型输出的时变转移概率矩阵建立多目标决策模型。以山东省某高速公路上360个桥梁箱梁构件为例,按提出方法进行技术状况建模预测,并求解不同策略下养护维修方案。研究结果表明:在少量检查数据的情况下,采用基于AVOA-MC建立的性能退化模型,与未优化的连续时间马尔可夫链、基于Weibull分布的半马尔可夫链预测模型相比,预测误差为未优化模型的25%,且AVOA对2种MC分布参数取值优化效果优于粒子群算法和遗传算法;提出方法可根据桥梁检查数据和退化模型,依据定义的养护时间策略,计算每个方案的各决策目标值,通过各决策目标值确定每个方案的综合目标值,选取综合目标值最小的方案为最优养护方案,该方案能够节省养护成本并使桥梁构件在寿命周期内保持较好的技术状况等级。 展开更多
关键词 桥梁工程 养护决策 性能退化模型 非洲秃鹫优化算法 综合目标值 状态逗留时间
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人工智能在固态储氢材料中的综合应用 被引量:1
19
作者 岳锦疆 宁庭勇 《信息通信技术与政策》 2025年第6期21-26,共6页
氢能作为清洁能源,其高效存储与技术利用备受关注。近年来,固态储氢材料因其高安全性和高储氢密度成为研究热点。系统综述了各类金属氢化物等储氢材料的研究进展,重点分析了人工智能(Artificial Intelligence,AI)与储氢材料设计、性能... 氢能作为清洁能源,其高效存储与技术利用备受关注。近年来,固态储氢材料因其高安全性和高储氢密度成为研究热点。系统综述了各类金属氢化物等储氢材料的研究进展,重点分析了人工智能(Artificial Intelligence,AI)与储氢材料设计、性能优化和应用的机遇与挑战。此外,探讨了机器学习在固态储氢材料整条产业链中的潜在作用。最后,展望了低成本、高性能固态储氢材料的未来发展方向,以促进人工智能技术应用于氢能产业加速其商业化进程。 展开更多
关键词 固态储氢材料 人工智能筛选算法 强化学习 模型预测
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基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识
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作者 戚家伟 刘峥 +2 位作者 孙泽亚 王坤 林伟 《信息技术》 2025年第7期150-155,共6页
传统居民用电异常辨识方法忽略了数据概率特征的影响,导致辨识准确性低。因此,提出基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识方法。建立双重随机的隐马尔可夫模型,递推提取用电数据概率特征;结合向前算法预测用电状态,将预测值映射成样本... 传统居民用电异常辨识方法忽略了数据概率特征的影响,导致辨识准确性低。因此,提出基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识方法。建立双重随机的隐马尔可夫模型,递推提取用电数据概率特征;结合向前算法预测用电状态,将预测值映射成样本权重矩阵;调节预测值邻域半径,结合时间差获取用电状态离群参量,采用阈值实现居民用电异常辨识。实验结果表明:该方法能有效辨识出居民用电的三相功率状态,准确辨识了用电异常情况,异常偏置在0.09~0.16之间,数值较小,相对稳定,表明该方法具备可行性。 展开更多
关键词 居民用电 状态辨识 隐马尔可夫模型 向前算法 邻域半径
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