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基于模型的环境修正匹配滤波算法_惠娟

由于主动声呐发射信号经过浅海多途信道传播后，回波信号与参考信号相关性降低，进而导致匹配滤波器检测性能下降。针对此问题，本文对基于模型的环境修正匹配滤波器进行了研究。通过修正匹配滤波器的参考信号，改善匹配滤波器受多径效应影响时处理性能下降的问题。同时，本文进一步对比了两种信道估计算法。仿真分析和试验数据处理结果表明：验证了算法可在去除目标周围相关峰的同时，对噪声进行一定程度的抑制。本文算法改善了经典匹配滤波器因环境影响而使得其处理性能下降的问题。

  • 2021-04-20
  • 阅读751
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交（DRT）是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型；然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法；最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济；改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
  • 阅读743
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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术，能够量化能耗，为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高，但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此，文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型，并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列，采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练，经迁移学习获得训练模型，实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率，提高了算法的泛化能力。

  • 2021-04-26
  • 阅读739
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基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正_张雪萍

针对待修正参数维数较高时标准马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）算法不易收敛、拒绝率高的问题，提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法。首先，以应变模态作为响应，建立Kriging模型，通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数；然后，采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数，花朵授粉算法融入Metropolis-Hasting（MH）抽样算法，提高局部寻优和全局寻优能力；最后，通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法，修正后参数相对误差均低于0.86%。结果表明，所提方法修正后参数的马尔可夫链能够快速收敛、样本接受率高，该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性。

  • 2021-04-20
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基于随机森林算法的湖北省水资源承载力评价模型及其应用_陆佳慧

依据PSR框架建立水资源承载力评价指标体系,以指标阈值为依据构造随机样本,在此基础上应用随机森林算法对湖北省水资源承载力进行评价。结果表明,随机森林能够很好地拟合指标因子与水资源承载力等级之间的关系,训练模型精度高,方案可操作性强,具有一定应用性；随机森林算法能无偏识别变量重要性,其中需水模数与供水模数是湖北省水资源承载力的关键影响因素,应予以重点防控；湖北省水资源承载力空间分布不均,鄂西地区和咸宁市水资源承载力为良好级,鄂东和鄂中地区为一般等级,以武汉市为核心的江汉平原地区属较差级,建议加强水资源分区管理,以促进水资源涵养能力与经济社会同步发展。

  • 2021-04-23
  • 阅读718
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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
  • 阅读718
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基于金字塔模型和注意力机制的YOLO_V3目标检测算法_高建瓴

YOLO V3作为一种多尺度的目标检测算法,结构简单,可快速检测。但在训练过程中,由于底层的卷积层中包含较多的目标细节信息,而通过不断的卷积,底层的信息会被逐渐淡化掉。针对于此,本文利用改进的金字塔结构,将浅层特征图的细节信息和高层的语义特征信息进行融合,从而提高检测效果。在特征提取网络的残差连接中加入注意力机制,使得具有注意力效果的梯度能流入更深的网络中,通过在YOLO V3中加入注意力机制提升检测精度。即提出一种基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法。将改进后的算法和原有算法在COCO 2014数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法在mAP上有所提升,证明了它的可行性。

  • 2021-04-21
  • 阅读716
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基于MacCormack_TVD_省略_差分算法的二维泥石流数值计算模型_刘建麟

泥石流是一种介于崩塌滑坡和洪水之间的物理过程,既有土体的结构性,又有水体的流动性。随着泥石流运动控制方程和数值模拟技术的发展,基于数值模拟的泥石流危险性分区方法成为泥石流危险性分区的主要方法。本文应用Massflow模型,基于深度平均的连续介质力学方法,从Navier-Stokes方程出发,推导出二维运动堆积控制方程,采用MacCormack-TVD有限差分算法计算,根据古交官长沟的地形条件、水文条件、物源条件模拟了泥石流运动的全过程,计算得出泥石流泛滥范围内的流深和流速。并根据数值模拟结果和最大动能分区模型,获取该流域的泛滥范围并确定危险性分区,将模拟区划分为四个区域,即高危险区、中危险区、低危险区和安全区。泥石流的分区模型是每个网格上泥石流体的最大动能,能够直接反应泥石流对建筑物的破坏能力,分区模型具有直接的物理意义。

  • 2021-05-06
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