一种基于改进鲸鱼群算法的无线传感器网络路由方法

    公开(公告)号:CN107846719B

    公开(公告)日:2018-10-30

    申请号:CN201711353411.9

    申请日:2017-12-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼群算法的无线传感器网络路由方法,包括对网络中的传感器节点分别进行编码;汇聚节点收集每个传感器的信息,构成全局信息;根据全局信息进行路由计算,获得每个传感器的最优转发路径;传感器根据路由表中的最优转发路径,将包含有信息的数据包发送给汇聚节点;汇聚节点接收数据包,获取节点的剩余能量信息,并对全局信息进行更新。本发明技术方案的方法,通过对WSA进行改进,利用其多峰优化的优异性能,解决了无线传感器网络路由问题。通过对鲸鱼群算法的编码策略和目标函数模型进行相应的改进,既考虑了路径的传播能耗也考虑了路径的长度,有效地提高了能效并延长整个无线传感器网络寿命。

    一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路由方法

    公开(公告)号:CN106550422A

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201610980573.4

    申请日:2016-11-08

    CPC classification number: Y02D70/00 H04W40/10

    Abstract: 本发明公开了一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路由方法,包括:(1)全局信息的传递和汇聚,获得全局信息,并将其传递到汇聚节点;(2)汇聚节点通过全局信息对整个传感器网络进行网络分簇路由的优化计算与配置;(3)普通传感器节点监测采集和处理应用信息,将其处理成数据包,转发到簇头节点,簇头节点进行数据融合,并向下一跳簇头节点发送数据包;(4)下一跳簇头节点接收到数据包后,将自身剩余能量信息加入到数据包中,并按照数据包中的最优路由,继续向下一跳簇头节点转发数据包。本发明的方法解决了无线传感器网络成员节点分配不合理簇头节点能耗不均匀等问题,提高了网络能效,延长了网络生命周期。

    一种基于仿真的工程物资供应链网络规划方法及系统

    公开(公告)号:CN111401804A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010130927.2

    申请日:2020-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于仿真的工程物资供应链网络规划方法,包括以下步骤:通过工程物资供应链业务环境来确定供应链风险因素;输入工程物资供应链的历史数据,对各项风险值进行量化;编制物流运行代码并配置在计算环境中,所述物流运行代码能够表明工程物资供应链的结构、工程物资供应链网络中各个层间的供应模式、并包含所量化的各项风险值;结合上述计算环境,根据需求运行不同模式的仿真,输出相应的工程物资供应链网络规划。本发明在供应链网络规划时强化供应链风险的考量,重点关注供应商供货能力满足状况,将风险因素纳入供应链网络规划中,以仿真分析方法获得规划方案与运行建议,旨在降低总体物流成本,可视化风险,辅助企业决策。

    一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN110969290A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911127707.8

    申请日:2019-11-18

    Abstract: 本发明属于径流预测技术领域,公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统,采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子;在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型,将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测;以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中,二次预测得到径流概率预测结果;选定置信度,通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果;采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布,对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。

    一种径流概率预报方法
    28.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109344999A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811045131.6

    申请日:2018-09-07

    Abstract: 本发明公开一种径流概率预报方法,其中,该方法主要包括:采用基于K-medoids的聚类方法对训练集进行聚类,得到隐含马尔科夫模型HMM的初始化参数;利用Baum–Welch算法对HMM进行学习,得到HMM的状态转移概率矩阵以及观测模型的概率分布;根据贝叶斯信息准则BIC进行模型选择,选择适宜该训练集的HMM状态个数;最终根据给出的预报因子,结合高斯混合回归GMR推理得到条件概率分布函数作为径流概率预报。本发明的概率预报方法引入了径流隐含状态的概念,可利用水文、地形、气象等诸多因素训练得到隐含状态转移概率矩阵,得到有效可靠的未来径流概率预报分布,为水库优化调度决策提供科学依据。

    一种停车位资源整合及预约系统

    公开(公告)号:CN106355944A

    公开(公告)日:2017-01-25

    申请号:CN201610909044.5

    申请日:2016-10-18

    CPC classification number: G08G1/148

    Abstract: 本发明公开了一种停车位资源整合及预约系统,包括数据采集系统、无线传感器网络、停车场网关、服务器以及预约平台,其中,数据采集系统用于采集停车位的停车信息数据,以传输到停车场网关;停车场网关通过网络与服务器连接,用于将相应的停车信息数据传输至服务器进行处理;预约平台与服务器通过网络连接用于提供车位预约接口并在预约成功后提供车位位置导航服务,其中,预约模块用于提供车位预约接口以生成预约信息,位置导航模块用于进行路径规划和导航,以生成相应的到达预约车位的位置导航信息,并通过该位置导航模块提供给用户实现位置导航。本发明的预约系统可以实时获取车位数据信息且通过导航可以实时到达、离开预约车位,实现智能化的车位预约。

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