变异函数在进间砂体预测中的应用

应用变异函数探讨了砂体的定量预测问题。通过对北二东密井网试验区不同类型砂体，不同井网密和岩厚度的预测，检验了此方法的精度（为70％左右），在原方法的基础上，通过对预报精度的分析并结合精度地质研究进一步完善了该方法，提出二次建模法并应用于北二东西块聚驱井的砂岩厚度预测中，预测精度可提高5％以上，从而说明应用变异函数研究砂体的定量预测问题具有可借鉴性，可以为今后新井调整厚度的预测及砂体描述提供依据。     

土壤特性的空间变异性及PR1土壤水分速测仪的适用性研究

通过对河套灌区七排域明沟排水效益监测研究和对明沟运行现状,排水、排盐、侧渗情况的监测分析,表明在引黄水量逐年减少、地下水位逐年下降的新形势下,排水量逐年减少,排水任务相对减轻。节水灌溉实施后,节水灌溉必将成为灌区水利工作的中心;排水的方式、作用及规划设计标准、灌排关系有所改变。     

试析储备棉自然变异的原因

我国每年生产7～9千万担棉花,除用于正常消费及内外贸易外,还有相当数量用作储备棉。实践证明,棉花在储备过程中,会发生无法阻止的自然变异。棉花进入了国家储备库,而变异主要体现在哪里?为什么会发生变异?多年来,我一直在实践中探索,并注意积累这方面的资料。为了正确检验储备棉,不因棉花变异影响棉花交易中商业、纺织企业的正当利益,本人通过HVI900系列对1997、1998年度白棉品级实物标准进行汇总分析,初步认为,棉花在储备过程中发生自然变异,主要体现在棉花的黄色程度(+b绝对值)增加,即黄色加深。亮度(统称丝光的Rd值,即棉花对投射光线…     

精密EDM三角高程测量的试验分析

本文根据用 KERN ME5000测边,用 WILD TC2000/T_3同时对向测定天顶距的观测成果,进而所解算出的控制网点间的高差,探讨了对向观测的高差之差与边长的相依关系以及试验成果的精度,为精密EDM三角高程测量的应用提供了可行性依据。     

用于智能组卷的自适应小生境复合遗传算法

传统遗传算法的选择策略缺乏多样性保护机制,易出现早熟收敛。为解决智能组卷问题,采取小生境技术完成遗传操作中的种群进化机制。利用个体浓度的大小,设置自适应变异算子,保证种群多样性,防止种群陷入局部收敛;增加阈值以保证算法在接近最优解时回归到自适应遗传算法,简化算法计算量,加快算法的收敛速度。本文提出一种自适应与小生境技术复合遗传算法,来均衡算法的全局搜索和局部快速开发能力。最后,实例验证了所提算法的有效性。     

基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标, 其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大. 针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题, 基于直接数据驱动控制思想, 提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法. 首先, 基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization, CFDL)无模型自适应控制(Model free adaptive control, MFAC)技术确定铁水质量的多变量数据驱动控制器结构; 然后, 针对CFDL-MFAC众多可调参数对控制器性能影响大, 同时对众多参数整体优化非常耗时且效果不理想的问题, 基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)技术, 提出基于大规模变异与精英局部搜索遗传优化的CFDL-MFAC控制器参数整定方法; 最后, 将参数整定后的CFDL-MFAC控制器应用到高炉炼铁过程多元铁水质量控制, 并与基于递推子空间辨识的数据驱动预测控制进行比较研究, 验证所提控制方法的有效性和先进性.     

自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用

为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精度的目的.为验证算法有效性及实用性,将改进算法用于预测新冠肺炎疫情传播情况.选取100天新冠肺炎疫情每日新确诊人数的数据,利用算法优化前馈神经网络的参数,使训练好的神经网络模型预测新冠肺炎疫情的性能提升.实验部分首先使用测试函数将改进的算法与其它五种算法进行对比,验证算法的良好性能,最后应用到神经网络完成新冠肺炎疫情传播预测.     

基于指导变异蚁群算法的PID控制器优化

蚁群算法是意大利学者Dorigo于1991年提出的一种模拟进化算法,蚁群算法提出后却在组合优化中获得广泛的应用,如调度、二次分配和网络路由等,本文将蚁群算法进行改进并应用于PID控制器优化,得到了良好效果。