简介:针对目前超短期风速预测精度不高的问题,提出了一种改进样本加权的SVM超短期风速预测方法。对样本加权中基于距离函数的时间序列相似性度量方法进行改进,在欧式距离的基础上,加入区间变化趋势相似度函数,将欧氏距离和趋势相似度函数按权值组合,构造了新的相似性度量函数。对训练样本进行相空间重构,基于样本相似性因素对训练样本进行加权,建立加权SVM超短期风速预测模型。分别建立随机森林、梯度提升树、SVM以及改进加权SVM超短期风速预测模型,研究表明,对SVM进行改进样本加权后,可以将预测误差从7.61%降为7.46%,有效降低了超短期风速预测误差,验证了该方法的有效性。
简介:互联网时代,数据的价值体现在其本身承载的有用信息上,如何更快速准确地进行数据流转发是亟待解决的问题。SDN的出现给出了很好的解决方案,然而数据平面与转发平面固有的问题在一定程度上制约了其发展。以OpenDaylight框架为基础,设计了一套分协议转发机制来解决转发效率问题。
简介:电动太阳风帆(简称电动帆)是一种利用太阳风动能冲力飞行的新兴无质损飞行器.针对电动帆传统推力模型中忽略了姿态对推力幅值影响的问题,本文推导得出了一种解析形式的改进推力模型,并与最新的多项式拟合改进推力模型进行了对比.对比结果显示两种改进推力模型数值结果很接近,但本文的解析改进推力模型形式更简单.为了重新评估电动帆在深空探测中的性能,以地球至火星的飞行任务为算例,分别采用传统推力模型和解析改进推力模型进行了电动帆轨迹优化仿真.仿真结果显示,在相同特征加速度情况下,采用改进解析推力模型完成任务所需时间,大于采用传统推力模型所用时间.上述现象的原因在于传统推力模型中忽略了姿态改变对推力加速度大小的影响,并高估了电动帆所能产生的最大推进角.