逯静
- 作品数：44 被引量：73H指数：5
- 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
- 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...
- 和平安赵鸿图逯静陈竞许焱平毋亚军李哲东康鹏
- 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：2
- 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
- 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
- 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...
- 和平安赵鸿图逯静陈竞许焱平毋亚军李哲东康鹏
- 文献传递
- 基于随机神经网络的短期负荷预测被引量：4
- 2019年
- 短期负荷受社会因素和自然因素的影响,使得精准负荷预测困难重重。为了提高短期电力负荷预测精度,提出一种基于改进一般随机神经网络的负荷预测模型。随机神经网络与传统的BP神经网络相比的优势在于随机神经网络在参数优化过程中不会陷入局部最优,但是随机神经也存在自身的不足。针对一般随机神经网络优化过慢;参数优化朝着局部数据而不是整体训练数据,导致最后保存模型不是对整个训练集整体的最优模型。提出在随机神经网络预测模型中用Adam算法替代传统的梯度下降优化算法加快优化,并在随机神经网络模型每次更新后计算整体数据的损失函数,保存损失函数最小时的模型。通过实验分析,验证改进的随机神经网络模型更加有效。
- 王瑞王强强逯静
- 关键词：负荷预测神经网络梯度下降随机神经网络
- 基于CEEMDAN-LSSVM-ARIMA模型的短期光伏功率预测被引量：4
- 2022年
- 为提高光伏发电功率的预测精度,提出一种结合自适应白噪声完备集成经验模态分解(CEEMEDAN),最小二乘支持向量机(LSSVM)和差分自回归移动平均模型(ARIMA)的短期光伏功率预测方法。首先通过CEEMDAN将光伏功率序列分解成不同的子序列,以弱化非平稳特征对功率预测的影响;利用增量搜索法改进LSSVM,使模型能够自适应选择适合的输入特征,对子序列分别建立改进LSSVM预测模型,求和重构各子序列预测值得初步预测值;为进一步提高预测精度,分析误差序列特性,视误差序列为时间序列,建立ARIMA误差修正模型;最后叠加误差预测值和初步预测值为最终预测结果。以江苏某光伏电站实际数据进行算例分析,结果表明:所提方法是有效的。
- 王瑞高强逯静
- 关键词：支持向量机
- 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
