逯静
- 作品数:51 被引量:128H指数:8
- 供职机构:河南理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金:河南省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电气工程电子电信文化科学更多>>
- 基于遗传人工鱼群优化RBF神经网络短期负荷预测方法
- 本发明公开了一种基于遗传人工鱼群优化RBF神经网络短期负荷预测方法,引入了遗传算法的相关操作,来求得全局最优极值,而不是局部极值,改善了人工鱼群算法的寻优性能;并将改进的算法应用到RBF神经网络模型,RBF神经网络无负反...
- 王瑞逯静陈诗雯周晨曦王强强高强孙忆枫杨炜炜闫方
- 文献传递
- 基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率预测被引量:4
- 2023年
- 为了提高光伏发电功率预测精度,建立了基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率超短期组合预测模型。首先,根据Pearson相关性分析,确定光辐照度、环境温度以及湿度为光伏发电功率的关键气象影响因素,继而使用改进的自适应白噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, ICEEMDAN)对历史光伏功率和气象因素进行分解,降低其复杂度和随机波动性,并利用动态时间弯曲(Dynamic Time Warping, DTW)算法确定每个光伏功率子序列的输入特征向量。其次,对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)在建模过程中的误差进行权重分配,得到加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLSSVM),其解决了LSSVM模型鲁棒性低的缺陷。最后,通过改进黏菌算法(Improve Slime Mould Algorithm, ISMA)对WLSSVM进行参数优化,搭建ISMA-WLSSVM预测模型,并在多种不同天气类型下进行光伏发电功率预测仿真实验。实验证明:相比EOSSA-ELM预测模型,该模型的RMSE在晴天、多云和雨天分别降低了57.4%、57.5%和52.5%。
- 王瑞王瑞逯静
- 关键词:加权最小二乘支持向量机
- 一种高强度螺栓结构
- 本发明公布了一种高强度螺栓结构,属于螺栓连接件技术领域。该螺栓结构,包括螺栓的头部和螺杆,所述螺杆根部设置有延伸至头部中的内凹式圆弧过渡,所述的圆弧过渡在螺栓头部内形成一弧形凹槽,弧形凹槽底部至头部底面之间有连接面。本发...
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- 文献传递
- 游戏教学法在高校计算机教学中的实践分析被引量:1
- 2012年
- 计算机应用基础作为高校学生必修的公共基础课程,看似轻松,但是要真正教出水平和质量却不是那么的简单。尤其是学生在青年时期,着迷于游戏,枯燥的计算机应用基础知识并不能调动学生的兴趣,倘若把学生钟情的游戏应用到教学中形成游戏教学法是否可以全面提高高校学生的职业能力和学习效果呢,值得我们进一步探讨。
- 王瑞逯静
- 关键词:游戏教学法计算机基础
- 基于游程判别法和VMD残差修正的风电功率预测被引量:4
- 2022年
- 为了提高风电功率预测准确性,提出一种基于频率游程判别法和变分模态分解(VMD)残差修正的风电功率超短期预测模型.采用变分模态分解将原始风电功率序列分解,得到一系列不同中心频率的子序列,再利用序列之差提取残差序列,残差序列继承原始序列噪声分量与分解被屏蔽的真实分量,呈现波动性大,非线性复杂和不平稳的特点,采用t-SSALSTM模型并结合天气特征进行预测.利用频率游程判别法把子序列划分为低频分量类和高频分量类:低频分量呈现线性平稳的特点,采用自适应t分布麻雀搜索算法(t-SSA)优化自回归滑动平均模型(ARIMA)预测;高频分量具有波动性大且复杂的特点,采用t-SSA优化长短时记忆神经网络(LSTM)进行预测.将不同序列的预测结果线性叠加得到风电功率预测结果.将该模型应用于国内某风电发电厂的风电功率预测中,试验结果表明,该模型能有效提高预测精度.
- 王瑞冉锋逯静
- 关键词:风电功率
- 基于相似日和RBF神经网络的短期电力负荷预测被引量:6
- 2021年
- 短期电力负荷预测中选取合适的相似日作为训练样本可以简化训练过程并提高预测精度。为了减小积温效应对相似日选取的影响,提出了一种根据综合相似度选取相似日的方法。通过将温度和其他负荷影响因素分别计算相似度,从而根据计算得到的综合相似度来选取相似日。此外,为了提高RBF神经网络的预测效果,将训练样本先用减聚类进行聚类,根据聚类结果设置模糊c-means聚类的初值,运用模糊c-means聚类来优化RBF神经网络的隐含层参数,最后结合相似日和改进RBF神经网络进行短期电力负荷预测。通过实际电力负荷数据的仿真分析验证了所提方法的有效性。
- 王瑞孙忆枫逯静
- 关键词:相似日RBF神经网络短期负荷预测减聚类
- 一种基于相似日和LSTM的短期电力负荷双向组合预测方法
- 本发明公开了一种基于相似日和LSTM的短期电力负荷双向组合预测方法,包括以下步骤:S1,将历史日中的影响因素作归一化处理;S2,采用灰色关联分析法在不同范围的历史日中按照关联度大小确定相似日;S3,数据集确定;S4,横向...
- 王瑞逯静闫方陈诗雯高强
- 文献传递
- 区间变时滞不确定线性系统的鲁棒稳定性分析方法
- 本发明提供了一种区间变时滞不确定线性系统的鲁棒稳定性分析方法,包括:获取区间变时滞不确定线性系统的标称系统;构建Lyapunov‑Krasovskii泛函,并基于Lyapunov‑Krasovskii泛函确定所述标称系统...
- 钱伟苑曼曼王瑞逯静李冰锋
- 文献传递
- 一种产生仄秒脉冲的装置
- 本实用新型涉及一种产生仄秒脉冲的装置,所述装置包括顺序连接的如下装置:少周期飞秒激光脉冲装置、二维纳米金属阵列、高速μ子原子容器和光学滤波器。所述装置的使用方法包括如下步骤:(一)产生如下形式的少周期飞秒激光脉冲:E(t...
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- 文献传递
- 一种基于BOA-SVR和模糊聚类的分时段精细化短期负荷预测方法
- 本发明公开了一种基于BOA‑SVR和模糊聚类的分时段精细化短期负荷预测方法,包括以下步骤:S1,根据地区的历史负荷数据和特性来分析影响负荷变化的因素,并考虑实时影响因素提出分时段综合预测法;S2,利用模糊C均值聚类方法将...
- 王瑞逯静陈诗雯王福忠韩素敏
- 文献传递