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基于改进花朵授粉算法的极限学习机模型_邵良杉

为提高瓦斯突出风险预测的准确率和效率,在极限学习机（ELM）模型的基础上构建预测模型ACFPA-ELM。采用核线性鉴别分析（KLDA）对瓦斯突出样本数据进行特征抽取,利用代价敏感思想修正ELM适应度函数,同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法（FPA）中,优化ELM的初始输入权值和阈值,从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明,相较于经典的SVM、BP和ELM单一预测模型以及改进的FPA-ELM和PSO-ELM复合预测模型,ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。

  • 2021-05-06
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基于改进遗传算法的海上风电场消纳拓扑结构优化模型_赵东来

在对海上风电场功率汇集系统进行分析的基础上,建立数学模型对其经济性和可靠性进行综合评估,提出基于改进单亲遗传算法的海上风电场功率汇集系统拓扑结构优化模型。对包含多个海上变电站的大型海上风电场提出基于范式距离最优的区域划分方法。研究结果表明:所提出的模型可以在统筹优化经济性和可靠性的同时快速获得拓扑连接优化结果,与传统的遗传算法相比收敛速度更快,优化结果更好；通过对海上风电场经济性和可靠性的权重赋值,还可得到不同权重下的拓扑结构优化结果,从而为大型海上风电场建设中的功率汇集系统拓扑优化提供参考。

  • 2021-05-06
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基于粒子群算法改进最小二乘支持向量机的工程投资风险评价模型_唐碧秋

为了有效控制工程投资风险,有预见性地采取风险应对策略,通过粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数,构建了一种工程投资风险评价模型。分别采用WBS和元分析法分析工程项目投资环境面临的内部和外部风险因素,并建立投资风险评价体系。根据工程实际情况采用专家打分法对17个已完工项目和4个新开工项目进行投资风险因素打分,将打分值归一化处理后作为最小二乘支持向量机的输入向量,4个新开工项目的风险评价值作为输出向量,根据评价值确定其对应的风险等级。结果表明,粒子群改进最小二乘支持向量机模型预测的平均误差为2. 48%,能够较准确地评价投资风险等级,为工程投资风险控制提供参考依据。

  • 2021-05-06
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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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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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络（VMD-CGWOA-ANFIS）的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络（ANFIS）建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼（WOA）算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法（CG）对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。

  • 2021-05-06
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一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度模型与算法_袁帅鹏

从钢铁企业的管加工生产中抽象出一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度问题.与传统阻塞约束不同,工件是否发生阻塞并非取决于缓冲区容量,而是取决于工件自身的规格、尺寸等属性.针对此调度问题,以最小化最大完工时间（makespan）为目标建立混合整数线性规划模型,并通过三划分问题的多项式归结证明问题的强NP难特性,进而将问题划分为工件组排序和工件组内工件排序两个子问题,提出一种基于协同进化的分布估计算法.算法针对两个子问题各自特点进行独立编码,分别设计启发式规则构造初始种群,并提出带有工件区块结构特征的概率模型来指导种群进化.基于实际生产数据设计多种问题规模的实验,从而表明所提出模型和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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基于一种混合智能算法的有限元模型修正多解问题_康俊涛

为了使有限元模型修正结果更加符合结构实际情况,将传统的提供单一修正结果转变为提供多个修正结果,然后由决策者根据现场情况、类似工程经验等非参数信息来决定最终采用的修正模型；并且针对这一问题,将优化速度快的稳态遗传算法和优化精度高的梯度下降算法相结合,提出了一种混合智能算法.最后分别采用数值算例和ASCE-Benchmark模型修正过程验证了所提算法的寻找多解能力和优化精度.结果表明,本文所提算法可以寻找到定义域内的全部极值,且相比于稳态遗传算法具有更高的精度,ASCE-Benchmark算例中,两个修正后的有限元模型与实测结果之间的频率误差均有明显下降.

  • 2021-04-26
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