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1.
汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性. 相似文献
2.
杨坤平 《电脑编程技巧与维护》2021,(5):26-27
计算机网络可靠性,是对计算机的性能进行综合性衡量的一项主要的指标,计算机网络的传统化系统具有庞大和复杂性质,同时容易受到众多方面不良因素的严重影响,对系统容易造成不稳定的现象,进而使整个网络面临极大风险.面对这种情况,在针对计算机网络进行设计方案的深入分析的基础上,对计算机网络可靠性的新型优化模型的实际建立以及网络成本的具体链路模型的建立进行结合.有效改进遗传算法的传统化繁殖方式,在对全局的收敛性做到保证的同时,对算法进行流畅性的提高.利用实验以及仿真有效验证了对遗传算法的有效改进使计算机的进一步优化要比模糊神经网络以及神经网络算法的方法有着明显的优势,使计算机网络可用性以及可靠性得到最大化,使网络错误出现率得以降低以及避免,不断优化计算机的一些网络性能. 相似文献
3.
基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级(Sound pressure level,SPL)作为单一评价指标,既不能全面反映噪声的物理属性,也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声,引入声品质,运用大涡模拟(Large eddy simulation,LES)对风振噪声进行数值仿真,根据实车道路试验判断仿真的准确性;对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价,综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA),进一步对BP神经网络的结构参数进行优化,建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明,GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果,其预测值可以代替传统的声压级评价指标,为风振噪声提供更为准确合理的评价。 相似文献
4.
退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能. 相似文献
5.
为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。 相似文献
6.
阐述课程教学中的线上线下混合教学模式,存在的问题,应对的措施,通过对现有网络资源的充分利用,将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中,从而促进对于课程的主动学习。 相似文献
9.
混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点。在此基础上,排除了属性权重为“0”的属性,完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好。 相似文献