基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测

风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。     

基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合。某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快。本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题。     

基于信息熵的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。讨论了一种利用信息熵的频谱感知方法,并以IEEE 802.22的一种主用户信号对算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明这种方法能够克服噪声功率不确定性的影响,而且对信息熵估计时的参数选择不敏感,在低信噪比下能够获得较好的检测性能。     

基于移动通信数据的居民居住地识别方法研究

从大量手机数据中提取居民活动的时空特征是大数据趋势下的新兴热点。然而现有的研究主要使用的是手机通话数据或者手机定位数据,并且许多研究缺乏相关验证,使得研究可信度不高。本文基于手机信令数据,通过3种方法对居民职住地进行识别分析,并对比不同方法之间的差异,研究探讨通过手机大数据对于居民职住地识别的可信性。     

基于ID3算法的卷烟产品零售客户分类研究

ID3算法是一种比较高效的数据挖掘算法,通过这一算法在卷烟产品零售客户分类上的运用,快速的将零售客户归入不同的类别,实现了依据客户重要性和产品依存度提供针对性的服务,以此来制定更加合理的卷烟产品营销策略,从而优化资源配置,提高销售额。     

交通分布与熵

介绍在气象等学科中成功应用的方法论－－最大信息熵原理，并扩充为一般熵原理，通过对交通分布与熵原理的关系的分析研究，揭示交通特性的内在涵义，以熵原理作为判断交通特性分布的准则。     

基于ANP和粗糙集计算权重的绿色铁路客站评估

建设满足"节能环保"要求的绿色铁路客站,是我国铁路发展的趋势所在,因此铁路客站的绿色等级评估是极有必要的。通过建立绿色铁路客站"四节一环保"评价指标体系,以网络层次分析法(ANP)确定指标主观权重,经典粗糙集理论确定指标客观权重,再通过最小相对熵原理对二者进行优化结合,最后用得出的指标综合权重对银川新铁路客站进行绿色星级评估。结果表明:该权重确定方法既克服了因未考虑各指标之间的依存反馈关系而使主观权重不够准确的弊端,又利用相对熵原理优化并减小了主、客观权重结合的偏差,得出科学合理的组合权重,体现本文指标权重确定方法的有效性和优越性,为更加准确地评估铁路客站的绿色等级提供参考。     

基于DEA的城市轨道交通运营安全评价与分析

利用信息熵分析和优化了城市轨道交通运营安全评价指标体系,建立了基于数据包络分析(DEA)的城市轨道交通运营安全评价的C2R模型.以广州地铁一号线为例,应用该模型对历年运营的安全性进行了评价与分析,并运用Matlab软件编程进行了求解.根据计算结果,在产出指标确定的情况下,对非DEA有效的决策单元的输入指标进行了有效的调整.     

基于粗糙集方法的炮兵战场目标选择

针对炮兵战场目标选择中信息的不确定性及相关性特点,利用粗糙集理论通过分析目标价值,达到对战场目标进行优选的目的.该方法通过引入信息熵的概念,结合粗糙集理论先对评价指标进行筛选,再计算各指标的重要程度从而确定各指标的权重,进而得出综合评价模型并给出了相应的算法.最后通过实例证明了该方法的实用性.     

基于信息熵的潜艇鱼雷武器系统效能评估

在水下复杂战场环境下,随着武器系统信息化程度的不断提高和作战样式的快速变化,信息优势对于潜艇鱼雷武器系统而言具有重要的现实意义和作战效益。在分析潜艇鱼雷武器系统作战使用特点的基础上,提出了一种基于信息熵评估潜艇鱼雷武器系统效能的方法,并建立了评估数学模型。