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基于3DS_MAX平台事故再现车辆模型减面优化算法设计_蔡爽

传统的交通事故分析均是基于事故图像材料的二维展示,很难直观地揭示事故发生过程,因此国内事故鉴定机构愈来愈趋向于使用基于三维计算机建模的事故再现技术。在道路交通事故中,车辆3D模型需要尽可能准确,但是随之而来的模型中多边形数量严重制约实时仿真的效率。为解决多边形网格模型数据量较大的问题,以3DS MAX为仿真平台,搭建了以某品牌国产车辆为原型的三厢轿车模型,再利用平台内嵌的程序开发语言MAX进行模型网格减面优化算法设计,实现对车辆车身模型的减面优化处理。通过试验模拟仿真,得出该算法可以将模型三角形的数量减少40%,能较好地为事故车辆三维实体模型进一步推广应用提供技术支撑,提高事故再现仿真技术的效率。

  • 2021-04-24
  • 阅读349
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智能优化算法及人工神经网络在催化裂化模型分析中的应用进展_杨帆 （1）

催化裂化是一个由多种高度非线性和相互强关联因素影响的复杂工艺过程,对其工艺过程和产品收率优化的数学建模分析一直是石油加工领域研究的热点和难点。集总动力学模型是机理分析层面最为常用的研究方法。选用合适而快捷的参数估算和求取方法,是集总动力学模型构建过程中的重要一环。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等智能算法一定程度上克服了经典算法对初值依赖性,难寻找全局最优的问题,同时还保证了算法的收敛性,对于集总动力学模型的发展起到了极大的促进作用。此外,通过构建原料油性质、催化剂性质、操作条件和产品分布之间的神经网络模型,可以从统计学的角度找到产物分布的影响机制,分析得到常规集总分析方法忽略的一些因素,且可对产物分布进行进一步的预测,是构建催化裂化分析模型的一种新型且有效的手段。笔者对现有关于人工智能算法在催化裂化工艺模型构建中应用的研究成果做一整理,以期对后续的研究提供帮助。

  • 2021-04-24
  • 阅读717
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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块；然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

  • 2021-04-24
  • 阅读339
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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
  • 阅读389
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Norm_DP模型行人检测优化算法_柴恩惠

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Norm-DP）算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制（soft-NMS）算法和边界框回归（BBR）算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-04-24
  • 阅读341
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计及_源_荷_不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法_李俊贤

针对可再生分布式电源（RDG）和需求响应负荷（DR）的不确定性增加了增量配电网中"源-网-荷"多利益主体协调运行难度问题,提出了计及"源-荷"不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征；在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立"源-荷"不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型；然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解；最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

  • 2021-04-25
  • 阅读360
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基于k细分等几何层次模型的多重网格算法研究_魏志鹏

相对于传统的有限元法,基于几何样条的等几何方法可以保证几何模型与物理模型的一致性,但细分依然会导致模型刚度矩阵较大时求解效率不高的问题,因此可以采用多重网格法加速等几何分析中的迭代求解。文章研究等几何法中的k细分方法并构建了基于k细分的多重网格映射矩阵,加快求解效率,探讨了不同k细分策略的收敛速度。算法计算结果表明:多重网格法能够有效提高基于k细分等几何分析方法求解的收敛速度。

  • 2021-04-25
  • 阅读341
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基于时间序列模型的RED算法研究_李多佳

＜正＞一、引言RED算法曾是一种有效的网络拥塞控制算法,其主要思想是通过路由器输出端的队列长度控制发送端的数据。算法操作简单易实现,但同时也存在着参数难以确定、难以有效处理突增的网络流量以及公平性等问题。随着网络信息量的爆炸式增长,现行RED算法已经无法有效解决网络流量过分饱和的现状,也无法保证网络的服务质量。

  • 2021-04-25
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