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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
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基于用户兴趣迁移的隐语义模型推荐算法_徐吉

协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,许多时候无法得到较为理想的推荐结果。除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化。本文所提出的基于改进的隐语义模型(TLFM算法)则将用户的兴趣喜好的改变考虑进来。具体的,在传统的隐语义模型的基础上加入对时间信息的权衡,选取适当的权重,有效地模拟用户兴趣随时间的变化状况,根据用户兴趣变化来决定推荐值,可以很好的提高推荐准确度。

  • 2021-05-06
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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器;然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

  • 2021-05-06
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点;结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

  • 2021-04-30
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采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法_李鹏飞

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度(Riskα),对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。

  • 2021-05-06
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快速成型中保留模型特征的分层算法研究_丁承君

在快速成型领域,一般分层算法不考虑模型特征,这可能会导致一些重要特征的丢失或偏移。针对此问题,在充分研究现有分层算法的基础上,提出一种保留模型特征的分层算法。该分层算法首先对STL模型三角面片进行预处理排序,然后以自适应分层算法确定分层厚度,最后对特征进行识别,针对不同特征进行不同处理来调整分层厚度,使分层厚度考虑到加工层厚引起的误差,从而可以保证成型件特征位置的准确。通过实验验证,该分层算法可以精确地识别特征,合理地确定分层厚度,具有一定的参考价值。

  • 2021-05-06
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多元部分变量误差模型及解算_杨根新

本文针对多元总体最小二乘中系数矩阵存在常数项和重复元素的问题,提出了一种多元部分变量误差模型(multivariate partial EIV model)。根据总体最小二乘平差准则,采用非线性最小二乘平差理论和经典间接平差方法推导了三种多元部分变量误差模型的解算算法。通过一个实测算例和一个模拟算例进行了参数解算,结果分析表明本文算法能得到与文献算法一致的参数估值,验证了本文算法的有效性和可行性。

  • 2021-05-06
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基于人工鱼群算法的永磁同步电机模型预测控制研究_英文_黎智

针对基于模型预测控制算法的永磁同步电动机的控制问题,提出了一种基于人工鱼群算法的改进型PID-模型预测控制算法。首先构建了基于矩阵变换器的永磁同步电机系统模型,并采用了新的输入滤波器。然后利用人工鱼群算法完成PID-模型预测控制中的参数整定,从而解决了原有算法参数优化精度不高的问题,能够迅速地获得全局最优解。永磁同步电动机的力矩控制性能仿真实验结果表明:相比原有PID-模型预测控制算法,提出算法具有更快的收敛速度和控制效果。

  • 2021-05-06
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