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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法_彭珍瑞

标准马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting（MH）抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机（SVM）建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。

  • 2021-05-06
  • 阅读479
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基于遗传算法投影寻踪模型的智能制_省略_评价_以中国31个省市区数据为例_陈钢

采用实码的加速遗传算法投影寻踪（RAGA-PP）模型,实现线性投影降维,构建了智能制造能力评价指标体系。本文选取2018年我国31个省级行政区的多指标截面数据,根据线性投影值进行层次聚类,在此基础上分区域对我国省域智能制造能力进行分析,提出了推动我国智能制造能力提升的对策建议。

  • 2021-05-03
  • 阅读478
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

  • 2021-04-22
  • 阅读475
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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法（BRSVA）。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
  • 阅读475
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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

  • 2021-05-06
  • 阅读474
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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法_张浩为

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计（current statistical,CS）模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器（square-root cubature Kalman filter,SCKF）,提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF（SCKF-STF）算法和交互式多模型（interacting multiple-model,IMM）SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度；相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

  • 2021-05-06
  • 阅读471
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基于云模型的模糊神经网络算法研究_孟海东

针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为隶属函数；使用改进的"软与"算法完成云规则生成及匹配；通过云模型对BP算法进行优化,避免出现局部最优解；根据输出数值及确定度判断数据所属类别。实验结果表明,云模糊神经网络对不确定性的处理具有更高的准确性。

  • 2021-04-24
  • 阅读470
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
  • 阅读467
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