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关键词： 综合能源系统   C-NSGA-II   效率   氢储能  

摘要： 在当前全球能源转型以及“双碳”背景下,乡村传统功能模式的高成本、高污染弊端日益明显;针对某些乡村地区目前存在的供能灵活性差、清洁度低等问题,结合乡村风、光资源更充分的优势,构建了一种含氢储能结构的新型综合能源系统及基于改进的C-NSGA-II算法的容量配置与运行优化的设计方法,并设置“日均成本节约率”“CO_(2)减排率”以及“效率提升率”评价指标;实验表明所提出系统相比于乡村传统的能源分供系统,夏季典型日的3种指标结果为:21.75、91.03、97.24%;冬季典型日的结果为42.97、67.31、55.54%,显著提升供能系统的经济性、低碳性、节能性,对未来乡村能源结构转型具有一定的指导意义。

关键词： SSA-VMD算法   ISD原理   自适应   语音增强  

摘要： 针对传统语音增强方法存在滤除有效信号且增强性能欠佳的问题,提出了一种基于ISD优化SSA-VMD算法的自适应英文语音信号增强方法。首先利用SSA-VMD算法自适应获取输入语音信号VMD关键参数的最优组合,再对其进行分解得到各模态分量,基于ISD原理对各模态分量与输入信号的相似度进行评估,进而筛选出噪声模态分量,通过小波阈值法对其进行降噪,最后重构信号得到增强后的语音。实验结果表明,利用所提方法处理英文语音信号,信噪比更高,均方误差更小,语音增强效果也更明显,具有较好的适用性。

关键词： 现代煤化工   设备管理   维护保养技术  

摘要： 在当前时代背景下,人们生活水平的不断上升使得其对能源需求量不断增加。而现代煤化工作为重点能源一种生产方式,在生产过程中会使用大量的煤化工设备,这类设备在实际应用过程中需要对其进行合理的管理和维护,以确保设备的稳定运行。但是目前许多企业在对煤化工设备管理过程中还存在一定问题,基于此,本文首先对现代煤化工设备管理的重要性进行了分析,之后结合实际情况阐述了当前煤化工企业设备管理现状,并提出了一些有效的设备管理和维护保养策略,希望能够为相关企业发展提供有效借鉴。

关键词： 出钢   合金化   命中率   降本   规划求解   智能化  

摘要： 针对转炉出钢合金化过程中合金成本高、合金化后成分控制不精确、精炼炉合金补加量大等问题,以中天钢铁集团有限公司第三炼钢厂转炉合金化工艺为研究对象,基于转炉历史冶炼数据进行物料平衡和热平衡计算,建立理论出钢量计算模型;分析历史合金加料数据及配料结构,整合合金化数据库,结合规划算法建立出钢合金化模型;基于实际生产数据,对比模型加料与人工加料不同模式下的合金化命中率及综合经济效益指标,修正合金化模型,优化合金配料结构;以20CrMnTiCQ钢为试验钢种进行工业试验,验证本文模型的应用效果。结果表明:相比人工加料,本文模型的合金加入量更少,合金化成分命中率为100%,且成分控制的精确性及稳定性更高,精炼炉补加合金压力更小,平均合金补加量降低9.3%,吨钢平均降本20.1元。

关键词： 计量学   实验动物房   空调负荷   混沌映射序列   灰狼算法   BP神经网络   变分模态分解  

摘要： 提出一种Circle混沌化灰狼算法(CIGWO)优化BP神经网络与变分模态分解(VMD)结合的预测模型(VMD-CIGWO-BP-DTA),对蓄能空调负荷进行预测分析。采用CIGWO算法对BP神经网络模型寻优得到最优神经元阈值和权值,将其与多种单一模型进行实验比较,CIGWO-BP模型预测精度最高。采用变分模态分解(VMD)对单一模型的预测残差进行分解,利用决策树(DTA)模型对分解量预测,将其与原模型预测值合并为最终预测结果,预测精度均有较大提升,其中VMD-CIGWO-BP-DTA模型的MAE、MAPE和RMSE相较于CIGWO-BP模型分别降低了20.79%、45.58%、55.12%。

关键词： 上车点推荐   多模深度森林   迭代Kuhn-Munkres算法   网约车   城市交通  

摘要： 针对现存动态上车点配置模型在大规模算例的全局最优和求解效率方面存在瓶颈的问题,基于乘客步行距离、乘客步行时间、上车点路况指标以及至乘客目的地所需成本四个关键影响因子进行建模,并提出了基于多模深度森林的动态上车点预测算法和一种迭代Kuhn-Munkres上车点配置算法。预测算法融合了多模态决策树结构和深度学习技术以提升模型预测准确性;配置算法通过多场景自适应机制自动调整边权重并选择最优边进行增广,以得到所有乘客和上车点的最优配置。实验结果表明,相较于其他主流预测模型,该预测算法平均绝对误差降低2.705,均方误差降低5.915,可决系数提升0.214,解释方差提升0.195;配置算法在乘客数量占优条件下的平均调度效果相较于实验中其他方案提高了2.04%。这表明预测算法和配置算法具有较高的实用性,且配置算法在处理大规模实例上具有明显优势。

关键词： 实时渲染   路径追踪   路径复用   光泽材质  

摘要： 现有的基于蓄水池的时空重要性重采样(ReSTIR)算法在渲染具有光泽(glossy)材质的场景表面时,难以兼顾渲染质量和性能。为此提出了一种基于推迟重采样的时空路径复用蓄水池算法。其基本思想是仅复用起点为漫反射(diffuse)材质的路径和子路径,利用diffuse采样分布的弱方向性,减少采样分布差异。具体而言,该算法将样本获取和重采样计算,从着色点推迟到路径上第一个diffuse材质的路径顶点。此外,提出了一种路径选择方法,通过选择推迟距离更小的路径,来增强重采样结果对渲染结果的影响。实验结果表明,与其他ReSTIR算法相比,该算法能够以较低的性能开销,取得较高质量的glossy表面渲染结果,在实时渲染中具有更高的实用价值。

关键词： 长短期记忆网络   风电功率预测   多机组   粒子群优化算法   特征选择  

摘要： 目前,风电功率预测所使用的模型想要达到预测效果,需要对模型选择合适的超参数,但手动调参数时间成本大、可信度较低。基于此,提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的多机组风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼相关系数法对数据进行量化分析;其次,运用主成分分析对输入特征进行降维,提取关键信息。除此之外,针对LSTM调参困难这一问题,采用粒子群算法对LSTM每层隐含层神经元的个数进行优化。对于多机组的风电功率预测问题,以单机组为切入点,找出单机组中表现最为优异的模型,将该预测模型应用至多机组预测。实验结果表明:与其他模型相比,所提方法均方根误差下降了11.8%,平均绝对误差下降了5.03%。

关键词： 肺癌根治术   复发   转移   随机森林算法   淋巴结转移  

摘要： 目的 探讨随机森林算法在老年肺癌根治术后复发转移预测模型构建中的应用价值。方法 选取2014年1月—2016年1月空军军医大学第二附属医院收治的150例老年肺癌根治术患者作为建模组,将建模组相关因素的单因素分析结果中P<0.05的候选变量进行随机森林算法建模,筛选术后复发和转移的相关因素,根据重要性对影响因素排序,另选取2016年2月—2017年2月本院收治的70例行肺癌根治术的老年肺癌患者作为验证组,对随机森林图模型进行验证。结果 150例老年肺癌根治术患者随访期间44例(29.33%)复发,51例(34.00%)转移,20例(13.33%)同时出现复发和转移。术后复发变量重要性排序依次为纵隔淋巴结转移、淋巴结清扫个数、T分期、N分期、分化程度、病理分期、年龄、病灶直径;术后转移变量重要性排序依次为纵隔淋巴结转移、N分期、淋巴结转移个数、淋巴结清扫个数、T分期、分化程度、术后放化疗、病理分期、年龄。采用随机森林模型选取特征变量,随机森林模型中纵隔淋巴结转移、淋巴结清扫个数、T分期、N分期指标所建模型对术后复发的预测效能为0.904,纵隔淋巴结转移、N分期、淋巴结转移个数、淋巴结清扫个数、T分期指标所建模型对术后转移的预测效能为0.897;外部验证随机森林模型预测老年肺癌术后复发效能为0.905,术后转移效能为0.910,与内部验证基本一致。结论 随机森林预测模型的构建可在一定程度上预测老年肺癌根治术后复发及转移的风险,为手术疗效、术后辅助治疗等提供临床参考。

关键词： 视网膜病变分级   双线性模型   注意力机制   像素融合   图像处理   残差网络   特征增强和特征抑制模块  

摘要： 针对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)中存在类间差异小和病变区域识别困难等问题,提出一种跨层双线性策略的视网膜病变分级算法。对输入图像进行高斯滤波等预处理方法增强图像特征的差异性,使用Res2Net-50双模型提取特征并进行特征增强;通过多分支注意力模块聚焦病变区域,减少不相关信息的关注;使用像素注意力引导融合模块对不同尺度的特征信息融合。在IDRID数据集上二次加权系数为91.82%、准确率为80.58%、敏感性为97.10%、特异性为97.05%,APTOS 2019数据集上准确率为84.28%,二次加权系数为90.05%,结果表明该算法具有一定应用价值。