预估模型的遗传算法在WRSN中的充电调度研究

高效充电调度问题一直是无线可充电传感器网络研究的关键之一。针对该问题，提出一种基于充电路径预估模型的遗传算法。该算法能够有效地完成充电任务从而使得传感器及时得到充电服务。算法包含了充电路径预估模型、染色体结构、选择、交配以及变异操作这几部分的设计。仿真结果表明，与 EDF、REDF 和 NJNP 相比，该算法有效地提高了网络的性能。

2021-04-17
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交互式多模型的转移概率自适应算法研究及应用

交互式多模型（Interacting Multiple Model,IMM）兼具低计算量与高精度的优势，是最主流、最具费效比的多模型算法，在混合系统状态估计领域有着广泛的应用。转移概率矩阵（Transition Probability Matrix,TPM）是IMM算法中的重要参数，往往根据先验信息被设置为固定的常数矩阵，这是一种保守而折中的参数设定方法，导致IMM算法不能达到预期性能。本文分析了IMM算法估计混合系统状态时，不同系统状态下对TPM的需求，针对其转移概率自适应算法的研究与应用展开了如下工作.

2021-04-17
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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备，由于高炉运行过程复杂，干扰因素繁多，经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行，本文利用高炉运行数据，开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点，利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量，使算法可以适应高炉数据的独特分布特征，并加入了滑窗机制，使算法具有实时更新的能力。随后，将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上，检测了算法的有效性，并将其与基础算法进行了对比分析，证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

2021-04-17
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面向5G移动网络绿色通信关键技术研究

随着中国4G LTE牌照的发放，基于蜂窝结构的无线网络又一次借助新的技术提高了网络整体性能。而智能机的普及、移动互联网的热潮，层出不穷的手机新应用、新业务、用户新体验的形成，以及移动通信的新系统需求等，不仅造成了无线蜂窝网络的大量流量需求、更严格时延需求，更将会带来巨大的能最消耗。

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基于贝叶斯算法的岸边集装箱起重机有限元模型修正

依据贝叶斯统计方法结合马尔科夫蒙特卡洛模拟（MCMC），提出了一种高效的基于贝叶斯概率分布的智能有限元模型修正方法，主要针对存在不确定性因素的模型修正。结合马尔科夫蒙特卡洛抽样中的 MH 算法解决了贝叶斯模型修正计算效率低下的问题。建立了 HIT101 号岸边集装箱起重机有限元模型，将岸边集装箱起重机结构的约束考虑为大车与轨道支座的刚度系数及码头弹性系数，结合现场实际运行模态测试响应结果对模型的弹性模量、各部件密度、码头弹性系数、轨道处扭转弹簧刚度进行了贝叶斯修正，提高了有限元模型的精度，验证了基于贝叶斯模型修正方法在大型复杂结构上应用的有效性。

2021-04-17
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题，提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计．基于旅游城镇的交通流特点，将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究．以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标，建立多目标优化模型，寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点．运用TransCAD仿真软件，采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配，基于遗传算法进行模型算法设计，编写Matlab算法程序求解模型．通过多次算法实验并对比分析实验结果，确定目标函数的最佳权重．算例分析结果表明，路网中所有路段饱和度的总和由16.70下降至11.12，平均值由0.93下降至0.62，且各优化后的路段饱和度稳定在0.5~0.8的合理范围内，路网整体饱和度明显降低且更加均衡，投资成本合理．研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

2021-04-17
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影响油井检泵周期的因素分析与改进对策

井的检泵是指因油井管、杆、泵及某些地层问题导致油井产量下降而必须采取的一项作业措施。影响油田开发的效果。因此，必须经常不断地分析影响油井检泵周期的因素，并采取对策予以消除，最大限度地延长油井的免修期，以提高油井的利用率和采油时率，降低采油成本，提高油田开发的经济效益。

2021-04-17
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基于ADE算法优化的木材单板染色全光谱配色模型研究

采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度，通过循环迭代取值的方法确定 Stearns？Noechel 模型中参数 M 的最优值。采用新模型对 8 组标准样进行染色配方预测，以 CIEDE 2000 色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明：基于 ADE 优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间 ΔE00 均小于 3；迭代次数是遗传算法的 13.04%，差分进化算法的50.00%，寻优速度更快；对于标准样 1，新模型预测配方得到拟合样与标准样间 ΔE00 约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的 1/5、1/3 与 1/2，预测精度更高，说明了新模型在染色木材单板全光谱配色方面具有较高的使用价值。

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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