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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究_陈涛

对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录的居民消费数据进行联邦学习,大大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业、多行业数据融合及机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-24
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
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双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法_管超

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。

  • 2021-05-06
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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题_张伟伟

为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法(MBSA)。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度;然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力;最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法(BSA)的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA(LCJAYA)算法和多重学习回溯搜索算法(MLBSA)等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-04-22
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遗传_深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析_党晚婷

糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局部细致搜索性强的算法与标准遗传算法混合,比较分析各种算法对一维水动力模型糙率的反演精度、效率及调用模型次数,探讨全局优化和局部细致优化混合算法在水动力模型参数优化中的适应性和实用性。研究结果表明,各算法对水动力模型糙率均具有较高的反演精度,但遗传算法在优化过程中存在明显的"阶跃"现象,而引入局部深度搜索算法后可显著减少优化过程中调用水动力程序的次数,提高收敛速度。研究结果可为一、二维水动力模型糙率反演方法选择及改进思路提供参考,亦可为各行业多目标优化问题的效率分析提供借鉴。

  • 2021-05-06
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一种面向图模型数据的差分隐私保护算法_宋宇宁

在公开的社会网络数据模型研究中,随机图模型是当前流行的针对社会关系数据的统计和研究方法,其数据通常来源于公开的社会网络数据,而差分隐私技术的理论完备性正适合此类信息的收集、分析和发布。本文对差分隐私在图模型数据中的应用做了概述,提出了一种用于随机图模型数据中的差分隐私方法并讨论了其效能、应用场景以及当前的局限性,最后对差分隐私在该领域未来的探索方向做了简要的分析。

  • 2021-04-25
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基于机器学习算法构建缺血性卒中3个月死亡预测模型研究_陈思玎

目的探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。方法选择中国国家卒中登记(China National Stoke Registry,CNSR)数据库中缺血性卒中患者为研究对象。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。分别采用XGBoost和Logistic回归方法构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型,通过ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价两种模型的预测价值。结果共纳入10 645例缺血性卒中患者,平均年龄65.18±12.23岁,女性4045例(38.0%),入院NIHSS评分4(2~9)分,3个月死亡患者447例(4.48%)。XGBoost和Logistic回归预测模型的AUC分别为0.8539、0.8278(P=0.0835),灵敏度分别为0.7413、0.7133,特异度分别为0.8286、0.8040。结论基于机器学习算法XGBoost构建的缺血性卒中死亡预测模型表现良好且稳定。

  • 2021-04-26
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