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关键词： 荷电状态   无迹卡尔曼滤波   极限学习机   状态检测   精度  

摘要： 为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对锂电池荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,结合极限学习机(ELM)与UKF间的互补优势,提出了一种带状态检测机制的ELM-UKF组合算法估计锂电池SOC。首先,算法利用UKF估计电池SOC的相关滤波数据作为样本集训练ELM模型,将训练成功的ELM模型用于在线补偿UKF的SOC估计误差,进而实现估计偏差的实时修正;其次,算法针对ELM模型预测输出设计了状态检测机制,以此减小ELM模型预测输出过拟合对SOC估计波形平滑度的影响。试验结果表明,相较于单一类型的算法,所提出的组合算法具有良好的鲁棒性和泛化性,能有效提升锂电池SOC的估计效果。

关键词： 水污染溯源   水污染迁移扩散模型   参数率定   扩散模型   MH算法  

摘要： 为了准确获得河流突发性水污染事件的污染物排放时刻、排放位置以及排放量等参数,首先,根据监测点位的污染物实测数据和水污染迁移扩散模型的预测数据建立目标优化函数,使用蜣螂优化(DBO)算法对水污染迁移扩散模型的参数进行率定;然后,将水污染溯源问题转化为贝叶斯估计问题,推导得到关于污染源信息的后验概率密度函数,使用扩散模型(Diffusion Model)辅助MH算法(DMAMH)对污染源信息进行抽样,从而反演出污染源的各个参数;最后,利用仿真试验对所提的水污染溯源方法进行验证。试验结果表明,利用DBO算法对水污染迁移扩散模型参数进行率定准确性较高,使用DMAMH算法进行溯源的结果也更加精确、高效,因此该方法对于河流突发水污染溯源事件具有较好的适用性。

关键词： 电厂仪控   电子板卡   检测技术   设备管理  

摘要： 电厂仪控电子板卡是电厂自动化控制系统中的关键组件,其检测技术的有效性直接关系到电厂的安全运行。本文通过分析电厂仪控电子板卡的结构与功能特点,探讨了现有检测技术的局限性及设备管理中的问题,并针对性地提出了提高检测技术水平、优化设备管理、以及加强人员培训的对策。通过这些优化措施,能够显著提升板卡检测的精度和可靠性,从而保障电厂的长期安全稳定运行。

关键词： 水文资料整编   流量   电力抽水站   定线   一元线性回归模型  

摘要： 以一元线性回归模型为理论基础,给出了估计低扬程电力抽水站出流流量式参数的计算步骤。使用文中计算步骤估计皂河抽水站出流流量式参数,计算成果的精度符合规范要求与水力因素关系曲线。

关键词： 档案职业   未来档案   现代信息技术   数据保存   数据管理   基础设施   冲击挤压   重新定位  

摘要： 近年来,在现代信息技术和强势行业的冲击挤压下,许多档案人对档案职业的前景忧心忡忡。档案管理职能是否会被升级后的数据管理职能替代?日益完备的国家数据保存基础设施会不会替代已有的档案馆室体系?未来档案工作将以何种姿态呈现?这些疑虑已经影响到对档案职业发展的预期,学界必须高度重视并为职业未来擘画清晰蓝图。

关键词： 故障诊断   往复压缩机   LS-SAGAN   卷积神经网络  

摘要： 为解决实际生产中存在的往复压缩机故障信息样本缺失、样本不平衡等引起的长尾分布所造成故障诊断不准确的问题,提出一种基于经优化的对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN)的方法,该方法在既保证样本质量又增强样本数量的情况下,应用改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行故障诊断分类。首先对往复压缩机一维故障数据进行整理并通过小波变换生成故障时频图;然后构建适应于样本的LS-SAGAN框架模型并利用原始故障时频图训练模型,生成满足实验数量的时频图;最后通过经天鹰算法优化CNN进行快速准确的故障诊断。将实验方法与其他方法进行效果对比验证,结果表明,所提方法在故障诊断中的平均准确率达到99.6%,相较其他分类方法分类效果明显提高。

关键词： 组织P系统   蜣螂算法   自适应t分布   动态惯性权重  

摘要： 针对原始蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)易受自身影响,导致局部搜索和全局搜索不平衡,容易陷入局部最优的问题,提出一种结合组织膜的自适应t分布蜣螂算法(adaptive t-distribution DBO with tissue-like membrane,MC-TDBO)。设计自适应惯性因子改变繁育蜣螂和小偷蜣螂的步长,动态调节蜣螂个体的探索幅度,协调并优化算法的全局搜索和局部开发能力;引入鲸鱼算法改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法的计算精度;结合成功率和自适应t分布,提升算法跳出局部最优的能力;引入组织P系统与改进后的DBO算法结合,增强算法收敛效率。采用14个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,MC-TDBO算法和原始DBO算法等四种算法相比,寻优速度、求解精度和稳定性均得到了显著提升。将MC-TDBO算法在阈值分割中进行应用测试,进一步验证其有效性。

关键词： 人工智能   网约车   算法   分类规制  

摘要： 研判网约车平台算法的演化、分类与规制改进,有助于实现网约车服务的高质量发展。伴随人工智能技术的发展、市场需求和规制环境的变化,我国网约车人工智能算法先后经历了“蛮荒时代”“精细时代”和“革新时代”,并在各个时代不断演化出新的经营模式或服务类型。网约车平台算法可根据供需匹配逻辑分为双向匹配型和单向匹配型,也可根据契约结构逻辑分为直接代理型和间接代理型。网约车的现有公共规制框架基本能应对双向匹配型和直接代理型算法,但在规制单向匹配型和间接代理型算法时存在疏漏,这导致网约车运营存在合规风险。未来应当依照如下对策进行改进:一是要对基础制度供给进行框架性整合改进,扩充《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》调整对象范围,使其可精准应对各类算法的差异性规制需求;二是要对平台端的算法外观进行改良与细节优化,通过健全的信息披露和标准控制,保护消费者的算法自主选择权和人身财产安全权。

关键词： 目标检测算法   YOLOv10算法   跨尺度特征融合模块   Mamba线性注意力机制   空间深度转换卷积模块   动态上采样器  

摘要： 针对目标检测算法部署在边缘设备的轻量化需求,提出一种基于改进YOLOv10的轻量化目标检测算法(CMD-YOLO算法)。该算法利用跨尺度特征融合模块对YOLOv10算法的网络结构进行改进,减少了算法模型的参数量与计算量;采用基于Mamba的线性注意力机制改进的部分自注意力模块替换传统的部分自注意力模块,进一步降低了算法模型的参数量;利用空间深度转换卷积模块替换部分传统卷积模块,增强了算法模型对下采样细节信息的提取能力;利用动态上采样器DySample替换传统的上采样模块,在保持上采样精度的同时,降低了算法模型的计算延迟。实验结果表明,CMD-YOLO算法与YOLOv10-n算法相比,在检测精度略微提升的同时,算法模型参数量降低了30.5%,计算量下降了19%,权重文件缩小了29.3%,计算延迟减少了8.8%,能够满足目标检测算法部署在边缘设备中的轻量化需求。

关键词： 最小二乘支持向量机(LSSVM)   果蝇优化算法(FOA)   GNSS高程拟合   模型优化  

摘要： 针对基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)高程拟合模型存在参数选取随机的局限性,本文将果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)引入到灰色最小二乘支持向量机(grey least square support vector machine,GLSSVM)高程拟合模型中,建立了基于FOA的GLSSVM拟合模型.为了验证提出模型的有效性,结合工程实例,并与GLSSVM、LSSVM进行对比分析,结果表明提出模型具有收敛快、精度高的特点,为GNSS高程拟合提供了新的思路.