基于模糊-支持向量机的煤层底板突水危险性评价

提出将模糊理论中的隶属度与支持向量机相结合的模糊-支持向量机模型,用于对煤层底板突水危险性的评价。在对肥城煤层底板突水危险性评价指标体系分析的基础上,通过对肥城矿区10个地段的样本数据训练确定最优的模型参数,并对4个测试样本进行了突水危险性评价。实验表明：该模型能够减少样本数据处理的复杂性,较好地解决小样本、非线性问题,为煤层底板突水危险性的评价提供了一种新方法。     

基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究

针对煤层底板突水问题的小样本、非线性特点,采用支持向量回归算法对突水量进行预测,避免了定性分析的局限性。利用遗传算法全局搜索能力的优势,提出了基于遗传算法的支持向量回归参数寻优方法,并建立煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型。该模型首先通过遗传算法对训练样本的学习,得到支持向量回归机的最优参数值,然后运用遗传-支持向量回归模型对测试样本进行突水量预测。测试结果表明：与神经网络,传统支持向量回归机的预测值相比,煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型精度高,具有较强的泛化能力。     

带式输送机运行中应解决的问题

着重分析了煤矿带式输送机运行中存在的问题，以及解决此问题的具体办法。     

工程承包商索赔风险评价研究

简述工程承包商索赔风险评价的重要性，提出模糊综合评判和层次分析法相结合的工程索赔风险综合评价模型，并进行工程实例分析，从而提高工程索赔成功率。     

基于支持向量机的供应链合作伙伴评价

合作伙伴的选择合适与否,深刻地影响着供应链上各个成员的切身利益和整条链的绩效,因此,对供应链中合作伙伴评价方法的研究非常重要.本文在查阅大量文献和实际调查研究的基础上,提出了一套全面反映供应链中合作伙伴实力与品质的指标体系,建立了基于支持向量机的供应链合作伙伴选择理论模型,并对该模型进行了实证研究.结果表明,基于支持向量机的供应链合作伙伴选择方法是有效的,比用BP神经网络评价模型得到的结果更精确、稳定,泛化能力更好.     

零售商缺货时点优化协调机制研究

在时变需求、等周期补货模式下构建了零售商与供应商的库存成本模型,通过研究构建的成本模型,发现零售商的缺货时点不仅影响自身的库存成本绩效,还影响到供应商和整个供应链的库存成本绩效;在零售商缺货时点、供应商订货满足需求批数局部优化的基础上,整体优化了零售商缺货时点,并在供需之间建立了一种成本共担协调机制以保证最优情形的实现.     

基于GASA的柔性作业车间动态调度研究

针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车间动态调度模型,并设计了遗传算法与模拟退火算法结合的GASA算法。将算例仿真结果与遗传算法取得的结果进行对比,验证算法的有效性。     

高校课堂教学质量分析的模糊综合评价模型

本文研究了多级模糊数学综合评价的方法在高校课堂教学质量评价中的应用；建立了以专家同行，领导，学生为评价主体的指标体系，给出了二级模糊综合评价模型。     

考虑缺货成本的三级供应链收益共享契约研究

在考虑存在缺货成本的情况下,建立了一个由一个制造商、一个分销商以及一个零售商组成的三级供应链收益共享契约。首先分析了不使用收益共享契约的情况下的供应链的运作,然后分别讨论了在收益共享契约约束机制下零售商、分销商以及制造商的最优决策,分析了供应链是如何达到协调的,最后通过算例重点讨论了不同的收益共享系数对供应链成员间利润的影响情况。     

基于GA-LSSVR算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型首先利用遗传算法对最小二乘支持向量回归机中的参数进行训练和优化,然后运用遗传-最小二乘支持向量回归模型对测试样本进行了回采工作面瓦斯涌出量测试。测试结果表明:与支持向量回归机以及最小二乘支持向量回归机的预测值相比,遗传-最小二乘支持向量回归的回采工作面瓦斯涌出量预测可靠性和精确性更高。