郑州大学学报(工学版)

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2026年02月13 00:00

改进YOLOv7-tiny的施工现场安全衣帽穿戴检测算法

2026年02月13 00:00

针对当前施工现场安全衣帽穿戴检测算法在复杂背景、弱光环境及目标遮挡情况下的抗干扰能力不足,导致检测精度低、漏检率高及误检现象频繁等问题,提出了一种改进YOLOv7-tiny的施工现场安全衣帽穿戴检测算法。首先,在特征提取区域引入EMA注意力机制增强网络特征提取能力,弱化复杂背景干扰;其次,在特征融合部分插入RFEM模块提升网络感受野,获取更广泛的上下文信息,增强对小目标的感知能力;最后,采用Shape-IoU替换IoU边界回归损失函数,提升检测准确性。实验结果表明:改进模型在自制数据集上的mAP@0.5达到90.4%,相比原模型提高3.0百分点;帧率达到了93帧/s,模型参数量仅为6.1×106。相比YOLOv8s、YOLOv9s等模型,所提算法在检测精度、速度和模型轻量化方面更具优势,适合施工现场的实时检测应用。

基于iTransformer的轻量级时序预测模型

2026年02月13 00:00

针对时序预测领域难以平衡预测精度与时效性问题,以iTransformer模型为基础框架,提出一种轻量级时序预测模型ILformer。iTransformer作为基于变量的典型时序预测模型,能有效捕获多变量间复杂交互关系,但其存在计算复杂度较高与参数量较大的局限性,导致在资源受限的实际应用场景中模型难以高效部署。ILformer 针对这些不足展开优化。首先,引入线性注意力机制(Linear Attention)替代传统注意力机制,使输入处理更加灵活,通过线性投影和维度重排,ILformer在减少参数量的同时,能更好地适应不同输入形状和结构,尤其在处理大规模数据时计算效率较高,并能在不降低模型精度前提下显著减少注意力模块的计算复杂度;其次,通过对注意力机制进行奇异值分解实现矩阵降维,大幅减少了矩阵乘法和加法的计算次数,提升了计算效率,同时降低了模型的过拟合风险;最后,在8个不同数据集上进行实验。实验结果表明:ILformer在保持相同精度的同时,推理速度提高了40.46%,参数量减少了78.75%,且计算量减半,展示了优异性能与实用性。

基于区域分解的代理辅助多种群差分进化算法

于明渊, 潘万里, 梁　静, 岳彩通 — 2026年02月13 00:00

在昂贵优化问题中,如果问题的最优解不唯一,那么此类问题被称为昂贵多模态优化问题。然而,在计算资源有限的情况下,求得多个最优解非常困难。并且,现有的代理模型辅助进化算法对多模态属性关注较少。鉴于此,提出了一种基于区域分解的代理辅助多种群差分进化算法以解决昂贵多模态优化问题。首先,在种群个体初始化阶段,利用个体间距离与目标值的相关性检测潜在子区域,并划分子种群以探索多个最优解。其次,进化前期,利用差分进化算法在每个子种群中进行全局搜索,以捕获多个最优解。在进化前期获取多个最优个体后,采用协方差矩阵自适应进化策略对最优个体开展局部搜索以提高最优解的质量。此外,提出了一种填充准则,可根据特定参数自适应选择合适的个体进行真实评价,以提升代理模型的精确性和泛化能力。最后,将所提算法与其他7种算法在20个测试函数上进行对比。结果表明:所提算法的PR指标在13个函数上取得了最优结果,且最多在5个函数上略差于对比算法,所提算法在求解昂贵多模态优化问题上性能良好。

基于剪枝与后门遗忘的深度神经网络后门移除方法

2026年02月13 00:00

后门攻击对深度神经网络的安全性构成了严重威胁。现有的大多数后门防御方法依赖部分原始训练数据来移除模型中的后门,但在数据访问受限这一现实场景中,这些方法在移除模型后门时的效果不佳,并且对模型的原始精度产生较大影响。针对上述问题,提出了一种基于剪枝和后门遗忘的无数据后门移除方法(DBR-PU)。首先,用所提方法分析模型神经元在合成数据集上的预激活分布差异,以此来定位可疑神经元;其次,通过对这些可疑神经元进行剪枝操作来降低后门对模型的影响;最后,使用对抗性后门遗忘策略来进一步消除模型对少量残留后门信息的内部响应。在CIFAR10和GTSRB数据集上对6种主流后门攻击方法进行实验,结果表明:在数据访问受限的条件下,所提方法在准确率上可以与最优的基准防御方法保持较小差距,并且在降低攻击成功率方面表现最好。

一种抗行人干扰的车辆重识别算法

2026年02月13 00:00

车辆重识别是实现车辆跟踪的基础,然而,行人干扰会显著影响车辆特征的提取,进而降低车辆重识别的准确性和精度。针对这一问题,提出一种名为轨迹优化与背景抑制的车辆重识别算法TRaBS。首先,使用ResNeXt101-IBN-a网络对车辆图像进行特征提取,得到车辆初始特征,同时应用背景抑制算法对摄像头画面进行特征计算,生成经过背景抑制处理的车辆特征;其次,为了降低行人对特征提取的干扰,采用欧几里得距离和高斯核函数,将车辆图像特征替换为更加稳定的轨迹特征,通过这些技术,TRaBS算法有效解决了车辆重识别中的行人干扰问题;最后,为全面验证TRaBS算法在应对行人干扰方面的有效性以及在无干扰环境下的通用性,设计并进行了对比实验与消融实验。实验结果表明:融合轨迹优化与背景抑制算法的车辆重识别模型在基准数据集以及引入行人干扰的衍生数据集上均取得了显著的效果。在VeRi-776数据集上,平均精度均值mAP达到了83.6%,Rank-1准确率达到了97.6%,显著优于现有方法。

基于RoBERTa和指针网络的中文实体与关系联合抽取方法

2026年02月13 00:00

为了有效解决非结构化文本中实体与关系联合抽取时的三元组重叠问题,提出了一种基于RoBERTa和指针网络的中文实体与关系联合抽取方法。首先,针对实体重叠问题,基于指针网络设计了实体识别模块,将实体识别任务构建为token-pair识别问题,通过识别实体的开始和结束位置来提取所有可能的实体;其次,针对三元组重叠问题,设计基于多头注意力机制和Ptr-Net的关系抽取模块,将三元组(s, r, o)抽取任务构建为五元组(sh, st, r, oh, ot)识别任务;最后,在中文信息抽取数据集DuIE上进行大量实验。实验结果表明:所提模型综合性能优于所有基线模型,其精确率、召回率和F1值分别为81.04%、85.82%和83.36%。

基于竞争与合作多任务的约束多目标进化算法

2026年02月13 00:00

基于多任务的约束多目标进化算法在资源分配和协同优化方面存在不足,导致低有效性种群浪费计算资源以及优质解信息未被充分利用。因此,设计了一种基于竞争与合作多任务的约束多目标进化算法,包含两个主要的策略:第一,提出一种基于竞争的资源分配策略,基于各任务种群的历史表现实现计算资源的自适应分配;第二,设计了基于父代聚合和子代扩散的协同优化策略,通过跨任务合作生成高质量的子代,并使子代扩散到各任务种群中,实现有效信息的高效利用。提出的算法与其他5种先进算法(CMOEA_MS、cDPEA、EMCMO、MTCMO、CMOEMT)在38个测试函数上进行对比实验。结果表明:所提算法在IGD和HV指标上分别在25个和26个函数上取得了最优结果,且分别至少在23个和24个函数上优于对比算法;所提算法在所有函数上的可行率达到100%,能够有效求解约束多目标优化问题。

基于改进蜣螂算法优化VMD-BiLSTM的短期光伏功率预测

2026年02月13 00:00

为了提高光伏功率短期预测精度,提出了一种融合改进蜣螂优化算法、变分模态分解(VMD)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的光伏功率短期预测模型。首先,构建基于VMD-BiLSTM的预测框架,通过VMD将时间序列数据分解为多个分量并输入BiLSTM进行预测,重构各分量结果以提高整体预测性能;其次,为缓解蜣螂优化算法易陷入局部最优的问题,在运行的不同阶段引入Logistic混沌映射、Levy飞行、黄金正弦策略和自适应T分布扰动等策略进行改进,提出了改进蜣螂优化算法;最后,利用改进蜣螂优化算法分别优化VMD的分解数K与惩罚因子α、BiLSTM的隐藏层大小和Dropout比例,提升了模型的学习能力并缓解了过拟合问题。通过山东和河北两个光伏电站的实际数据对所提模型进行实验,结果表明:相比于未改进的DBO-VMD-BiLSTM模型,所提模型在两个电站上的MAE、MAPE、RMSE均最优。

考虑需求响应的配电网智能储能软开关双层优化配置

2026年02月13 00:00

针对含高比例新能源电力系统面临的网络损耗增大、电压越限等问题,提出了考虑需求响应的配电网智能储能软开关(E-SOP)双层规划策略。首先,考虑风光出力相关特性,基于Frank-Copula函数生成风光出力典型场景;其次,建立了E-SOP双层规划模型,上层以配电网年综合运行成本最低为目标进行E-SOP的选址定容,下层考虑需求响应参与,以各个场景运行成本最小为目标进行运行优化,并采用多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)和二阶锥规划(SOCP)的混合算法对模型进行求解;最后,采用IEEE33节点系统进行算例分析。仿真结果显示:系统的年综合成本降低了7.94%,验证了所提方案能够有效提高配电网运行的稳定性和经济性。

基于数据增强与改进YOLOv5的电气设备红外图像检测

廖晓辉, 熊宗毅, 孔　斌, 谢子晨, 刘向阳, 郜子阳 — 2026年02月13 00:00

为了使电气设备发热缺陷检测方法更加完善,提高算法对电气设备红外图像的识别精度,提出了基于数据增强与改进YOLOv5的电气设备红外图像检测方法。首先,针对电气设备红外图像信噪比和对比度低的问题,采用快速引导滤波算法对数据集中的红外图像进行去噪,通过引入Gamma校正来改进CLAHE算法,进而对红外图像进行对比度增强处理;其次,为了提高检测算法的精度,在原YOLOv5算法的基础上引入信息聚集和分发机制来改进特征融合模块,增强了多尺度特征融合能力,同时还引入了Focal-CIoU损失函数,使算法更加关注高质量样本,抑制低质量样本,提升了模型收敛速度;最后,经验证,改进后的算法在自建数据集上的mAP为93.6%,较改进前提高了4.0百分点。所提算法的mAP较Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv7 4种算法分别提高了4.5百分点、6.1百分点、4.7百分点和3.5百分点,且帧率达到32帧/s,可以满足对电气设备的实时识别要求。

基于参数优化和注意力机制的电动汽车充电负荷预测

2026年02月13 00:00

在规模化电动汽车(electric vehicle, EV)充电负荷接入配电网的背景下,EV充电行为的时空不确定性导致传统预测方法难以准确刻画其动态特性,直接影响配电网运行优化与充电调度决策的有效性。针对EV充电负荷时序依赖性强、影响因素复杂等问题,提出了一种基于参数优化和注意力机制(attention mechanism, AM)的EV充电负荷预测方法。首先,应用皮尔逊偏相关系数对输入数据进行特征筛选(feature screening, FS),并引入AM改进CNN网络,构建CNNAM网络;其次,提出EV充电负荷CNNAM-BiLSTM组合预测模型,其利用多层卷积层、AM和BiLSTM双向结构提升了对充电负荷特征数据和时间序列的挖掘力度;再次,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)自适应优化预测模型中的超参数;最后,基于武汉市实际充电站负荷数据,将所提SSA-FS-CNNAMBiLSTM组合预测模型与传统深度学习预测模型、组合预测模型进行对比。结果表明:所提预测算法能取得更优的预测效果并在复杂动态环境中具备更强的适应性。

计及氢储能电站服务的热电联供型微网优化调度

李红伟, 刘玲园, 丁　宁, 任　诚 — 2026年02月13 00:00

为实现微网和氢储能电站之间的双赢,构建了一种计及氢储能电站服务并考虑需求响应和热电联供(combined heat and power,CHP)型微网。所建系统将电、热、氢能结合起来,实现三者能量的相互转换,并进一步引入余热回收以有效提高能量利用。在此基础上,建立考虑两个优化问题的双层规划模型,上层模型研究氢储能电站优化问题,以氢储能电站总运行成本最低为目标;下层模型分析基于氢储能电站的微网系统优化运行模型,以热电联供型微网总运行成本最低为目标进行优化研究。运用拉格朗日方法并基于KKT条件将下层目标转化为上层的约束条件,运用大M法将非线性规划问题转为混合整数线性规划问题求解。分析了价格型、替代型负荷占比对于系统的影响,选择合适的占比实现系统收益的最大化。结合冬夏两个典型季节的特点,设置了3种场景进行对比分析,结果验证了该模型的可行性和有效性,在合理调整需求响应负荷占比后,降低了运行成本,经济性更好。

构网型风机参与新能源高渗透率送端系统电压控制

2026年02月13 00:00

针对新能源基地中高比例电力电子设备接入所导致的系统惯性减小与无功调节能力不足,进而引起的母线电压波动问题,提出了一种构网型风机参与新能源高渗透率送端系统电压控制策略。首先,利用跟网型静止无功发生器实现快速无功响应,抑制初始电压波动。其次,构网型风机通过模拟同步发电机的电气与机械特性,增强系统电压支撑能力。考虑到变流器容量限制,在电压严重跌落情况下,构网型风机采用自适应有功减载控制,提升无功补偿能力。同时设计了恒功率与定直流电压控制策略,实现柔性直流输电系统送端和受端之间的功率平衡,减少直流母线电压波动。最后,通过MATLAB/Simulink搭建的IEEE13节点新能源基地仿真模型,验证了相比于传统电源调压方法,在无功负荷突变和短路造成电压跌落及控制策略下的电压偏差分别减少了18%和50%,显著提升了新能源高渗透率送端系统在故障扰动下的电压恢复能力。

增强接地感知的预调式消弧线圈阻尼电阻优化方法

2026年02月13 00:00

阻尼电阻作为预调式消弧线圈的关键组件,现有设定方法偏重抑制串联谐振过电压和防止正常运行保护误动,导致高阻接地故障时中性点位移电压不易越过告警阈值,致使选线装置无法投入。为提升谐振接地系统的高阻接地感知灵敏度,首先,定量分析系统正常运行特性与高阻接地故障特征,以正常运行中性点位移电压不越限和高阻接地时其可靠告警为边界条件,推导串、并联阻尼电阻临界值的计算公式;其次,系统分析脱谐度、过渡电阻、系统不平衡度、电容电流等参数对临界值的影响,提出阻尼电阻的选取原则与方法;最后,针对某典型谐振接地系统高阻接地感知能力不足的问题,采用所提优化方法,将原15 Ω串联阻尼电阻调整为串联5.05 Ω或并联346.37 Ω电阻,优化后的阻尼电阻在有效抑制串联谐振过电压的同时,确保高阻接地故障时位移电压可靠越限,将系统耐过渡电阻能力提升至2.78 kΩ,且并联阻尼方式效果更优。该方法仅需利用消弧线圈常规在线监测数据即可实现,无须额外检测设备,具有较强的可行性与经济性。

基于TSNE-NGO-RF算法的混凝土坝变形预测模型

2026年02月13 00:00

对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变形预测模型。该模型采用t-分布式随机邻域嵌入对特征值进行降维,提高模型的分类性能,并运用北方苍鹰优化算法对传统随机森林模型进行了改进,提高了随机森林模型参数的择优选取效率。运用北方苍鹰优化算法在第80次迭代时即可确定随机森林模型的参数,且适应度函数为0.249 3,相较麻雀搜索算法和粒子群优化算法取得了较好的结果。选取某混凝土坝第18#坝段和第26#坝段进行实例分析,结果表明:所提融合模型预测结果的平均绝对误差分别为0.501 93和0.173 02 mm,均方误差分别为0.359 71和0.043 87 mm2,平均绝对百分比误差分别为0.819 59%,0.113 62%,决定系数分别为0.914 56和0.892 74,相较于其他模型,该模型在预测准确性和模型稳定性方面表现最优,为混凝土坝变形的精准预测开辟了新的可能性。

基于Landsat影像的大型水体水下地形分区反演

2026年02月13 00:00

针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段随机森林)对丹江口水库浅水区和深水区水下地形进行反演,并评价其反演精度。结果显示,浅水区水下地形反演效果良好(均方根误差RMSE=2.553 m);深水区反演中,汉库水域采用多波段随机森林模型表现最佳(RMSE=2.428 m),丹库水域采用BP神经网络模型表现最佳(RMSE=1.599 m);不同反演模型精度针对不同水深和不同区域具有差异性,多波段随机森林模型在深水域水下地形反演上存在优势。研究结果可为缺资料大型水体提供一种快捷的地形资料收集方法。

基于GRACE的京津冀地区地下水干旱时空变化特征

2026年02月13 00:00

针对京津冀地区因长期地下水超采、水资源供需失衡等因素引发的地下水资源短缺与干旱频发问题,探究了该地区地下水干旱的时空演变特征及其影响机制,旨在为该区域水资源的可持续管理提供科学支撑,助力京津冀地区实现高质量发展。采用2003年10月—2023年9月期间的重力恢复与气候实验卫星(GRACE)数据和全球陆面数据同化系统(GLDAS)数据,反演了京津冀地区的地下水储量变化(GWSA)。基于此构建了地下水干旱指数(GDI),后续结合游程理论识别了研究区的地下水干旱事件,并分析了地下水干旱的发生频率以及时空特征。最后,结合气象数据以及水资源公报等数据,进一步探讨了地下水干旱与各影响因素之间的关系。研究结果表明:①京津冀地区中部偏东区域的地下水干旱发生频率较高,东南沿线区域中度及以上程度的地下水干旱发生频率最高。②该地区地下水干旱事件集中发生在2014—2021年的8年间,呈现频次高、影响范围广但干旱强度相对较小的特征。③从季节性空间分布来看,东南沿线城市的秋季和春季干旱情况较为严重,夏季相对较轻,这一分布特征与3—5月和10—11月的农业灌溉活动有关。④从年际空间分布来看,自2014年降水量急剧减少后,地下水干旱情况逐渐加重,至2020年达到最严重程度,全区域出现大面积中度以上地下水干旱现象,2021年随着降水量大幅增加,地下水干旱情况有所缓解。⑤南水北调工程有效补给了京津冀地区的地表水储量,并促进了供水和用水模式的转变,在缓解地下水长期亏损中发挥了重要作用。