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视频编码率失真优化技术研究综述 被引量:9
1
作者 郭红伟 朱策 刘宇洋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1018-1029,共12页
率失真优化技术能有效地提升编码器的压缩性能,是视频编码领域重要的研究内容.本文综合论述了基于拉格朗日乘子的率失真优化方法,从独立率失真优化、依赖率失真优化和码率控制中的比特分配等几方面归纳和分析最新研究进展.首先,通过形... 率失真优化技术能有效地提升编码器的压缩性能,是视频编码领域重要的研究内容.本文综合论述了基于拉格朗日乘子的率失真优化方法,从独立率失真优化、依赖率失真优化和码率控制中的比特分配等几方面归纳和分析最新研究进展.首先,通过形象的举例解释了约束优化问题通过拉格朗日乘子法转换为非约束优化问题,并根据相关文献分析拉格朗日乘子与量化参数的关系.其次,分析了编码过程中存在的率失真依赖性,并分类讨论近年提出的依赖率失真优化方法.然后,简要介绍了率失真依赖关系在码率控制比特分配中的影响.最后通过分析比较不同率失真优化技术的特征和性能,提出当前面临的挑战和值得进一步探索的工作. 展开更多
关键词 视频编码 率失真优化 时域依赖 空域依赖 自适应拉格朗日乘子
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一种基于Petri网的时间工作流模型的研究与验证 被引量:8
2
作者 李丹 陈启璋 刘强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期78-80,共3页
时间管理是工作流管理软件的重要部分,针对目前工作流系统对时间管理的需求,通过对传统Petri网扩展时间信息来描述时间模型,提出了一种静态验证方法,对模型进行基本验证和任务间的依赖约束验证;实例分析表明,该方法在减少工作量的同时... 时间管理是工作流管理软件的重要部分,针对目前工作流系统对时间管理的需求,通过对传统Petri网扩展时间信息来描述时间模型,提出了一种静态验证方法,对模型进行基本验证和任务间的依赖约束验证;实例分析表明,该方法在减少工作量的同时提高了验证的有效性。 展开更多
关键词 工作流 时间模型 时序依赖 静态验证
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基于残差连接长短期记忆网络的时间序列修复模型 被引量:6
3
作者 钱斌 郑楷洪 +4 位作者 陈子鹏 肖勇 李森 叶纯壮 马千里 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期243-248,共6页
传统的时间序列缺失修复方法通常假设数据由线性动态系统产生,然而时间序列更多地表现为非线性。为此,提出了基于残差连接长短期记忆(LSTM)网络的时间序列修复模型,称为RSI-LSTM,用来有效捕获时间序列的非线性动态特性,并且挖掘缺失数... 传统的时间序列缺失修复方法通常假设数据由线性动态系统产生,然而时间序列更多地表现为非线性。为此,提出了基于残差连接长短期记忆(LSTM)网络的时间序列修复模型,称为RSI-LSTM,用来有效捕获时间序列的非线性动态特性,并且挖掘缺失数据和最近的非缺失数据之间的潜在关联。具体来说,就是采用LSTM网络对时间序列的非线性动态特性进行建模,同时引入残差连接来挖掘历史值与缺失值的联系,从而提升模型的修复能力。首先使用RSI-LSTM对单变量日供电量数据集的缺失数据进行修复,然后在第九届电工数学建模竞赛A题的电力负荷数据集上,引入气象因素作为RSI-LSTM的多变量输入,以提升模型对时间序列缺失值的修复效果。此外,使用了两个通用的多变量时间序列数据集以验证模型的缺失修复能力。实验结果表明,在单变量和多变量数据集上,RSI-LSTM的缺失值修复效果均优于LSTM,得到的均方误差(MSE)总体下降了10%。 展开更多
关键词 缺失数据修复 长短期记忆网络 残差连接 时间序列 时序依赖
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战术计划识别模型的分析、描述与设计 被引量:5
4
作者 曾鹏 吴玲达 魏迎梅 《计算机与数字工程》 2006年第9期1-4,11,共5页
分析计划识别问题的共性特点,根据军事领域的需求分析,建立战术计划识别模型的逻辑描述与形式化描述,设计实现一个以“匹配、生成假设、假设排序、动态跟踪预测”为主线的战术计划识别模型,并给出具体的应用实例,数据结果表明该模型比... 分析计划识别问题的共性特点,根据军事领域的需求分析,建立战术计划识别模型的逻辑描述与形式化描述,设计实现一个以“匹配、生成假设、假设排序、动态跟踪预测”为主线的战术计划识别模型,并给出具体的应用实例,数据结果表明该模型比较能够反映实际中战术意图识别的特点,并在知识获取与推理效率等瓶颈问题上有了较大的改进。 展开更多
关键词 战术计划识别 时间依赖 因果强度 贝叶斯网
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面向多源传感事件序列的时序依赖关联挖掘方法 被引量:3
5
作者 何逸茹 刘晨 杨中国 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2307-2312,共6页
随着物联网的发展,工业设备上安装了大量的传感器,用来监控工业设备的状态.为了提高设备的可靠性,需要通过对多源传感数据的分析,来预测设备的故障,以便安排预测性维护.工业设备之间的相互作用往往具有传递性,存在复杂的时序依赖关系.... 随着物联网的发展,工业设备上安装了大量的传感器,用来监控工业设备的状态.为了提高设备的可靠性,需要通过对多源传感数据的分析,来预测设备的故障,以便安排预测性维护.工业设备之间的相互作用往往具有传递性,存在复杂的时序依赖关系.因此本文旨在挖掘传感器异常事件之间复杂的时序依赖关系,找到设备故障的根本原因,从而避免故障再次发生.本文通过识别多源传感器事件的频繁共现模式,提出一种新的时序依赖关联挖掘算法“GFE-mining”,挖掘事件之间复杂的时序依赖关系,形成异常预测模型.并通过实验来证明该方法的有效性. 展开更多
关键词 预测性维护 问题溯源 频繁共现模式 时序依赖关系
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基于Gilbert模型的无线传感器网络报文时间相关丢失率推测算法 被引量:2
6
作者 赵涛 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第5期140-142,145,共4页
在用Gilbert模型描述无线传感器网络中报文丢失过程的基础上,提出了一种基于Gibbs抽样的逻辑链路报文丢失时态依赖性推测算法,解决了传感器网络中报文丢失的时态依赖问题。仿真结果与理论计算结果相比表明:算法推测结果可以较准确地反... 在用Gilbert模型描述无线传感器网络中报文丢失过程的基础上,提出了一种基于Gibbs抽样的逻辑链路报文丢失时态依赖性推测算法,解决了传感器网络中报文丢失的时态依赖问题。仿真结果与理论计算结果相比表明:算法推测结果可以较准确地反映报文丢失在时间域上的关联关系。 展开更多
关键词 无线传感器网络 链路报文丢失率 时态依赖 数据挖掘
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基于时滞特征的时序依赖情节发现 被引量:1
7
作者 顾佩月 刘峥 +1 位作者 李云 李涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期421-428,共8页
对于事件序列中的时序依赖发现,传统的频繁情节发现方法一方面使用时间窗口机制挖掘事件之间简单的关联依赖,另一方面无法有效处理事件的交叉时序关联。针对以上问题,提出了时滞情节发现的概念,在频繁情节发现的基础上,设计了一种基于... 对于事件序列中的时序依赖发现,传统的频繁情节发现方法一方面使用时间窗口机制挖掘事件之间简单的关联依赖,另一方面无法有效处理事件的交叉时序关联。针对以上问题,提出了时滞情节发现的概念,在频繁情节发现的基础上,设计了一种基于相邻事件匹配集(AEM)的时滞情节发现算法。首先,引入时滞的概率统计模型进行事件序列匹配,避免预先设定时间窗口,处理可能存在的交叉关联;然后,将时滞挖掘转化为最优化问题,使用迭代的方式得到时滞情节之间的时间间隔分布;最后,利用假设检验区分串行时滞情节和并行时滞情节。理论分析与实验结果表明,与目前最新的时滞挖掘方法迭代最近事件(ICE)算法相比,基于AEM的时滞情节发现算法模拟的时滞分布与真实时滞分布的平均KL距离为0. 056,缩短了20. 68%。基于AEM的时滞情节发现算法通过时滞的概率统计模型衡量事件多种匹配情况的可能性,获得一对多的相邻事件匹配集,比ICE算法中的一对一匹配更加有效地模拟了实际情况。 展开更多
关键词 时序依赖 事件序列 频繁情节 时滞 概率统计模型
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基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型 被引量:31
8
作者 常刚 张毅 姚丹亚 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期215-221,共7页
由于多数交通流预测模型仅利用了目标路段交通流的历史数据,在一定程度上影响了预测效果。为此,该文提出了一种基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型。首先,根据区域路网各路段间的拓扑关系,将其抽象为明确表征上下游路段关系的... 由于多数交通流预测模型仅利用了目标路段交通流的历史数据,在一定程度上影响了预测效果。为此,该文提出了一种基于时空依赖性的区域路网短时交通流预测模型。首先,根据区域路网各路段间的拓扑关系,将其抽象为明确表征上下游路段关系的树状结构,进而根据上下游通路上交叉口转弯率的多阶分配来量化上下游路段的时空依赖性,并将其用于时空自回归差分移动平均模型(STARIMA)空间权重矩阵的改进,最后利用历史数据对改进后的STA-RIMA模型进行参数标定,并用于短时交通流预测。实验结果表明:经过改进后的STARIMA模型,具有更好的预测效果,为区域路网短时交通流预测提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 交通流 预测 STARIMA 时空依赖性
原文传递
基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法 被引量:32
9
作者 闫旭 范晓亮 +4 位作者 郑传潘 臧彧 王程 程明 陈龙彪 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1147-1155,共9页
为了实时准确地预测城市交通流量,提高城市交通态势感知和预测准确度,提出一种改进的时空图卷积深度神经网络算法:基于自由流动可达矩阵的时空图卷积深度神经网络(FAST-GCN).利用图卷积神经网络有效表达城市复杂路网的结构特性,引入自... 为了实时准确地预测城市交通流量,提高城市交通态势感知和预测准确度,提出一种改进的时空图卷积深度神经网络算法:基于自由流动可达矩阵的时空图卷积深度神经网络(FAST-GCN).利用图卷积神经网络有效表达城市复杂路网的结构特性,引入自由流动可达矩阵来挖掘复杂路网的时空依赖性,从而提高交通态势预测准确度;对交通流速及站点地理位置数据进行数据预处理;在现有的时空图卷积深度神经网络算法的基础上,增加基于自由流动可达矩阵的图卷积模块,以有效挖掘城市交通路网的独特空间特征;通过一个全连接的输出层输出交通流预测结果;在真实世界数据集PeMS上对算法效果进行验证.结果表明,采用提出的FAST-GCN算法能够有效获取交通路网独特的物理特性,从而捕获交通数据的时空依赖性,优于时空图卷积(STGCN)等基线算法,其在45 min的预测准确率最好可提高5.656%;相比基线模型,所提算法能够适应大规模路网的交通流预测,且具有可扩展性. 展开更多
关键词 交通流预测 深度学习 图卷积神经网络 时空依赖性 自由流动可达矩阵
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多尺度时序依赖的校园公共区域人流量预测 被引量:8
10
作者 谢贵才 段磊 +2 位作者 蒋为鹏 肖珊 徐一凡 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期831-844,共14页
校园公共区域人流量预测对于维护校园安全、提升校园管理水平有重大意义.尤其在疫情防控下,高校复学对公共区域的人流量预测和控制提出了更高的要求.以高校食堂为例,通过预测就餐人数,有助于食堂防疫人员合理调度和安排,既降低了人群聚... 校园公共区域人流量预测对于维护校园安全、提升校园管理水平有重大意义.尤其在疫情防控下,高校复学对公共区域的人流量预测和控制提出了更高的要求.以高校食堂为例,通过预测就餐人数,有助于食堂防疫人员合理调度和安排,既降低了人群聚集的潜在风险,也可以针对食堂人流量分布情况提供分时分批服务.然而,由于校园管理需求,如节假日和教学安排等因素,使得校园公共区域人流量预测问题颇具挑战性.为此,提出一种基于深度学习的多尺度时序卷积网络MSCNN(multi-scale temporal patterns convolution neural networks),实现人流量时序数据中短时依赖、长时周期模式的获取和多尺度时序模式特征的重标定,以对任意时段人流量进行预测.通过在真实校园环境数据集以及公开数据集上的实验,验证了MSCNN模型的有效性和执行效率. 展开更多
关键词 公共区域人流量预测 多尺度时序依赖 卷积神经网络 多组件融合
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时空数据插值的杨赤中滤波法
11
作者 阳洁 刘启亮 +1 位作者 冯天琪 邓敏 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1760-1771,共12页
时空数据插值是时空数据分析的一项基础性任务,其核心问题在于建模时空自相关结构。当时空数据非平稳、分布稀疏时,现有方法难以准确建模时空自相关结构,直接影响了插值的精度与可靠性。本文基于空间域复合变量理论,采用几何学与统计学... 时空数据插值是时空数据分析的一项基础性任务,其核心问题在于建模时空自相关结构。当时空数据非平稳、分布稀疏时,现有方法难以准确建模时空自相关结构,直接影响了插值的精度与可靠性。本文基于空间域复合变量理论,采用几何学与统计学相结合的策略对时空自相关结构进行建模,提出了一种基于杨赤中滤波的时空数据插值方法。该方法首先耦合杨赤中滤波与时空积和模型,建立定量描述时空自相关结构的时空基本变化函数;然后,基于时空基本变化函数,构建满足最优线性无偏估计准则的时空数据插值模型。采用模拟数据、2000—2009年我国大陆区域年平均气温与2014年5月—2015年4月北京市日均PM 2.5浓度时空数据集进行试验验证,结果表明:本文方法的时空插值精度明显优于当前的3种代表性时空插值方法,且不需要时空平稳性假设,可以更好地适应分布稀疏的时空数据集。 展开更多
关键词 时空插值 杨赤中滤波 时空积和模型 时空自相关 时空非平稳
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基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测
12
作者 薛桂香 王辉 +2 位作者 周卫峰 刘瑜 李岩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2952-2957,共6页
由于港口交通流量具有随机不确定性、时间不平稳特征,因此港口交通流量的精准预测是一项具有挑战性的任务。为了提高港口交通流量预测精度,考虑气象条件和港口相邻高速公路开闭状态等外部干扰因素,提出了一种基于知识图谱和时空扩散图... 由于港口交通流量具有随机不确定性、时间不平稳特征,因此港口交通流量的精准预测是一项具有挑战性的任务。为了提高港口交通流量预测精度,考虑气象条件和港口相邻高速公路开闭状态等外部干扰因素,提出了一种基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测算法KG-DGCN-GRU。知识图谱表示港口交通网络相关因素,知识表示方法从港口知识图谱中学习各外部因素的语义信息,扩散图卷积网络(DGCN)和门控循环单元(GRU)能有效挖掘港口交通流量的时空依赖特征。基于天津港交通数据集的实验结果表明,KG-DGCN-GRU能通过知识图谱和扩散图卷积有效提高预测精度,在单步预测(15 min)中与时间图卷积网络(T-GCN)和扩散卷积递归神经网络(DCRNN)相比,均方根误差(RMSE)分别降低了4.85%和7.04%,平均绝对误差(MAE)分别降低了5.80%和8.17%。 展开更多
关键词 港口交通流量预测 知识图谱 时空依赖 门控循环单元 图卷积网络
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基于残差时序图卷积网络的交通速度预测
13
作者 张安勤 胡梓明 《计算机仿真》 北大核心 2023年第11期116-121,共6页
准确的交通速度预测是现代智慧交通系统中重要的组成部分,对解决交通拥堵和保障公众出行安全具有重要的意义。针对现有的交通预测模型存在对交通速度中长期预测任务效果不是很好的问题,提出一个新的基于残差时序图卷积网络深度学习框架R... 准确的交通速度预测是现代智慧交通系统中重要的组成部分,对解决交通拥堵和保障公众出行安全具有重要的意义。针对现有的交通预测模型存在对交通速度中长期预测任务效果不是很好的问题,提出一个新的基于残差时序图卷积网络深度学习框架RSATCN。首先利用可学习的遮罩矩阵和图卷积网络相结合来捕捉空间特征,再利用时间注意力提取时间序列的动态相关性,最后用残差时序网络捕捉时间特征和速度特征。在两个真实世界的数据集上的实验表明,提出的模型在预测交通速度中长期任务方面优于最新的基线。 展开更多
关键词 交通速度预测 时间注意力卷积网络 图卷积网络 时空依赖性
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工作流模型可调度性验证与分析方法 被引量:3
14
作者 李建强 范玉顺 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期93-98,共6页
实施工作流管理是支持复杂产品的设计、制造及销售等高度复杂工作流程高效运作的有效手段,而从理论上验证和分析相应工作流模型的正确性及合理性对工作流管理系统的成功实施有着重要的意义。在讨论了工作流模型在时间层次上需要考虑的... 实施工作流管理是支持复杂产品的设计、制造及销售等高度复杂工作流程高效运作的有效手段,而从理论上验证和分析相应工作流模型的正确性及合理性对工作流管理系统的成功实施有着重要的意义。在讨论了工作流模型在时间层次上需要考虑的各种时间约束的基础上,通过扩展时间信息到只描述过程逻辑的工作流网中来,给出了时控工作流网的概念。进而在给出了从一种包含时间信息的有向网络图到时控工作流网的模型映射方法之后,对基于时控工作流网的工作流模型可调度性验证与综合进行了详细的讨论。最后用一实例验证了其有效性。 展开更多
关键词 工作流模型 时序依赖 时间约束 模型验证 PETRI网 可调度性 制造业
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时空依赖的城市道路旅行时间预测 被引量:2
15
作者 施晋 毛嘉莉 金澈清 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期770-783,共14页
城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、路段建模时忽略上下游路段间的依... 城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、路段建模时忽略上下游路段间的依赖关系等问题,导致预测精度较差.鉴于此,提出了两阶段的旅行时间预测框架:首先,使用Skip-Gram模型对轨迹数据地图匹配后的路段序列进行编码,将其映射为低维向量,通过该编码方式避免引入错误信息的同时保留了路段间的上下游依赖信息.随后,基于路段编码模式整合天气、日期等外部因素,设计了基于深度神经网络的城市道路旅行时间预测模型.基于真实出租车轨迹数据集的对比实验结果表明,所提方法比对比算法具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 旅行时间预测 路段编码 长短期记忆网络 时空依赖
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基于时空依赖性和注意力机制的交通速度预测 被引量:1
16
作者 陈钰 张安勤 许春晖 《计算机系统应用》 2021年第1期200-206,共7页
交通流精准预测对保障公共安全和解决交通拥堵具有重要的意义,在城市交通规划、交通管理、交通控制等起着重要的作用.交通预测由于其受限制于城市路网并且随着时间动态变化,其中存在着空间依赖与时间依赖,是近些年来具有挑战性的课题之... 交通流精准预测对保障公共安全和解决交通拥堵具有重要的意义,在城市交通规划、交通管理、交通控制等起着重要的作用.交通预测由于其受限制于城市路网并且随着时间动态变化,其中存在着空间依赖与时间依赖,是近些年来具有挑战性的课题之一.为了同时捕获到空间和时间上的依赖,提出了一个新的神经网络:基于注意力机制的时空图卷积网络(A-TGCN).TGCN网络模型用于捕获交通数据中的动态时空特性与相关性,采用注意力机制来增强每个A-TGCN层中关键节点的信息.通过在两组数据上的实验结果表明,A-TGCN在精度以及可解释性方面都有很好的表现. 展开更多
关键词 交通速度预测 图卷积神经网络 长短期记忆模型 注意力机制 时空依赖性
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基于深度时空网络的地铁站点客流短时预测 被引量:1
17
作者 黎旭成 彭逸洲 +1 位作者 吴宗翔 陈振武 《交通与运输》 2020年第S02期55-61,共7页
为提升城市轨道交通站点短时客流预测精度,探讨其高峰客流集中,客流、区域人口密度间存在时空关联的特点,并针对性地建立了一种基于深度时空网络的城市轨道交通网路尺度下的站点客流短时预测模型。模型用卷积神经网络捕捉轨道站点之间... 为提升城市轨道交通站点短时客流预测精度,探讨其高峰客流集中,客流、区域人口密度间存在时空关联的特点,并针对性地建立了一种基于深度时空网络的城市轨道交通网路尺度下的站点客流短时预测模型。模型用卷积神经网络捕捉轨道站点之间的空间关联,融合了热点区域人数等因素作为外部特征,再用长短期记忆网络提取时间序列中的时间关联。选取深圳市轨道交通网络作为案例,基于深圳地铁客流数据,对全部站点的进、出站客流进行预测。通过与四种常用预测方法比较,验证了该方法的有效性和精度。 展开更多
关键词 短时客流预测 城市轨道交通 时空关联分析
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基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用 被引量:31
18
作者 李玉敦 谢开贵 胡博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期840-846,共7页
风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风... 风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系。利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系。通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性。将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估。 展开更多
关键词 风速模型 短期相依 同期相依 连续状态马尔科夫链 COPULA函数
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考虑时间相关性的风储系统多模式协调优化策略 被引量:29
19
作者 陆秋瑜 胡伟 +3 位作者 闵勇 王芝茗 罗卫华 成涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期6-12,共7页
基于考虑风电预测误差时间相关性的不确定性场景,将能量型储能同时应用于削峰填谷和计划跟踪两种模式,提出了风储联合系统多模式协调优化模型。同时,针对风储联合运行的大规模混合整数规划问题,提出储能调峰容量系数的概念,用于构造两... 基于考虑风电预测误差时间相关性的不确定性场景,将能量型储能同时应用于削峰填谷和计划跟踪两种模式,提出了风储联合系统多模式协调优化模型。同时,针对风储联合运行的大规模混合整数规划问题,提出储能调峰容量系数的概念,用于构造两层迭代优化算法,对模型进行快速求解,并可对储能在不同模式的容量分配进行量化评估。基于实际数据进行了计算机仿真验证,仿真结果表明,风储联合系统的最优运行模式受上网电价、惩罚价格以及风电随机特性等因素的影响;而所提出的模型可实现储能有限容量在不同模式间的合理分配和高效利用,为研究风储联合系统运行特性、与电网进行协调调度提供了重要的参考信息。 展开更多
关键词 风储联合系统 风电预测 时间相关性 多模式协调 储能调峰容量系数 灵敏度分析
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敏捷卫星调度的时间约束推理方法 被引量:16
20
作者 廉振宇 谭跃进 严珍珍 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1206-1211,共6页
敏捷卫星机动能力的增强带来观测机会的增多和观测时间窗口的增长,具有很大的应用潜能。但管控中由于观测开始时间是一个具有连续值域的变量,传统非敏捷卫星调度问题的组合优化建模方法不再适用。介绍了敏捷卫星的时间依赖、可控与不可... 敏捷卫星机动能力的增强带来观测机会的增多和观测时间窗口的增长,具有很大的应用潜能。但管控中由于观测开始时间是一个具有连续值域的变量,传统非敏捷卫星调度问题的组合优化建模方法不再适用。介绍了敏捷卫星的时间依赖、可控与不可控事件混合、资源过度受限等特性;给出了时间约束网络概念及敏捷卫星调度中的时间约束推理问题描述;分析了时间约束网络与距离图的等价性,借鉴Johnson算法对稀疏网络的特殊处理,采用重赋权技术,提出针对敏捷卫星调度的改进循环检测算法检查时间约束;建立了分支剪枝搜索算法,以约束规划方式获得时间一致解。最后通过实例验证所提方法的有效性,实验结果表明该方法能够较好地实现敏捷卫星调度的时间约束的一致性检验和搜索求解。 展开更多
关键词 调度 时间推理 循环检测 敏捷卫星 时间依赖 简单时间网络
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