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公开(公告)号：CN104361393B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201410451866.4
申请日：2014-09-06
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06N3/02
摘要： 本发明涉及计算机应用工程技术领域，是一种基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法，按照下述步骤进行：步骤1：数据样本的表示；步骤2：数据的预处理；步骤3：RBF神经网络参数初始化；步骤4：利用二元粒子群优化算法确定隐含层神经元的数目和隐含层径向基核函数的中心；步骤5：初始化局部粒子群优化算法的各个参数。本发明所述的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法能够易于确定RBF神经网络模型隐含层神经元的数目，从而改善了RBF神经网络性能，提高了数据预测的精确度，同时，本发明中的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型具有模型复杂度低，鲁棒性强，可扩展性好的特点。
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公开(公告)号：CN103326903B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310280284.X
申请日：2013-07-05
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
IPC分类号： H04L12/26
摘要： 本发明公开了网络时延预测技术领域中的一种基于隐马尔科夫的Internet网络时延预测方法。包括根据历史时延数据集和设定的时延预测精度，获得可观测状态和可观测状态序列；采用K-Means聚类方法对历史时延数据集进行聚类，计算不同k值下历史时延数据集的误差，根据不同k值下历史时延数据集的误差确定初始值；估计不同k值下的隐马尔科夫参数，并根据不同k值下的隐马尔科夫参数计算不同k值下的隐马尔科夫贝叶斯信息准则值，选择最小的隐马尔科夫贝叶斯信息准则值对应的k值作为最佳隐状态个数k_best；根据可观测状态和最佳隐状态个数k_best，预测未来时延。本发明准确表示时延数据集的规律以及Internet网络的特性，对于未来的可观测状态的预测有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN104200283A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410428808.X
申请日：2014-08-27
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于因子-主属性模型的中长期电力负荷预测方法，所述方法包括：步骤1：建立(n-1)个影响因子指标X1-Xn-1和1个预测对象Xn的原始矩阵，采用Z标准化，对影响因子指标数据X1-Xn-1和Xn进行预处理，将指标数据无量纲化，得到指标矩阵Aoxn；步骤2：根据因子分析方法，确定选择的公因子，并计算相应的因子得分，建立因子预测模型步骤3：根据主属性算法，筛选得到主属性m1,…,mr，主属性模型为其中v是特征向量；步骤4：根据公式建立因子-主属性的中长期电力负荷预测模型，计算得到归一化后的预测变量值，经过Z标准化公式变换，重新计算得到相应的原变量实际值。
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公开(公告)号：CN104361393A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410451866.4
申请日：2014-09-06
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06N3/02
摘要： 本发明涉及计算机应用工程技术领域，是一种基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法，按照下述步骤进行：步骤1：数据样本的表示；步骤2：数据的预处理；步骤3：RBF神经网络参数初始化；步骤4：利用二元粒子群优化算法确定隐含层神经元的数目和隐含层径向基核函数的中心；步骤5：初始化局部粒子群优化算法的各个参数。本发明所述的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型用于数据预测方法能够易于确定RBF神经网络模型隐含层神经元的数目，从而改善了RBF神经网络性能，提高了数据预测的精确度，同时，本发明中的基于粒子群优化算法改进的神经网络模型具有模型复杂度低，鲁棒性强，可扩展性好的特点。
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公开(公告)号：CN104200283B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201410428808.X
申请日：2014-08-27
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于因子‑主属性模型的中长期电力负荷预测方法，所述方法包括：步骤1：建立(n‑1)个影响因子指标X1‑Xn‑1和1个预测对象Xn的原始矩阵，采用Z标准化，对影响因子指标数据X1‑Xn‑1和Xn进行预处理，将指标数据无量纲化，得到指标矩阵Aon；步骤2：根据因子分析方法，确定选择的公因子，并计算相应的因子得分，建立因子预测模型；步骤3：根据主属性算法，筛选得到主属性m1,…,mr，主属性模型为其中v是特征向量；步骤4：根据公式建立因子‑主属性的中长期电力负荷预测模型，计算得到归一化后的预测变量值，经过Z标准化公式变换，重新计算得到相应的原变量实际值。
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公开(公告)号：CN104635734A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201410751475.4
申请日：2014-12-09
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及机器人智能控制方法技术领域，是一种履带式机器人的轨迹跟踪方法，按照以下步骤进行：建立履带式机器人的初始运动学方程；设定切换函数，计算出基于常规趋近律的控制函数；使用基于切换函数的指数增益替换常量增益，计算出基于指数趋近律的滑模控制律；对每一组输入数据和每一组输出数据使用基于指数趋近律的滑模控制律，建立履带式机器人的初始控制函数矩阵；调整履带式机器人的方向为沿运动轨迹的切线方向；使用基于指数趋近律的滑模控制律，计算出履带式机器人的控制函数矩阵。本发明能根据路径规划，实现对机器人轨迹的智能控制，减少驾驶员的操作难度，提高履带式机器人在复杂地形的越野能力。
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公开(公告)号：CN103346565B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310320224.6
申请日：2013-07-26
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了电力系统电压稳定控制技术领域中的一种基于向量有向图的电网薄弱节点辨识方法。包括：确定负荷节点的第一级特征属性和每个第一级特征属性对应的第二级特征属性；获取负荷节点的特征属性的值；提取负荷节点的主特征属性；计算负荷节点的主特征属性的权值；根据每个负荷节点的主特征属性的权值，生成负荷节点向量有向图；根据负荷节点向量有向图计算负荷节点向量量化值；根据负荷节点向量量化值判断电网薄弱节点。本发明考虑负荷节点的综合属性，通过向量有向图建立负荷节点与负荷节点之间的相互关系，进而确定电网的薄弱节点，能够为电压稳定控制提供有效的支持。
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公开(公告)号：CN102915037B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210424807.9
申请日：2012-10-30
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了自动控制技术领域中的一种基于混合控制的四旋翼无人机增稳控制器的设计方法。包括：设定四旋翼无人机状态变量和状态切换参数；设定四旋翼无人机的高度切换值、滚转角切换值、俯仰角切换值、滚转角临界值和俯仰角临界值；设定离散状态集合和离散事件集合；设定四旋翼无人机离散状态迁移条件；判断四旋翼无人机的状态，并根据其状态分别设计起降控制器、平稳控制器、增稳控制器和失控保护装置。本发明可确保无人机在复杂条件下的稳定飞行，有效地避免失控情况的发生，改善飞机的飞行状态。
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公开(公告)号：CN103441886A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310415671.X
申请日：2013-09-12
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了计算机网络决策支持技术领域中的一种基于概率的传感器网络划分方法。包括根据传感器节点的属性值构建传感器节点有向图；计算传感器节点有向图中任意两个传感器节点之间的最短距离，得到最短距离矩阵；迭代计算任意两个传感器节点之间的转移概率并生成转移概率矩阵、每个传感器节点的状态概率并生成初始状态概率向量；当转移概率矩阵是稳定的转移概率矩阵且状态概率向量是稳态的状态概率向量时，对稳态的状态概率向量中的各个分量按照由大到小的顺序排列，选择前s个分量对应的传感器节点作为核心传感器节点；利用核心传感器节点将传感器网络划分为s个区域。使用本发明划分的网络可以更加准确、客观地反映传感器节点之间的关系。
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公开(公告)号：CN103441886B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310415671.X
申请日：2013-09-12
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了计算机网络决策支持技术领域中的一种基于概率的传感器网络划分方法。包括根据传感器节点的属性值构建传感器节点有向图；计算传感器节点有向图中任意两个传感器节点之间的最短距离，得到最短距离矩阵；迭代计算任意两个传感器节点之间的转移概率并生成转移概率矩阵、每个传感器节点的状态概率并生成初始状态概率向量；当转移概率矩阵是稳定的转移概率矩阵且状态概率向量是稳态的状态概率向量时，对稳态的状态概率向量中的各个分量按照由大到小的顺序排列，选择前s个分量对应的传感器节点作为核心传感器节点；利用核心传感器节点将传感器网络划分为s个区域。使用本发明划分的网络可以更加准确、客观地反映传感器节点之间的关系。
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