基于自组织模糊神经网络溶解氧控制方法研究

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络（self-organizing fuzzy neural network, SOFNN）的溶解氧（dissolved oxygen, DO）控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元对网络的贡献及活跃程度。然后,对不活跃的神经元进行删减,以此来对神经网络结构进行自适应的调整,从而满足实际控制要求,提高控制精度。其次,采用梯度下降算法对SOFNN神经网络的各个参数进行实时调整,以保证网络的精度。最后,将该自组织方法用在Mackey-Glass时间序列预测中,结果表明所提出的自组织模糊神经网络具有较好的预测效果;同时将所提出的SOFNN方法在BSM1仿真平台上进行实验验证。结果表明,所提出的自组织模糊神经网络控制方法能够对溶解氧浓度进行较好地控制,具有一定的自适应能力。     

售电公司薪酬福利激励管理机制研究

售电公司作为电力体制改革的产物,承担着连接电网、电厂、用电客户的桥梁,售电公司在进行电力产品买卖中,将逐渐成为将来电力市场交易的主体机构。在新的电力市场规则建立之前,售电公司面临电力市场经营经验不足、管理人才欠缺等困难,要想在激烈的市场竞争中求得发展,急需创新管理方式,建立具有市场竞争力的薪酬福利激励机制,以吸引和留住引进优秀人才,为售电公司发展提供坚强的智力保障。     

精细油藏模拟的一种线性求解算法

本文针对油藏数值模拟中黑油模型方程的各个物理量的性质,利用ABF解耦方法和子空间校正算法提出一种分裂型预条件子,并与Krylov子空间方法结合,设计了一种线性求解算法.我们基于某实际油田区块构建了粗、细两个油藏模型,并将它们模拟计算得到的油产量与油田实际产量进行对比,结果表明精细油藏数值模拟对油田生产实践具有重要指导意义,开展面向精细油藏模拟的大规模数值算法研究是十分必要的.我们在台式工作站上使用所设计的线性求解算法测试了SPE10标准算例及由其拼接而成的千万网格规模算例,计算结果表明该算法能有效求解大规模油藏模拟问题.     

求解二维三温能量方程的半粗化代数多重网格法

§1.引言 二维三温辐射流体动力学方程组的求解是数值模拟的重要组成部分,而求解能量方程是一个十分重要的环节,而且在整个系统的计算中,能量方程求解所占的机时比重相当大(约80％以上)。因此,寻求一个收敛快、稳定性好的二维三温能量方程数值解法是一个值得探讨