求解单一重现期暴雨强度公式的Lingo-BFGS算法

为了克服一般的非线性优化算法对初始值的依赖,针对某一地区单一重现期暴雨强度公式参数计算问题,首先将Lingo软件编程求出的结果作为初始值,然后利用拟牛顿算法对其参数进行优化。实例计算结果表明：采用Lingo软件和拟牛顿法相结合的方法求解单一重现期暴雨强度公式比传统的方法精度更高,能有效解决实际优化设计问题。     

一种混合粒子群优化算法的研究

结合粒子群优化算法和拟牛顿法的优点,提出了一种混合粒子群优化算法。该算法首先运行粒子群优化算法,到进化到一定程度时,把当代的最好点作为拟牛顿法的初始点,再利用拟牛顿法,对其进行二次优化。算法充分发挥了粒子群优化算法的全局搜索性和拟牛顿法的局部精细搜索性,同时也克服了粒子群算法后期搜索效率低和拟牛顿法对初始点敏感的缺陷。数值实验结果表明,该算法具有很高的收敛速度和求解精度。     

带最优乘子牛顿法在交直流系统潮流计算中的应用

交直流系统潮流计算的统一迭代法的收敛性较交替迭代法更优,但对一些病态运行条件和 潮流无解的情况,统一迭代法将发散,得不到有用信息。文中将交流系统中广泛应用的最优乘子潮 流方法推广到交直流系统的潮流计算中。根据直流系统稳态方程的特点引入辅助变量,使得直流 系统潮流方程全部转换为二次或线性方程。给出了直角坐标系和极坐标系下交直流系统带最优乘 子牛顿法潮流的实现方法。通过算例验证了所述方法的有效性,并对2种坐标系下的结果进行了 比较和分析。     

带有横向调度的易变质商品两级库存系统分析与优化

在对库存控制策略研究的基础上,针对一对多的易变质商品两级库存系统,在需求率、变质率随时间变化和二级库存之间存在横向调度的情况下,建立了一对多的易变质商品两级库存优化数学模型,提出了基于牛顿法的求解算法,得出了在一定时间水平上的两级库存系统的最优控制策略。通过算例仿真验证了模型的正确性和求解算法的有效性。分析了两级库存控制参数与补货周期、系统总成本的关系,结果表明:在二级库存之间的横向调度不仅可以缩短补货周期,还可以有效降低库存系统的总成本;变质率的增加使得极大库存水平的波动加剧。     

自适应拟牛顿子空间跟踪算法分析

该文对自适应拟牛顿子空间跟踪算法进行了详细分析,证明了其本质上类似于幂法,但一般来说暂态性能劣于幂法。给出了在相邻数据之间只做一次迭代时特征值、特征向量估计的误差,计算机仿真结果证明了该文分析的正确性。     

一种新的输电线路双端测距算法

提出了一种新颖的超高压输电线路故障双端测距精确算法。该算法采用相—模变换技术和分布参数线路模型,考虑了双端数据的不同步问题,运用拟牛顿法迭代求解非线性方程组,仿真计算表明具有很高的精度。     

利用优化BP神经网络建立裂缝宽度预测模型

裂缝性井漏问题严重威胁着钻井生产安全与进度，目前现场堵漏成功率较低，其中一个重要原因就是无法准确预测裂缝宽度，裂缝宽度认知的局限性导致难以确定堵漏的方法及材料颗粒大小。因此本文提出了利用优化BP神经网络方法建立井漏裂缝宽度预测模型，用以解决裂缝宽度预测难的问题。首先根据方差分析（ANOVA）法确定了影响裂缝宽度的相关参数，将其输入优化的BP神经网络模型进行训练，并通过样本数据拟合验证预测精度，最终测试集数据拟合直线的斜率为0.8772，截距为0.0206。另外，为了确认模型稳定性，针对裂缝宽度预测模型进行了性能评估，得出该模型确定系数（R2） 0.89，平均绝对百分比误差（PCC） 0.82，均方根误差（RMSE） 1.35，证明该模型性能优良。最后利用现场工程数据进行进行实例预测，由结果可知，该模型具有较高的预测精度，可以在堵漏工程作业中提供较好的辅助决策。      

薄壁杆系结构自由振动精确求解的动力刚度法

将动力刚度法应用于薄壁杆系结构自由振动的分析.采用常微分方程求解器COLSYS求解薄壁杆件单元动力刚度所满足的常微分方程边值问题获得单元动力刚度的数值精确解,基于COLSYS求解单元动力刚度的网格采用Wittrick-Williams算法获得单元固端频率的计数,调用COLSYS求解单元动力刚度对频率的导数所满足的常微分方程边值问题获得其数值精确解.由此建立起薄壁杆系结构自由振动精确求解的导护型牛顿法,求得精确的频率和振型.本文数值算法的计算结果与文献以及ANSYS软件的计算结果吻合很好,表明本文方法准确、可靠、有效,可进一步推广应用于其他复杂结构自由振动的分析.     

基于无记忆最小二乘似牛顿法的边坡稳定性分析

在基于圆弧滑动面假定的边坡稳定性分析中，应用无记忆最小二乘拟牛顿法搜索边坡最危险滑动面及相应的最小安全系数，作滑动面搜索时不必给定圆心搜索范围，由最优化方法自动地搜索出最危险的滑动面，从而提高了边坡稳定性分析的可靠性。该方法还可用于其他优化问题，它不必记忆迭代矩阵，大大地减少了贮存量，提高了计算效率。