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城市湖库蓝藻水华形成机理综合建模研究被引量：6: 2012年; 蓝藻水华形成是诸多营养及环境因素相互作用的结果,因此,本文对城市湖库蓝藻水华形成(包括复苏、萌芽、生长、暴发阶段)这一复杂生态过程进行了综合建模研究.通过在阳光房中模拟湖库蓝藻水华形成过程,采用正交实验分析获得蓝藻生长的关键影响因素,并为蓝藻水华形成机理建模提供相应参量.在此基础上,构建了用于模拟湖库蓝藻水华形成过程的蓝藻生长机理模型,采用遗传算法对机理模型中涉及的参数进行优化率定;同时,考虑蓝藻水华暴发阶段具有突变特性,建立了描述蓝藻水华暴发状态的尖点突变模型,进而构建了城市湖库蓝藻水华形成各阶段的综合机理模型.实验仿真结果表明,该综合机理模型能较好地模拟城市湖库蓝藻从复苏到暴发整个过程的变化规律,且该模型结合了数学机理建模和智能方法的优势,克服了单一蓝藻水华机理模型的缺陷,为湖库蓝藻水华形成机理的深入研究提供了新思路.; 王小艺赵晓平刘载文许继平董硕琦; 关键词：遗传算法尖点突变模型

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究被引量：3: 2014年; 随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。; 马新宇施彦王小艺许继平王立于家斌; 关键词：BAGGING算法水华预测

藻类水华形成机理的模糊Petri网优化建模研究被引量：5: 2013年; 在对湖库藻类水华形成机理深入研究的基础上,构建了描述藻类水华形成过程的Petri网机理模型,考虑影响藻类水华形成关键因子的综合作用机理,根据实验分析结论,通过构建模糊隶属度函数对Petri网机理模型中的库所信度进行模糊化处理,并采用粒子群算法对机理模型中涉及的权重进行优化率定,同时通过神经网络对机理模型库所信度进行自适应学习,实现了对藻类水华形成过程的机理建模和对藻类水华暴发的预测.; 王小艺唐丽娜刘载文许继平; 关键词：PETRI网神经网络

一种改进的永磁同步电机电流控制算法被引量：7: 2014年; 在机床永磁同步电机控制问题的研究中,电流环是永磁同步伺服驱动系统的关键环节。当电流环采用电流反馈解耦进行控制时,永磁同步电机在高速运行时易产生较大的电流跟踪误差,电流的动态响应变差。主要原因为电流反馈解耦控制对电流解耦不彻底导致电机转速对dq轴电流产生了耦合效应。为解决上述问题。在传统电流环P1调节器的基础上,提出了一种基于电压前馈解耦的电流控制算法代替电流反馈解耦控制。上述算法通过在电压指令中增加前馈补偿以消除耦合项的影响,进而消除电流跟踪误差,同时还具有李雅普诺夫意义上的稳定性。实验结果表明:改进算法实现了对dq轴电流的完全解耦,消除了电流跟踪误差,提高了电流控制性能。; 于家斌王小艺许继平秦晓飞; 关键词：永磁同步电机电流环

基于熵权灰关联的水华治理多层次决策方法被引量：1: 2014年; 针对多目标多属性决策问题,以环境影响及经济成本等决策目标为依据,充分利用事物的客观属性信息,构建基于目标-方案-属性的多层次决策模型。通过建立各层次间的灰色关联度矩阵,并采用信息熵方法表示目标及属性的权重,获取以属性值表示的理想方案,根据各备选方案与理想方案的灰色关联度得到方案决策结果,从而提出特定目标前提下的目标-方案-属性多层次决策方法。将方法应用于湖库水华应急治理决策,与常规决策方法的结果对比证明了改进方法的有效性。; 白玉廷王立王小艺许继平; 关键词：信息熵水华

基于灰色-神经网络的城市湖库水华预测研究被引量：3: 2013年; 准确的预测水华是及时治理水污染及保护水环境的重点,而对水华形成的机理模型的深入研究是准确预测水华的关键所在.在对城市湖库藻类水华形成机理研究基础上,提出了一种基于改进NGM(1,1,k)及BP神经网络的藻类水华预测模型,结合了灰色模型建模所需信息量少及神经网络非线性预测优势,克服了灰色模型预测精度低和BP神经网络所需训练数据多的缺点,可以解决在监测信息有限条件下的藻类水华预测问题.经过实际验证表明,该模型相对神经网络预测精度高,适合应用于城市湖库藻类水华的预测.; 王德喜王晓凯王小艺; 关键词：富营养化 BP神经网络水华预测

基于跟踪微分器的永磁同步电主轴电流控制算法被引量：2: 2014年; 永磁同步电主轴电流PI调节器存在阶跃响应超调与跟踪速度之间的矛盾,造成电流跟踪过程出现超调,增加了PI参数的整定难度。其原因主要是,控制的"快速性"与"超调"之间的矛盾是PI调节器的固有属性,为此,根据自抗扰控制理论,提出采用跟踪微分器为d轴和q轴电流指令安排过渡过程的方法,使PI调节器对输入电流阶跃信号的跟踪更加平滑。仿真和实验结果表明:相比于采用积分分离设计的PI调节器,该方法使电流更快速、平滑地跟踪指令值,且跟踪过程无超调,增强了电主轴电流控制的鲁棒性。; 于家斌王小艺许继平秦晓飞; 关键词：跟踪微分器

湖库水质监测与分析智能仪表设计与开发被引量：4: 2013年; 关于湖库水质优质监测问题。针对目前水质监测落后和水体富营养化评价困难的现状,研发了GPRS的水质监测与分析智能仪表。仪表采用WinCE操作系统,用GPS地理定位、GPRS通用遥感数据通信于一体,实现了对现场水质信息的实时采集、历史查询与远程传输等功能。同时,根据水体富营养化形成机理特征,采用灰色关联分析方法综合多项水体富营养化相关因素,对水体富营养化程度进行评价和分级,进而为水环境保护提供了一种新的应用平台。; 马新宇王小艺许继平盛璐; 关键词：智能仪表富营养化评价灰色关联分析

基于振动信号分析的电机性能退化特征提取被引量：5: 2014年; 针对电机性能退化状态分析中性能退化特征难以有效提取且不能准确反映性能退化趋势的问题,通过电机失效机理分析,得到电机振动信号与性能退化状态的对应关系,给出电机振动信号的测量方案,提出一种基于电机振动信号分析的电机性能退化特征提取方法。上述方法采用基于Hilbert-Huang变换的边际能量谱分析来获取振动能量在整个频域上的大小和分布,根据电机自身性能的退化,在支持向量机(SVM)方法的基础上将两分类中的各个频率能量看作两个相互独立分布未知的总体,提出一种新的权重贡献分配法对频域能量进行自学习提取,最后利用提取的频域能量建立能够表征与反映电机长期性能变化趋势的振动特征频率能量作为性能退化特征参数,从而解决性能退化特征的有效提取问题。试验结果分析表明。利用从振动信号中提取的退化特征确实能够反映电机的性能状态退化,并且采用所提出的由特征频率能量所建立的性能退化参数相比全频域能量能准确地反映电机性能状态退化趋势,从而解决了准确反映性能退化趋势的问题,利用提出的电机性能退化特征提取方法建立的性能退化参数能够对电机长期退化中的性能状态进行分析及预测。; 王立于重重施彦张慧妍; 关键词：特征提取电机振动

湖库水质监测与水华预警信息系统被引量：5: 2013年; 针对当前湖库水质监测及水华预测预警信息化发展相对落后的现状,开发一套集水质监测、水华预测预警功能于一体的智能化信息系统。采用Visual Studio 2010中的C++语言进行系统平台搭建,将网络通信、地理信息系统、SQL2005数据库等技术相结合,对湖库水质信息进行实时监测,并通过灰色-BP神经网络模型实现对湖库藻类水华较高精度的中长期预测预警的功能,为环保部门进行湖库水华防治提供有效的信息化决策平台。; 郝启文王小艺许继平刘载文盛璐何多多; 关键词：结构化查询语言通用分组无线服务

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北京市科技新星计划(2010B007)

文献类型

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主题

机构

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传媒

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