课程文献中心 更多>>

关键词： 车辆轨迹预测   交互风险   风险图注意力   预测连续性  

摘要： 针对复杂动态交互场景,智能车辆需准确感知当前交互风险,以保障行车安全。现有轨迹预测方法对车辆交互风险动态演化捕捉不足,缺乏对预测自一致性的考量。本文提出一种考虑动态交互风险的车辆连续轨迹预测方法。首先将车辆状态与交互关系编码为节点和边,构建图结构;随后将图结构序列输入交互风险感知编码器,利用风险场表征车辆交互风险,引入风险引导的图注意力机制与门控循环单元提取车辆时空交互风险特征;然后将包含交互风险特征的编码信息输入自一致预测注意力机制,利用历史预测信息校正当前嵌入特征;最后构建风险自适应连续解码器,生成考虑不确定性的多条可能轨迹及其分布概率。在HighD数据集上的实验表明,所提方法5s预测时域均方根误差为0.85m,对比最优基线模型,精度提升约16%;考虑车辆动态交互风险能够提高短时车辆轨迹预测精度;通过动态回溯历史预测结果,捕捉历史预测与当前预测的依赖关系能够提高长时车辆轨迹预测精度。

关键词： 人工智能   机器学习   极限学习机   Q-Learning   智能决策   权重截断机制  

摘要： 针对极限学习机(extreme learning machine, ELM)处理病态矩阵时易引发数值不稳及过拟合的问题,提出一种基于Q-learning的极限学习机(ELM based on Q-learning, Q-ELM).该方法将输出权重的求解过程建模为马尔可夫决策过程,利用强化学习智能体在离散动作空间中进行迭代寻优.通过引入权重截断机制实现了隐式的硬约束正则化,有效抑制了噪声放大效应.理论上证明了算法在凸目标函数下的收敛性及其抗噪边界.实验结果表明:Q-ELM在分类任务中以4.16的平均排名在单隐层前馈神经网络(singlehidden layer feed forward network, SLFN)算法中位居首位,在小样本分类任务中比ELM最高提升5.39%,在高维病态任务中提升2.19%,显著增强了模型的鲁棒性与分类性能;在9个对比算法和19个数据集的分类任务中,Q-ELM取得了4.16的平均排名,显著性分析结果显示Q-ELM优于ELM及其SLFN变体.

关键词： 故障定位   瞬态信号相关性   核函数   有损传输线   距离分辨率  

摘要： 线路损耗引起的故障暂态行波信号的高频衰减,导致行波时差法和基于暂态信号线性相关的故障定位方法分辨率和可靠性显著降低。针对该问题,本文提出一种基于高斯核函数非线性相关估计的故障定位方法。该方法将暂态信号映射至高维希尔伯特空间,利用核函数非线性相关原理放大数据波形中的谐振信息差异。通过调节可控的缩放尺度参数,实现分辨率的增强效果。仿真表明,在埋地电缆、长距离架空线的高损耗传输介质中,以及高阻故障下均能保持高分辨率和强鲁棒性,有效克服了线性判据的定位失效和旁瓣干扰问题。10 kV配电网的实测数据验证了该方法的有效性,定位相对误差仅为0.85%,距离分辨率达60 m,相比线性相关法(310 m)提升了近5倍。

关键词： 高温干旱复合灾害   Copula函数   随机森林   GIS  

摘要： 全球气候变化背景下,高温干旱复合灾害频发,对粮食安全、生态环境及社会经济可持续发展构成严峻挑战。本研究基于1971—2024年气象观测数据,运用嵌套式Copula模型结合随机森林算法构建强度指数,耦合GIS技术对辽宁省高温干旱复合灾害的时空分异、重现期特征和强度演变规律进行分析。结果表明:研究期间,辽宁省高温干旱复合灾害发生频次呈现西高东低的格局,西部为持续扩张和强化的高频集聚区,而东部及沿海地区则长期稳定为低频区。辽宁省高温干旱复合灾害以短重现期(0~2年)事件为主导,其发生频次高、空间集聚性强,西部是核心高发区;随着重现期延长,灾害发生范围急剧收缩、频次降低,长重现期事件仅在西部零星分布。单次事件强度经历了弱发-初增-剧增-维持-衰减的阶段性演变,于1990s达到峰值;而累计强度则从1970s的西部单极低值集聚,逐步演变为2010s的西部-中部双极高强度集聚格局,且西部核心区强度在研究期末达到峰值。综上,辽宁省西部为高温干旱复合灾害核心影响区域,且灾害强度呈增加趋势。本研究结果可为辽宁省防灾减灾策略制定及风险管控提供科学依据。

关键词： 重力坝   复杂波场   随机波场方法   极限抗震承载能力   破坏过程  

摘要： 针对高重力坝极限抗震承载能力研究尚未考虑复杂波场影响的问题,以我国西南地区典型重力坝工程为例开展研究。引入随机波场方法生成符合场址特征的波场和运动场,采用混凝土损伤塑性模型模拟材料的非线性特征,设计垂直入射和复杂波场两类输入方案,研究不同地震动峰值对应波场作用下重力坝的破坏过程。结果显示,垂直入射方案和复杂波场方案得到的重力坝宏观破坏区基本一致,控制性破坏模式均为下游坝面中上部至上游坝面的贯通破坏。复杂波场方案的坝体累积塑性耗散能约为垂直入射方案的2倍,宏观破坏区范围也更大。两种计算方案坝体宏观破坏区贯通时重力坝均未出现滑动失稳。综合坝体累积塑性耗散能、宏观破坏区贯通和抗滑稳定性,可认为三组波场条件下垂直入射方案高重力坝的极限抗震承载能力分别为0.84g、0.95g和0.80g,复杂波场方案对应的极限抗震承载能力分别为0.75g、0.80g和0.74g。复杂波场显著降低了高重力坝的极限抗震承载能力,三组波场的最大降幅是0.15g。

关键词： 虚拟电厂   现货市场   调节参考曲线   投标结构   响应实证分析  

摘要： 当前现货市场机制以集中式机组与确定性负荷为设计范式,难以准确识别虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)的调节能力和边际成本价值。本文聚焦于VPP参与电力现货市场机制的适配问题,提出一种计及参数等效映射与线性出清优化的现货市场改进机制。首先,构建兼顾价格信号驱动与环境扰动反馈的调节参考曲线动态调整模型,突破静态分解方法在反映用户真实响应意愿上的局限性。其次,考虑现行“单调阶梯报价”投标机制难以反映VPP内部复杂结构,提出一种基于多层映射机制的等效“虚拟储能”参数化表征方法,将资源组态与运行状态内嵌为统一的线性出清约束。并在此基础上,进一步设计了融合充放电里程边际成本函数与末状态荷电状态(state-of-charge,SOC)估值函数的投标结构,以解决边际成本投标结构所导致的虚拟电厂价值失真问题。最后,结合湖北省电力现货市场试运行数据开展实证分析,验证所提机制在提升虚拟电厂响应执行率与经济收益方面的显著效果。

关键词： SpikeCV   脉冲视觉   连续时间表征   神经形态视觉   高速运动   时空耦合建模   开源社区生态  

摘要： 随着神经形态视觉传感器技术的不断发展,脉冲相机作为一种基于积分–发放机制的连续时间成像设备,逐渐成为新型视觉感知的重要研究方向。不同于传统帧式图像,脉冲相机以连续二值脉冲流形式记录光强变化,具备超高时间分辨率、高动态范围及稀疏编码等特性,在高速运动、复杂光照以及微弱变化检测等场景中展现出独特优势。然而,其数据结构与统计分布显著区别于传统视觉数据,使得经典视觉算法难以直接适配,如何构建统一的连续时间表征与系统化算法体系成为该领域的重要研究问题。本文围绕连续时间脉冲表征的层级建模思想,对近年来脉冲视觉领域的代表性工作进行了系统梳理与分类总结,并提出从“可恢复”到“可理解”的脉冲视觉表征层级框架。该框架按照信息表征能力的提升,将现有研究划分为多个层次:层级0:面向脉冲相机成像机理与噪声特性的物理一致建模;层级1:从脉冲流恢复稳定视觉信息的二维光强与纹理重建任务;层级2:刻画强度变化与运动信息关系的连续时间时空耦合表征;层级3:利用脉冲数据完成目标检测、语义分割与多目标跟踪等视觉理解任务的结构与语义感知;层级4:基于神经隐式表示的三维场景建模与动态重建;层级5:支撑脉冲视觉研究发展的系统化基础设施与平台化工具链,包括数据集构建、模拟器设计、开源平台及统一评测协议等。在此基础上,本文进一步讨论面向实际应用的系统评测问题,从准确率、时延、吞吐率与能耗等多个维度总结现有方法的评估方式,并综述脉冲视觉开放生态在数据资源、算法工具与社区协作方面的发展情况。通过统计截至2026年的相关研究成果,并结合2025年举办的国际竞赛实例,分析开放基准与社区平台在推动任务标准化与方法演进方面的作用。最后,针对统一连续时间表征学习、多模态信息融合、系统指标驱动优化以及硬件–算法协同设计等关键问题进行了讨论,为连续时间视觉智能的发展提供参考。

关键词： 智能电网   实时定价   需求侧管理   KKT条件   粒子群算法   强化学习  

摘要： 社会福利最大化的实时定价策略被认为是提升电力市场资源配置效率的重要机制.其关键在于准确刻画电价变化与电力供需之间的关联性.然而,现有研究多在理想化假设下直接构建用户效用与供电成本模型,难以反映真实供需结构;同时,传统实时定价算法依赖固定步长迭代,在复杂动态场景下面临收敛性能有限、对函数结构要求较强等问题.为此,本文从供需函数的微分特性出发,对不同用户的用电偏好与火电机组运行特性进行刻画,推导出更准确反映行为特征的供需函数解析形式,弥补了现有函数构建中的理论缺失,并在此基础上构建以最优实时电价为目标的社会福利最大化模型;从问题本质出发对模型进行结构化解析,指出所求最优电价可理解为在供需双方对电价作出及时响应时实现供需平衡的均衡电价.进一步地,本文提出一种结合粒子群优化与强化学习的动态步长实时电价优化算法,用以提升定价过程的收敛效率与自适应能力.仿真结果表明,在用户有限理性、季节性高峰及突发负荷扰动等复杂条件下,所提模型与算法框架能够有效提升社会福利,改善电价响应速度与稳定性,并显著增强系统适应能力.本文从模型构建与算法设计两个层面,为智能电网实时定价机制的优化和相关政策研究提供了可行的理论与方法支撑.

关键词： 船体梁   极限强度   承载能力   船型尺度参数   全局校准法   分项安全因子   多参数优化  

摘要： [目的]针对传统载荷-抗力法是基于规范值对分项安全因子开展优化,忽略了船舶实际航行时的失效值点,且难以对多参数进行同步优化的问题,开展船体梁极限强度分项安全因子多参数优化研究。[方法]首先,基于全局校准法,考虑船型主尺度参数,构建分项安全因子多参数表达式,对船体梁极限承载能力、静水弯矩和波浪弯矩的分项安全因子进行同步优化,建立考虑船型参数的船体梁极限强度分项安全因子多参数优化方法;然后,以28型散货船为研究对象,对比载荷-抗力法与全局校准法的优化效果,并引入船型参数前、后的优化效果。[结果]结果显示,针对散货船,全局校准法在优化稳定性和结果精度上均优于传统载荷-抗力法,误差函数约减小10%;考虑船长参数后的分项安全因子表达更为合理,优化效果进一步提升了0.3%。[结论]研究表明,在船体梁极限强度分项安全因子优化中,考虑船型参数的全局校准法更具优势,可为船舶结构极限强度校核评估水平的改进与完善提供技术支持。

关键词： 非线性变换   归一化处理   变步长   改进FxLMS算法  

摘要： 为了解决自适应滤波器在脉冲噪声环境下的权值更新稳定问题,设计了一种基于新型非线性变换的FxLMS算法(VSS-FxcoshLMS)。通过采用复合双曲-反正切函数的非线性变换处理误差信号,得到FxcoshLMS算法,并对步长进行归一化处理,得到VSS-FxcoshLMS算法,实现收敛速度与稳态误差间的平衡。与现有算法(包括FxLMP、FxatanLMS、EVSS-FxeLMS、SSFxGMCC)进行仿真对比,结果表明,在模拟脉冲噪声环境和实际车内噪声环境中,VSS-FxcoshLMS算法在保证收敛速度与对比算法基本持平的基础上,噪声衰减性能最优。进一步在自主搭建的半实物验证平台上对车内噪声环境进行噪声衰减性能的实验测试,结果表明,该算法对减速带脉冲冲击工况和车辆匀速行驶工况下车内噪声的噪声衰减性能与仿真实验一致,验证了该算法具有良好的鲁棒性。