基于改进粒子群算法在矿山车辆配送路径中的应用

针对基本粒子群算法全局寻优能力弱,容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种改进的算法,并将该算法应用到车辆配送路径中。并通过实验进行验证,文中提出的算法明显的优于标准粒子群算法,有效的解决了矿山配送车辆路径问题。     

地球物理勘查技术探析

随着经济发展和社会进步,使得我国的地球物理勘查技术变得越来越重了。物探的服务领域将越来越广泛,物探方法技术也将随之得到发展,物探将进～步超越地学学科,为解决社会进步和经济发展所面临的新课题发挥重的作用。本文探讨了在地球物理勘探技术应用过程中所存在的问题,同时也叙述了地球物理勘探的相关理论及其发展趋势。     

浅谈火力发电厂安全管理中存在的问题及对策

近几年来,随着电力需求的增加,火力发电厂经营管理中的许多安全隐患逐步暴露出来,安全事故也时有发生,不仅影响了经济发展,也严重影响了社会稳定和团结。现总结了火力发电厂的安全隐患及其安全管理中存在的问题,并就如何加强火力发电厂的安全管理进行了简要阐述。     

钢支撑加固体系在高层建筑中的应用

正通过改变以往的圆钢管方木加固形式,使用新型的定型化钢支撑加固方式,加以配套的横杠、阴阳角固定锁具等构件,形成整体性的受力系统。采用此施工工艺具有整体施工成本低,施工效率高,结构体系稳定性强的特点,混凝土成型质量更好,成型效果更好。目前,随着我国经济的飞速发展,建筑行业新型施工方法也在不断地进行更替,城市建造迅猛发展,土地资源紧张,高层建筑在建筑     

孔系列组合夹具在叶片加工中的应用实例

航空发动机作为飞机的心脏,是集尖端技术于一身的高精密机械体。叶片是航空发动机为飞机产生动力的主要零件,导向叶片上的观察孔用于安装专业测量元件,是监控飞机发动机内部温度与压力大小的安装孔。观察孔的位置精度很高,直接影响相关数据的采集,而若使用数控镗床和专用工装进行加工,则造成制造成本的浪费。本文通过用孔系列组合夹具元件装配出的观察孔,讨论了孔系列组合夹具在高精度异型零件制造过程中的推广与应用,为飞机发动机零件的精益制造探索出一条捷径。     

基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法

作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.     

负荷预测的线性稀疏数AR预测模型

对时间序列线性ARIMA模型的建模和预测方法进行了总结,根据其特征提出了采用稀疏数AR模型代替ARIMA模型作为通用线性预测模型,并给出了模型搜索算法,使得时间序列线性预测模型的建模过程无需人的干预而能通过程序自动完成。     

多目标加权模糊非线性规划

指出了多目标规划问题的目标一般不是同等重要的,针对多目标模糊非线性规划问题,利用模糊集合理论建立了加权规划模型,并得到了该模型的普通等价非线性规划模型。算例表明本文给出的模型、算法是有效的,具有广泛的应用价值。     

前向神经网络的神经元分层逐个线性优化快速学习算法

本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法.在此学习算法中,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化.对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递推算法,对隐层神经元的连接权值采取则对每个神经元逐个进行优化,而且采用正交变换加快每一步学习的计算速度和提高算法的数值稳定性.当学习过程停滞时采用随机扰动的方法摆脱过早收敛.数值实验表明,与BP动量因子法、牛顿型方法和现有的分层优化算法相比,新算法不仅学习速度快学习时间短,而且当网络规模增大时仍然比较有效.     

基于改进遗传算法的有功经济负荷分配

提出将爬山算法与遗传算法相结合,从而构成了求解有功负荷分配问题的混合遗传算法,并进行实验计算。计算结果表明,用混合遗传算法求解有功负荷分配问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和爬山算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解。