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UKF参数辨识的T_S模糊多模型目标跟踪算法_王小梨

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。

  • 2021-05-06
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基于差分进化算法的油田开发二层规划模型求解及应用_侯春华

建立同时受投资、产量目标和施工能力等约束的油田开发二层优化模型以获得最大收益.在该模型中,油田公司（上层）进行整体规划,并将投资分配给不同的开发板块（下层）.下层根据投资约束和产量约束制定各自的开发规划,然后反馈给上层.由于该模型是一个混合整数非线性规划问题,故采用差分进化算法,结合有效集方法和隐枚举法对其进行求解.最后,将所建立的模型应用于我国东部某油田的"十三五"开发规划中,获得了符合该油田实际情况的最优开发规划.

  • 2021-05-06
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基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化_滕峰成

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统（DTS）传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识,分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响,选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时,预测误差≤±0.25%；该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

  • 2021-05-06
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基于ARMA模型预测的交换机流表更新算法_刘钊

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均（ARMA）模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的历史数据进行分析,预测下一个周期内新增加的流表项数量,并结合当前流表空间的使用情况,清除交换机中过去一段时间内使用频率较低的流表项。采用真实数据中心网络数据的模拟实验结果表明,与流表更新的一般方法相比,该算法有效地提高了交换机流表的匹配率,并减少了交换机与控制器之间交互的次数,降低了控制器端的负载。

  • 2021-05-06
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集装箱轻重货物混合平衡装载模型与算法_雷定猷

负载平衡是集装箱装运过程中的基本约束,轻重货物混合装载时较难满足,如何精确量化负载平衡、实现轻重货物混合平衡装载亟待研究。以集装箱轻重货物混合平衡装载问题为研究对象,构造负载平衡函数,综合考虑负载平衡、位置、重量和旋转等约束,建立轻重货物混合平衡装载模型；根据对负载平衡的影响程度,将待装货物分类组成轻重货物单元,在采用评估函数和中心骨架等启发式方法分类处理的基础上,设计轻重货物混合平衡装载算法。3 000个算例表明:所提出的模型和算法能够在保证集装箱容积利用率不低于90%的同时使负载平衡约束满足率达96.07%以上。

  • 2021-05-06
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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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基于动态投影系统的带非线性边界约束混行路网均衡模型求解算法_徐若辰

烧失量（LOI）是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法（GA）-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱（XRF）分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差（RSD）为1.3%；海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%～6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
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适用于饱和砂土循环动力分析边界面塑性模型的显式积分算法_高源

基于适用于饱和砂土循环动力分析的边界面模型,利用修正广义Mises方法将其推广至三维应力空间中,引入与状态相关的剪胀函数,采用历史最大加载面硬化准则,以反映饱和砂土排水条件下刚度变化、剪胀剪缩等特性。结合子增量步显式积分算法的思想,建立了适用于饱和砂土循环动力分析边界面模型的显式积分算法流程。借助有限元软件子程序接口,将该算法流程开发到有限元软件中,通过建立土体单元数值模型,对Toyoura砂在单调荷载和循环荷载下的三轴试验工况进行模拟。结果表明,利用子增量步显式积分算法对模型进行积分,能够准确有效地模拟砂土的应力-应变曲线、以及砂土在单调和循环荷载作用下均展现的剪胀剪缩现象,验证了显式积分算法的有效性。通过设置不同的增量步长,验证了子增量步显式积分算法对于较小应变增量步的高度稳定性和收敛性

  • 2021-05-06
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