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基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法_孙胜祥

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization,TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。

  • 2021-05-06
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烟花算法改进BP神经网络预测模型及其应用_马创涛

针对传统BP神经网络预测模型泛化能力弱且预测精度低的问题,首先对现有算法优化神经网络预测模型的不足进行了比较分析;然后,将烟花算法引入到神经网络模型中,利用烟花爆炸算子同时爆炸扩散的机理,对神经网络权重和阈值的寻优过程进行了优化,提出了一种基于烟花算法改进BP神经网络的预测模型。最后,以某纺织企业的棉纺质量数据为例,对提出的基于烟花算法改进BP神经网络的预测方法进行了应用验证。通过与其他算法改进BP神经网络的预测模型进行对比分析,结果表明:该预测方法对纱线质量的预测精度达到97.88%,而且该预测方法与其他方法相比,预测误差率下降了49.52%,并在寻优速度和寻优精度方面表现出较高性能。

  • 2021-04-23
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基于IABC_FCM_RVM算法的拱坝变形预测模型_胡雨菡

针对传统统计模型中温度和水压因子交叉影响、效应量不易分离的问题,提出了一种基于IABC-FCMRVM算法的拱坝变形预测模型。首先采用基于改进的人工蜂群(IABC)的模糊C-均值聚类算法(FCM)对变形数据进行分类,然后分别对分类后的数据建立分段的相关向量机模型(RVM),最后以某高拱坝变形数据对该模型进行了检验,并与统计模型和未聚类的RVM模型预测结果对比分析,结果表明,IABC-FCM-RVM模型具有更好的预测精度。

  • 2021-04-21
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水声波数积分模型稳定性与积分算法改进_刘巍

水声波数积分模型采用传递函数矩阵法求解深度分离方程时会遇到计算不稳定问题(出现NAN而中断),减小无限波数谱的截止波数虽然可以保证算法稳定,但声场的积分计算精度也将随之降低。分析了深度方程求解不稳定的原因,通过提高传递函数矩阵法中程序变量的精度(双精度转四倍精度)可减小算法数值误差,在水声算例测试中显著增强了计算稳定性,并使声压的积分计算精度明显提高。在此基础上,又提出了一种判断波数积分过程中声压值达到收敛的判据,可在不损失精度的情况下及时退出积分循环、节省积分时间。

  • 2021-04-23
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基于回归算法的证件物品识别器参数辨识模型_尚宝麒

证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型。将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用支持向量回归算法,最终辨识证件物品管理识别器参数。模型测试结果表明,采用该模型可有效辨识证件物品管理识别器参数,参数辨识精度高达99%以上,且噪声干扰情况下仍具有较高的辨识精度。

  • 2021-04-20
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基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型研究_陈颢

针对典型遗传算法处理拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离问题时存在的若干问题,提出了一种基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型。引入专用适应度函数,采集训练数据预测误差并映射为个体适应度值,建立最优适应度值与最优个体的逻辑对应关系,采用BP神经网络捕获最优个体并对网络初始权值和阈值进行赋值,借助定位及隔离函数输出目标结果。对模型进行效能仿真验证与工程应用分析,可以较好实现拓扑动态变化配电网故障区段精确定位与自动隔离,具有故障信息感知全面、拓扑动态变化适应性强、自主决策性高等优势。

  • 2021-04-21
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模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究_李淑霞

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性(即权重)及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。

  • 2021-05-06
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基于联合定位算法的海洋测深网平差模型可靠性分析_孟凡修

于联合定位算法自身拥有的近似特性,被许多研究者用来分析海洋测深网平差模型可靠性问题。提出了联合定位算法的海洋测深网平差模型可靠性分析方法。针对不同类型分析时不同算法的多元性,建立了海洋测深网质量、海洋测深网模式和模型可靠性分析效率。使用联合定位算法来表征海洋测深网平差多元性的差距,可靠性分析得到的结论将有助于海洋测深网平差模型可靠性分析,使用联合定位算法时达到最优化分析的目的。

  • 2021-05-06
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