27、智能分散控制与能源设施环境影响评估

智能分散控制与能源设施环境影响评估

1. 定性结论的有效性

任何模型都基于特定假设,我们探讨的模型也不例外。了解所得结论在多大程度上依赖这些假设很有意义。之前以定理形式阐述的主要定性结论,是在非常普遍的假设下证明的,像函数连续性或集合紧致性的假设,很难引发严重质疑,它们通常较为标准。不过,有两点可能会引发一定疑虑。

首先,在上述模型中,运营方对不确定性的态度是固定的,假定运营方较为谨慎,主要采用最大保证结果原则。当然,也存在其他假设,部分已得到研究:
- 有研究假设外部不确定性具有随机性,假定一组外部不确定因素被赋予运营方已知的概率测度,运营方对这种不确定性持风险中性态度,目标是最大化收益的期望值。在分散管理情况下,若下层元素对中心的已知策略有多种理性反应,运营方仍会谨慎对待其选择的不确定性。
- 还有研究考虑了“中间”情况,外部不确定性仍被视为随机的,采用“风险价值”原则作为运营方的最优原则,即运营方总体谨慎,但准备排除一定数量、具有给定总概率的“负面”事件。此外,在分散管理模型中,假定下层元素对中心有善意,会从等效选项中选择对中心更有利的。

显然,这些假设并非所讨论结论有效性的关键因素。

其次,还存在其他衡量信息量的方式。在概率方法框架内可构建有意义的模型,但研究面临重大困难,所得任务非标准,目前尚无成熟解决方法,不过情况并非完全无望。在算法方法框架内,问题在形式化阶段就会出现,因为传统博弈论模型基于集合论构建,要使用算法方法,需用构造性术语描述模型的所有元素,目前还难以使所得模型简单到便于进行分析研究。

2. 线性案例

为说明一般原理,我们考虑农业场景下的线性案例,其考虑了以下因素:

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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