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徐伟燕

作品数:2 被引量:20H指数:2
供职机构:北京交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学交通运输工程自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇理学

主题

  • 1篇大型风电场
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标进化
  • 1篇多目标进化算...
  • 1篇遗传算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇智能神经网络
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇铁路
  • 1篇铁路接触网
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应遗传
  • 1篇自适应遗传算...
  • 1篇网络
  • 1篇向量

机构

  • 2篇北京交通大学

作者

  • 2篇徐伟燕
  • 1篇杨媛
  • 1篇严翔
  • 1篇李雪
  • 1篇吴俊勇
  • 1篇刘晓民

传媒

  • 1篇铁道学报

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
高速铁路接触网悬挂系统维修计划的优化研究被引量:17
2010年
将高速铁路接触网系统的维修方式分为3类,根据不同维修方式下系统的可靠性和维修费用不同的特点,建立不同维修组合下接触网系统的动态可靠性模型和维修费用模型。为实现提高接触网系统的可靠性并降低维修费用的目标,提出一种混沌自适应进化算法(CSEA)来求解这一多目标优化问题。该算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证各代有一定数量的劣势个体能参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。计算结果表明,CSEA在种群多样性保持和帕累托(Pareto)最优解收敛方面均优于流行的NSGA-Ⅱ多目标算法。采用CSEA算法得到的优化维修计划,可显著提高接触网系统的可靠性,也大幅度降低维修费用。将本文多目标优化算法与传统的单目标优化算法进行比较,验证了多目标优化算法的优越性。
李雪吴俊勇杨媛严翔刘晓民徐伟燕
关键词:自适应遗传算法
智能神经网络在大型风电场短期功率预测中的应用
中国风力发电逐步进入高速发展阶段,由于风电的随机性和间歇性,给电力系统的安全稳定性造成了严峻的挑战,对风电的进一步发展造成了不利的影响,因此风电功率预测系统就成为我国风电场发展不可或缺的一部分。目前我国还没有成熟的风电功...
徐伟燕
关键词:智能神经网络粒子群算法功率预测风电场支持向量机
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共1页<1>
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