基于IPSO-LSSVM的污水BOD预测应用研究

生化需氧量（BOD）的快速准确测量对于污水处理过程的调控至关重要。针对污水处理过程中BOD浓度测量时效性较低等问题，选择最小二乘支持向量机（LSSVM）作为BOD浓度预测模型，并选用粒子群优化算法（PSO）优化回归性能参数，同时使用自适应惯性权重计算方法对PSO进行改进，建立了IPSO-LSSVM预测模型。运用预测模型对某污水厂数据进行仿真研究以及3种误差分析，结果表明该模型具有较好的预测精度。     

基于港珠澳大桥左右舵车辆时空混行的差异化驾驶行为识别和预测方法

为实现左右舵不同驾驶习性驾驶人在港珠澳大桥时空混行环境下快速、有效识别并预测行驶车辆在应急条件下的运动状态，提出了一种考虑右舵驾驶行为的模型加数据混合运动预测方法。首先，提取港珠澳大桥通行车辆的跟驰与换道原始轨迹数据并分析，挖掘左右舵驾驶行为在直道及变道属性下的长短时特性；其次，结合最大信息系数算法(MIC)对比所提取特征与2类驾驶行为的关联程度，并求解关键区分特性下高斯混合模型(GMM)对于左右舵驾驶行为应急反应的倾向性概率；最后，将2种驾驶行为的车辆运动状态在直道行驶的差异特征作为长短时记忆(LSTM)神经网络的输入，建立数据驱动下的直道横向偏移预测模型，并在具有差异化驾驶行为的车辆直道位姿信息预测基础上，串联建立模型驱动下的变道概率预测模型。对青州航道桥实际车流监测数据的测试结果表明：所提方法可基于行驶车辆的横向偏移和偏航率等特征快速、准确识别左右舵驾驶行为；对于不同特征输入下的直道偏移预测结果，所预测左舵驾驶行为的均方根误差(RMSE)、改进的豪斯多夫距离(MHD)与决定系数(R²)的最优评估分别为0.578 7、0.468 1与0.870 7,右舵驾驶行...     

基于数据驱动模型融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法

本文提出一种基于数据驱动法（data driven method,DDM）-等效电路模型（equivalent circuit model,ECM）融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法。首先提取内阻作为健康特征（health factor,HF），利用最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）建立电池老化模型实现健康状态（state of health,SOH）估计；根据阻容参数辨识值和容量估计值建立电池状态空间方程，结合无迹卡尔曼滤波算法（unscented Kalman filter,UKF）进行荷电状态（state of charge,SOC）估计；用高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）对HF随循环次数的变化进行映射，预测HF的变化趋势，并结合LSSVM模型实现长期剩余使用使命（remaining useful life,RUL）预测。实验结果表明，所提方法具有较高精度和鲁棒性。     

车路协同网络中服务功能链可行时长优化映射算法

以车路协同网络为研究对象，针对物理链路间连通时长的差异性，本文提出优化可行时长的服务功能链映射算法。首先，建立车路协同的物理传输网络模型，并分别分析车车链路和车路链路的连通时长；其次，以映射可行时长为优化目标，以服务功能链的映射规则为约束，建立整数规划问题；最后，为求解该NP-hard问题，提出基于改进子图同构的映射算法，联合考虑车路协同环境中的节点属性、链路属性及链路间关联关系，设计剪枝策略，从而实现服务链路在物理链路上的组合优化映射。实验结果表明，通过考虑物理链路连通时长的差异性，并对其进行优化选择，提出算法在车间通信距离150m和最大车速60km·h-1 条件下，可将可行时长提升34.4%；同时，在车车通信范围、车辆数以及最大车辆速度这3项主要参数设置中均可验证发现，所提算法可有效提升映射可行时长。