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机队运力配置和USApHMP问题的联合决策模型与算法_张培文

针对USApHMP （无容量限制的单分配枢纽网络设计）方法忽略了航空公司航线运力配置决策对单位客流量成本的影响问题,以枢纽机场选址、确定枢纽与非枢纽连接关系、航线机型及其频次选择为决策变量,综合考虑各城市对市场需求量、航线最大飞行频次、机队可用飞行时间等限制因素,以实现航线运力配置成本和枢纽设置成本最小化为目标函数,建立航线机型匹配及频次选择问题和USApHMP问题的联合决策优化模型,设计遗传算法进行求解.算例分析表明:考虑4种机型、10个城市和90个城市对的情况,与传统枢纽网络设计方法相比,联合决策模型的网络总成本降低了9.39%,且航线最大飞行频次是影响枢纽网络设计方案的重要因素.

  • 2021-04-25
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基于十六项误差模型算法的GCPW校准标准研制_周瑞

开发了用于表征W波段电路的在片十六项误差模型GCPW校准标准。GCPW校准标准与被测晶体管制作在薄的砷化镓（GaAs）衬底上,可有效消除校准标准和被测件由于衬底、边界条件不一致带来的系统误差。校准标准设计中采用合适的尺寸和过孔工艺来保证单模传输（减小平行板模式和表面波模式）。为了精确标定十六项误差模型校准标准的散射参数,同一片晶圆片还设计了多线TRL辅助校准标准。十六项误差模型校准标准和商用的阻抗标准（LRRM）测试同一无源器件,测试结果表明前者在测试串扰方面更为准确。实验结果表明,GCPW校准标准可替代传统的多线TRL校准标准,用于W波段及以上的在片测试。

  • 2021-04-25
  • 阅读168
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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
  • 阅读192
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法）对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型（Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型）进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好； Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好；而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差；粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳；模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建_卓越

为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树（GBDT）算法建立施肥模型,并与BP神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

  • 2021-04-25
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基于球状模型的短波频率泛克里金重构算法_徐池

针对现有短波频率优选方法中数据处理过程复杂、输入参数条件苛刻、工程实现难度较大等不足,结合电离层变化特性,提出了一种基于球状模型的泛克里金法,应用于短波频率的重构。利用短波频率管理系统中大量的实测频率数据,构建了符合频率数据变化特征的基于球状模型的变异函数,建立了反映沿经度、纬度及水平方向通信频率变化剧烈程度的漂移表达式。随机选取多个样本数据,通过交叉重构法对短波频率数据进行重构。实验结果表明,基于球状模型的泛克里金法具有较高的频率重构精度,能够应用于短波通信频率的重构,特别是满足军事通信方面对短波频率优选手段的需求。

  • 2021-04-25
  • 阅读174
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EM算法在神经机器翻译模型中的应用研究_杨云

传统的机器翻译模型的性能受限于双语平行语料库的规模,仅使用单语数据的无监督机器翻译方法难以有效保证模型性能的稳定。针对该问题,提出一种联合EM算法的自动语料扩充方法。利用生成的单语料结合原数据集构建平行语料,进行模型的迭代训练。根据部分双语语料初始化预训练两个单向Transformer模型；通过联合EM算法进行模型优化；通过逐渐减少训练数据的翻译损失来迭代更新两个相对翻译任务上机器翻译模型。实验结果表明,基于单双语料混合的EM迭代训练方法相比使用全双语数据的监督机器翻译方法和仅使用单语数据的无监督机器翻译方法,在中英机器翻译任务上具有更好的表现。

  • 2021-04-25
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模型关系有向图辅助下的KL_VSIMM目标跟踪算法_崔丽珍

为提高交互多模（Interacting Multiple Model,IMM）算法模型选择的灵活性,减少模型间的竞争,提出一种变结构交互多模（Variable-Structure Interacting Multiple Model,VSIMM）算法。在IMM算法的基础上计算当前各模型的KL值,并作为参考量评估模型与目标当前运动模式的接近程度,计算出与目标运动模式相似度较高的模型；借助模型关系有向图激活其在加速度空间上的邻近模型,同时剔除匹配程度最低的模型以实现模型集的自适应切换,形成KL-VSIMM算法。仿真结果表明,KL-VSIMM算法在状态估计质量和模型识别能力上均表现出了很好的性能。

  • 2021-04-25
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