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船舶電力推進系統中的智能算法及其應用（簡體書）
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本書內容涉及智能算法在船舶電力推進系統中的應用研究，其中，應用場景包括設備選型匹配與能量管理、船舶電力推進系統的控制策略、船舶電力推進系統的故障診斷、船舶燃油消耗及短期電力負荷預測。第1篇主要介紹多目標粒子群優化算法、遺傳算法在設備選型中的應用，以及模糊控制算法、實時小波變換在能量管理中的應用，隨後介紹了蟻獅算法在儲能系統和能量管理策略聯合優化中的應用。第2篇主要介紹粒子群算法在電力推進系統常規控制策略中的應用，惡劣海況下基於證據推理和AdaBoost的卷氣效應識別器的設計，置信規則推理在冰區航行功率重分配控制策略中的應用；第3篇主要介紹證據推理規則、支持向量回歸、多分類器融合、小波分解、集成神經網絡、主成分分析-隨機森林等算法在電池SOH評估、逆變器IGBT故障診斷、電容老化估算、電機故障識別當中的應用；第4篇主要介紹基於LSTM神經網絡在燃油消耗預測中的應用，以及BP、RBF、Elman三種神經網絡在電網短期電力負荷預測中的應用。書中對主要的智能算法均給出了原理簡介和應用實例，便於讀者掌握算法原理、適用環境、實施步驟及應用效果的評估與分析。本書主要供高等院校船舶電力推進相關專業的研究生選用，同時對從事電力推進系統研究、設計、開發和應用的科技工作人員也有一定的參考價值。
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