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关于利用机器学习进行泵站优化运行的研究-EI2.pdf

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简介：
本文探讨了如何通过应用机器学习技术来优化泵站系统的运行效率和性能，旨在减少能源消耗并提升供水服务质量。研究报告已收录于EI数据库。 泵站的优化运行与泵组特性曲线密切相关，但这些曲线会因磨损、大修等因素发生变化，给优化带来挑战。通过SCADA系统获取相关数据，并运用机器学习技术进行“噪声”过滤及模式识别后，建立了描述泵组特性的“黑盒模型”。基于此模型并借助智能算法求解，提出了经验驱动的泵站优化运行方案。实验表明该方法合理有效，在工程实践中具有推广价值。

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  • 关于利用机器学习进行泵站优化运行的研究-EI2.pdf
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    本文探讨了如何通过应用机器学习技术来优化泵站系统的运行效率和性能，旨在减少能源消耗并提升供水服务质量。研究报告已收录于EI数据库。 泵站的优化运行与泵组特性曲线密切相关，但这些曲线会因磨损、大修等因素发生变化，给优化带来挑战。通过SCADA系统获取相关数据，并运用机器学习技术进行“噪声”过滤及模式识别后，建立了描述泵组特性的“黑盒模型”。基于此模型并借助智能算法求解，提出了经验驱动的泵站优化运行方案。实验表明该方法合理有效，在工程实践中具有推广价值。
     
  • 关于利用强化学习进行电动车路径优化的研究
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    本研究探索了运用强化学习算法优化电动汽车行驶路径的方法，旨在提高能源效率和减少碳排放。通过智能决策支持系统为电动车辆提供最优路线规划，以应对日益复杂的交通环境挑战。 针对具有路径总时长约束、载重量限制以及电池容量限制的电动车路径优化问题（EVRP），考虑车辆在行驶过程中可以前往充电站进行补给的情况，我们构建了一个以最小化路径总长度为目标的数学模型，并提出了一种基于强化学习的方法——RL-EVRP。该方法利用预设的概率分布生成训练数据集，在此基础上通过策略梯度法对算法模型进行优化和迭代调整。在训练过程中，只要保证产生的路径符合所有约束条件即可。 经过一系列仿真实验并与现有其他算法进行了对比分析后发现，采用RL-EVRP算法求解得到的路径总长度更短且所需车辆数量较少。这表明强化学习技术能够有效应用于较为复杂的组合优化问题中，并展现出其独特的应用潜力和优势。
     
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  • 关于利用Python进行OpenStack虚拟机运维的研究.pdf
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    本研究探讨了运用Python编程语言在OpenStack平台上的虚拟机管理与维护技术，旨在提高自动化水平和工作效率。 基于公开的原生Python API可以方便地实现OpenStack云平台的自动化运维，从而提高工作效率。本段落围绕OpenStack云平台上虚拟机的创建与维护，简要分析了OpenStack的体系架构及虚拟机创建流程，并阐述如何构建OpenStack Python API运维环境以及如何调用API来完成常见的虚拟机管理任务。
     
  • 关于利用机器学习方法进行干豆分类的研究
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    本研究探索了运用机器学习技术对干豆进行高效、精确分类的方法，旨在提升农产品处理效率与质量控制水平。 干豆作为重要的食品原料和农产品，在农业、食品工业以及营养学等领域备受关注。本研究采用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、多层感知机（MLP）及梯度增强决策树（GBDT）四种机器学习算法对干豆数据集进行分类模型的训练与评估。首先，我们对数据进行了预处理和特征工程，提取了形态、颜色及纹理等关键特征。接着利用上述四种算法分别构建并测试模型，并依据准确率、召回率以及F1值等指标比较它们在干豆分类中的表现。最后通过可视化分析讨论了实验结果。 结果显示，在所研究的四种机器学习方法中，所有算法均表现出良好的性能，其中随机森林因其较强的鲁棒性及处理不平衡数据集的优势而尤为突出。为进一步优化模型效果，我们采用SPA和PCA技术对原始数据进行了降维，并重新评估了SVM、Random Forest、MLP以及GBDT在干豆分类中的表现。 实验表明，在经过降维后的数据集中，支持向量机（SVM）算法的准确度最高，其次是随机森林。这些发现为后续改进干豆分类模型提供了有价值的参考依据。
     
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    本研究探讨了运用差分进化算法于电力系统中的多目标调度问题，旨在提高能源效率和经济性的同时，确保电网的安全稳定运行。通过模拟实验验证其在复杂约束条件下的优越性能与应用潜力。 本段落研究了电力系统运行的安全经济性和环保性问题，并以包含火电、风电、光伏及储能的复杂电力系统为对象构建了一个多目标调度优化模型。该模型旨在最小化总运营成本与污染物排放量，采用了非支配排序算法（NS）和差分进化算法（DE）来同时实现多个目标的最佳平衡。通过模糊隶属度函数选择最能满足需求的Pareto解作为最优折衷方案。 为了验证所提方法的有效性，研究人员使用了IEEE 30节点模型进行了仿真测试。结果显示，该调度优化策略能显著降低电力系统的总运行成本和污染物排放量，在保证经济效益的同时也实现了环保目标。
     
  • 利用MATLAB/Simulink进行机器人运动学仿真的研究.pdf
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    本论文探讨了使用MATLAB和Simulink工具箱对机器人运动学仿真技术的研究与应用，旨在通过建模分析优化机器人系统设计。 基于MATLAB/Simulink 的机器人运动学仿真研究了如何利用Simulink环境进行机器人运动学的建模与仿真，通过该工具可以有效地分析机器人的关节运动、姿态变换以及路径规划等问题。这种方法为机器人设计提供了直观且高效的验证手段。
     
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