王朋
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
- 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理电气工程自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于最小距离法的数字识别被引量：3
- 2011年
- 介绍了模式识别中如何利用最小距离法进行单个数字0-9的识别。先对数字图片进行特征提取,获得特征值矩阵,再对样本数据进行训练,最后用测试样本进行测试,以检验识别的准确度。通过MATLAB编程实现,此方法的实现表明了其在实际应用中具有一定的可行性。
- 王朋王刚窦海妮
- 关键词：模式识别最小距离法
- 城市生活垃圾与煤混燃与综合利用评述被引量：3
- 2011年
- 我国城市生活垃圾采用混合收集,成分复杂、热值低、含水率和可降解有机物含量高,给垃圾的焚烧带来了很多困难。城市生活垃圾与煤混燃,可有效减小温室效应,降低二噁英及酸性气体的排放,同时可减少煤炭的消耗,降低因烧煤造成的环境污染和石化能源的消耗。系统介绍了混燃过程的燃烧特性、各种污染物排放特性、灰结渣特性以及混燃的经济效益。在此基础上对目前混燃中存在的问题进行了总结并探讨了一种城市生活垃圾综合利用技术:垃圾焚烧-厌氧发酵沼气联合处理方案,论述了此方案的可行性。
- 李大中王朋刘林
- 关键词：城市生活垃圾煤混燃综合利用
- 城市生活垃圾与煤混燃改进方案研究及其模糊评价
- 我国城市生活垃圾采用混合收集，成分复杂、热值低、含水率和可降解有机物含量高，给垃圾的焚烧带来了很多困难。城市生活垃圾与煤混燃，可有效减小温室效应，降低二嗯英及酸性气体的排放，同时可减少煤炭的消耗，降低因燃煤造成的环境污染...
- 王朋
- 关键词：城市生活垃圾综合利用
- 基于ADE-SVM和模糊理论的电力系统中期负荷预测被引量：9
- 2012年
- 在基于支持向量机(SVM)的电力系统中期负荷预测的基础上,针对SVM参数难以确定的问题,在引进微分进化(DE)算法优化SVM参数的基础上,为了减少DE的寻优时间,提高全局搜索能力,用基于学习样本集噪声估计的方法确定SVM参数的范围作为DE的寻优范围,以指导DE寻优。同时,引进自适应算子,采用参数自适应DE(ADE)算法选择SVM参数。由于影响负荷的气温因素是模糊的,利用隶属度函数对气温因素进行模糊化处理,进一步提高了预测精度。将上述方法用于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据的中期电力负荷预测,结果表明,该方法能够准确预测负荷变化,且比其他算法具有更高的预测精度,为电力系统负荷预测提供了重要手段。
- 翟永杰刘林王朋
- 关键词：中期负荷预测支持向量机微分进化算法自适应
- 基于微分进化和SMO算法的烟气含氧量软测量被引量：4
- 2012年
- 火电厂中烟气含氧量是一个难以测量的量,采用支持向量机中的序列最小优化(SMO)算法对其进行软测量,并采用改进的SMO算法提高建模速度。SMO算法的性能很大程度上依赖于其学习参数,选择合适的SMO参数是一个亟待解决的问题。而微分进化算法(DE)具有很强的全局搜索能力,在多峰函数的寻优问题上已表现出优异的性能。为此,采用DE算法选择SMO的参数,提出了基于DE算法的SMO参数选择方法。仿真表明,该方法能够准确预测烟气含氧量的变化,比用遗传(GA)算法和粒子群(PSO)算法优化SMO参数具有更高的精度和更快的速度。
- 王刚刘林王朋
- 关键词：软测量SMO微分进化算法烟气含氧量
