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[发明专利]自适应树种搜索灰狼算法的重油热解模型参数识别方法-CN202211724453.X在审
发明人： 秦贞华 -专利权人：浙江机电职业技术学院
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及重油催化裂解技术领域，尤其涉及一种自适应树种搜索灰狼算法的重油热解模型参数识别方法，包括步骤S1，建立重油热解反应产率动力学模型特性方程；步骤S2，判断自适应树种搜索灰狼算法的目标函数表达式；步骤S3，判断重油热解反应产率动力学模型待辨识参数的最优值；步骤S4，得到最优的重油热解反应产率动力学模型；步骤S5，预测输出重油热解反应产率。本发明通过基于树和种子算法种子局部搜索策略，提供一种自适应树种搜索灰狼算法的重油热解反应产率模型参数辨识方法，引入自适应参数来判断利用何种搜索方法更新灰狼位置，从而实现算法的全局搜索能力和局部搜索能力的平衡，提高了搜索效率。
自适应树种搜索灰狼算法重油模型参数识别方法

[发明专利]基于DNA发夹变异的GWO优化Elman的电力负荷预测方法-CN202210740024.5有效
发明人： 秦贞华 -专利权人：浙江机电职业技术学院
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DNA发夹变异的GWO优化Elman的电力负荷预测方法，构建Elman电力负荷预测模型并利用改进的灰狼算法对Elman电力负荷预测模型的参数进行寻优，所述改进的灰狼算法为采用DNA发夹变异作用于灰狼算法上，通过对原始的灰狼算法进行改进，将分子生物学与GWO优化算法相结合，所设计的变异算子，使得算法具有跳出局部最优的能力、并且收敛速度和收敛精度均有所提高；且相比静态网络，Elman神经网络通过内部反馈机制使其具备较强的动态映射特性，从而具有更强的适应时变特性的能力，满足预测精度的同时提高了电力负荷预测的速度。
基于 dna 发夹变异 gwo 优化 elman 电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于非均匀量化的不确定多智能体系统一致性控制方法-CN202010016671.2在审
发明人： 秦贞华;何熊熊;李刚;伍益明 -专利权人：浙江机电职业技术学院
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于非均匀量化的不确定多智能体系统一致性控制方法，为多智能体系统中各个智能体建立具有量化输入、未建模动态和动态扰动的非线性动力学模型；利用输入‑状态指数稳定性原理将未建模动态及动态扰动项里的未建模项与状态项之间的耦合关系进行解耦分离出独立的未建模动态项和状态项；将量化输入项分解为具有权重系数的输入项的代数表达式；结合自适应神经网络方法与backstepping技术对简化后的智能体模型进行控制器设计；利用Lyapunov稳定性理论给出一致性收敛和稳定性条件；根据收敛和稳定性条件给出控制参数选取规则，以达到一致性量化控制效果。本发明降低了网络化控制系统的通信负担，达到较好的鲁棒性控制效果。
一种基于均匀量化不确定智能体系统一控制方法