基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究.pdf下载

weixin_39821526 2021-10-07 11:00:14

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基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究.pdf

无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在诸多领域展现出日益重要的应用价值，如环境监测、物流运输、灾害救援等。然而，复杂的三维环境中存在着各种静态和动态障碍物，如何高效安全地规划出一条最优航迹是无人机自主导航的关键挑战。

在水下通信领域，传统射频通信受限于带宽与衰减， acoustic 通信存在时延大、抗干扰弱的问题，而水下无线光通信（UWOC）凭借高带宽、低时延、保密性强的优势，成为水下高速数据传输的核心技术方向。然而，UWOC 极易受水下湍流干扰 —— 湍流导致的水体折射率随机波动，会引发光束漂移、扩展、强度闪烁，直接造成信号误码率（BER）升高、通信距离缩短。为此，引入光惯性参考系统（OIRS）与 UWOC 协同工作，通过 OIRS 对光束传播状态的实时感知与补偿，可显著抑制湍流影响，实现水下通信性能的优化升级。

风能和太阳能作为最具发展潜力的可再生能源，其发电量预测对于电网稳定运行和能源优化配置至关重要。然而，风电和光电的发电量均具有间歇性和波动性，精确建模并预测其时序变化是当前研究的重点。本文旨在探讨风电发电量常用的Weibull分布和光电发电量常用的Beta分布的组合建模方法，深入分析两种分布在描述各自能源特性上的优势，并通过模型融合和参数优化，构建更准确、更全面的风光发电量预测模型，为电网的智能化管理提供理论依据和技术支撑。随着全球能源结构的转型升级，可再生能源在能源供应体系中的占比不断提升。

在工业生产、环境监测、经济预测、能源调度等诸多领域，多变量时序数据广泛存在，其预测问题始终是数据分析与智能决策的核心环节之一。多变量时序预测（多输入单输出）需综合考虑多个相关影响因素的动态变化规律，精准捕捉变量间的时序关联与耦合特性，从而实现对目标输出变量的有效预判。传统的时序预测方法如ARIMA、指数平滑等，在处理高维、非线性的多变量时序数据时，难以充分挖掘数据中的复杂特征，预测精度与泛化能力受限。

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