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基于改进PSO算法的人群疏散模型_李昌华

针对粒子群优化算法（PSO）在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题,提出了一种基于改进PSO算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子；根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向,并在最佳出口选择机制下趋向理想出口；对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性,可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象,从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。

  • 2021-05-06
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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
  • 阅读483
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基于粒子群算法的CFB机组协调系统模型辨识_白建云

为了消纳风光等新能源,火电机组均需要参与到调峰调频中,机炉协调控制系统是机组AGC模式下的核心。熟悉控制系统被控对象的特性并且建立系统的动态模型,是提高系统控制品质的基础。该文以山西某电厂超临界350 MW循环流化床机组协调系统为研究对象,首先对研究对象的动态特性进行分析,依据生产现场闭环运行数据,利用标准粒子群智能算法,寻优得到两输入两输出的协调系统模型。然后选取其他时间段的采样数据作为模型验证数据,证实利用标准PSO算法对多变量系统建模的可行性。

  • 2021-04-22
  • 阅读482
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基于RANSAC多模型拟合算法的隧道点云滤波_陈珂

针对目前大多点云滤波方法的不足，提出基于RANSAC（random sample consensus）多模型拟合的隧道点云滤波算法。与单模型法不同，该算法在每一个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合，多个模型具有不同的模型参数，将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点剔除。实验结果表明，滤波后的一类误差平均为0.5%，二类误差平均为9%。相较于单模型法，本文所提出的多模型法具有更低的一类误差和相近的二类误差，具有更好的隧道三维激光点云滤波效果。

  • 2021-04-22
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海堤越浪量的人工神经网络模型算法_黄建

文章介绍了人工神经网络模型ANN在计算海堤平均越浪量方面的应用。该模型在具有18 000个物理模型试验数据的数据库上进行训练,通过模型算法预测出平均越浪量q。利用该模型可以预测结构形式复杂的各类斜坡堤、直立堤、混合堤的堤顶越浪量,比现有经验公式具有更广泛的适用性。文章旨在通过介绍这种国外已经深入研究并广泛应用于工程领域的人工神经网络模型在斜坡堤越浪量方面的应用现状及使用方法,为海岸工程结构物设计中准确、有效地估计越浪量提供一种新的思路和方法。

  • 2021-04-24
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基于多模型判决的红外运动小目标检测算法_范鹏程

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法。首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点；然后依据目标知识模型,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点；最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标。实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测。

  • 2021-05-06
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基于量子遗传算法优化的新Prophet模型及其验证_邓翔

时间序列预测是预测领域中的一个重要研究方向,尤其是对受节假日、季节性以及突发事件冲击较大的时间序列进行预测仍然存在着一些缺陷,表现在拟合效果差、精确度低和不稳定性方面。本文在Faccbook设计的Prophet模型基础上,构建一种以X-13-ARIMA-SEATS模型得到超参数的经验范围,利用量子遗传算法优化超参数的新Prophet模型,该模型能够更好地拟合和预测含有季节性和突发事件冲击的时间序列,并且大大简化超参数的优化。进一步,采用宏观时间序列CPI作为实证对象,通过新Prophet模型对其进行预测并与其他时间序列模型的预测效果对比,其实证结果对新Prophet模型的预测效果进行了佐证。

  • 2021-04-24
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矿山运输问题中优先分配的理论模型及算法研究_黄今

为降低矿山的运输成本,提高矿山的经济效益,研究矿产品的运输问题具有重要意义。特别是根据不同地区的矿产品紧缺情况,在优先满足必要地区需求的前提下,如何最大限度地降低运输成本,值得深入研究。根据市场实际需求,在传统运输问题的基础上,分别建立产销平衡和产销不平衡优先分配理论模型。通过采用表上作业法对两个模型进行求解,先求解优先分配的销地,然后再求解其余销地,最后以矿山出售矿产品为例进行了对比论证,结果表明:优先分配理论模型的总运费比传统运输模型稍高,但优先分配理论模型解决了在优先考虑销地分配的前提下总运费最小的问题。优先分配理论模型对矿山运输业的发展具有重要意义,将被广泛应用于各种优先分配的运输问题分析中。

  • 2021-04-26
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