基于DEG-WO-LSSVM模型的用电负荷预测

为了提高负荷预测的拟合精度,提出一种基于优化灰狼算法的最小二乘支持向量机负荷预测模型,针对标准灰狼算法精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用差分算法优化标准灰狼算法。利用改进的灰狼算法优化最小二乘支持向量机的两个主要参数,建立功率负荷预测研究模型。通过实例分析获得负荷预测结果,利用三种评价指标对比了四种算法模型。实验表明,改进灰狼算法优化最小二乘支持向量机的改进评价指标数值较低,拟合曲线精度更高。     

一种改进的灰狼优化算法

为了克服标准灰狼优化(GWO)算法寻优精度不高,难以在收敛速度和避免陷入局部最优之间取得平衡等问题,提出了一种改进的灰狼优化(IGWO)算法.该算法采用非线性收敛因子策略和自适应调整策略来提高寻优精度和加快收敛速度.选取10个基准函数对IGWO算法进行验证表明,IGWO算法的优化精度和收敛速度显著优于标准GWO算法和其他元启发式算法,因此本文提出的IGWO算法在求解最优参数方面具有良好的应用价值.     

基于混沌小波网络的交通流预测算法研究

实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提与关键。也是智能化交通管理的客观需要．结合交通流预测的特点，提出了一种基于小波网络的路段交通流预测方法，把混沌优化算法引入小波网络的拓扑构造，结合提出的相似时段的预测思想，给出了一种基于混沌优化算法的小波网络交通流量预测模型．实验结果表明，引入相似时段的预测思想可以有效提高交通流的预测精度，基于混沌优化算法的小波网络在交通流预测的精度和收敛速度方面明显优于常规BP网络．     

一种电力系统短期负荷预测的RBF优化算法

针对径向基函数网络在电力系统短期负荷预测中的应用，将神经网络训练的冲量改进算法运用到径向基函数网络的训练中，提高了训练收敛速度和精度，详细介绍了短期负荷预测的建模过程，实验表明该优化算法能有效改善预测性能。     

改进灰狼算法及其在港口泊位调度中的应用

为提升港口泊位调度的效率,提出一种基于改进灰狼算法的船舶调度优化方法.针对灰狼算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足,引入Sin混沌初始化,增强初始种群的均匀性和遍历性;引入头狼引领策略,加快算法收敛,提高算法效率;引入合作竞争机制,增强算法局部搜索的能力;在灰狼种群位置更新时引入自适应权值,以满足不同时期的寻优要求.为验证改进灰狼算法的有效性,将该算法与其他6种不同算法进行对比实验.结果表明:改进灰狼算法的收敛速度明显快于其他6种算法,在不同测试函数的仿真中均能得到所求函数的最优值,且该算法独立运行20次取得解的标准差均为0,表明该算法对不同维度的求解问题均具有很好的抗扰性;在港口泊位调度的应用中,经过该算法优化后,所有船舶停留总时间较优化前缩短了14.7%,大幅度缩短了船舶的在港时间.该算法在船舶调度优化中取得了满意的应用效果,能够得出相对较佳的调度方案,实现泊位停靠最优化,为港口泊位调度优化提供了新方法.     

基于灰狼算法与小波神经网络的目标威胁评估

为了提高目标威胁度评估的精确度,建立反向学习灰狼算法（OGWO）优化小波神经网络的目标威胁评估模型（OGWO-WNN）,提出基于该模型的算法.该模型使用反向学习策略（OBL）优化灰狼算法（GWO）,通过改进后的灰狼算法优化小波神经网络的各权值和小波基函数的平移因子与伸缩因子,使优化后的小波神经网络能够对威胁度测试样本集作更好的预测.实验结果显示,采用反向学习灰狼算法能够更好地优化小波神经网络的权值与平移、伸缩因子,使建立的小波神经网络目标威胁评估模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够精准、有效地实现目标威胁评估.     

基于混沌小波网络的交通流预测算法研究

实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提与关键,也是智能化交通管理的客观需要.结合交通流预测的特点,提出了一种基于小波网络的路段交通流预测方法,把混沌优化算法引入小波网络的拓扑构造,结合提出的相似时段的预测思想,给出了一种基于混沌优化算法的小波网络交通流量预测模型.实验结果表明,引入相似时段的预测思想可以有效提高交通流的预测精度,基于混沌优化算法的小波网络在交通流预测的精度和收敛速度方面明显优于常规BP网络     

基于MCTLBO-RNN的短时交通流预测

短时交通流预测对提高运输效率和缓解交通拥堵具有重要作用。为解决交通流信号因非线性和强干扰特征所带来的预测精度低的问题,作者研究了一种小波阈值去噪算法处理交通流信号中的噪声,并提出了一种基于多班级教学优化算法的循环神经网络(MCTLBO-RNN)模型进行短时交通流预测,通过加入多班级策略,教师优生自学策略和差生反馈学习策略,来提高模型收敛速度和局部寻优能力,最后通过与其他神经网络进行对比,验证文中方法具有较好的全局寻优能力和预测精度。     

萤火虫算法优化SVR参数在短期电力负荷预测中的应用

由于萤火虫算法(FA)具有全局性能好、收敛精度高等优点,因此将萤火虫算法用于SVR的惩罚系数C和核参数σ的优化选取中。为提高迭代收敛速度和寻优精度,对萤火虫算法加以改进,在迭代过程中对亮度最亮的萤火虫位置施加随机扰动;将参数经过优化选取的SVR用于短期电力负荷预测,并将预测结果与采用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法得到的结果做比较。其结果表明,采用改进萤火虫算法作参数寻优的SVR的负荷预测精度高,效果最好。     

基于灰狼优化算法的置换流水线车间调度

采用了一种新颖的混合灰狼优化算法来求解置换流水线调度问题。针对标准灰狼优化算法在求解离散流水线车间调度问题时收敛速度慢的现象,并结合问题的特点,提出了改进的灰狼优化算法。为了避免非可行解的产生,在该改进算法中采用了随机键编码机制对工件位置进行编码,同时引入局部搜索策略以提高算法收敛能力,基于灰狼个体间的社会等级信息以最优3个狼指引其它个体到达最优解区域从而更新种群。通过最新标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提算法的有效性。     

数学优化方法在新安江模型参数率定中的应用分析

以3种数学优化方法及新安江(三水源)模型的理论为依据,介绍了优化方法在新安江三水源模型参数率定中的应用.将率定成果与API模型进行了对比,说明这3种优化方法在大宁河流域参数率定中应用效果良好,具有很好的参考和推广价值.     

霸县凹陷文安斜坡内带层序地层学研究

以文安斜坡内带深层为研究对象,应用高分辨层序地层学等方法研究识别隐蔽油藏.通过兴隆1井地层重新划分及高分辨率三维地震应用,将该区沙三、沙四段地层之间重新确定为不整合接触.在三级层序地层框架建立的基础上,刻画各体系域砂体展布特征,构建了坡折带控制沙四下自生自储岩性油气藏成藏模式.通过钻井实践,首次在霸县凹陷发现沙四下段含油层系及新的烃源岩层,实现了深层自生自储式油藏类型的勘探突破.     

齿轮—五杆机构的轨迹特性研究

采用计算机机构动画仿真的方法，对齿轮五杆机构的轨迹特性进行了研究。分析了该机构双曲柄存在的条件，两连杆铰接点Ｃ的轨迹曲线可到达的区域及该轨迹曲线形状随机构结构参数的不同而变化的规律，从而为齿轮五杆机构的轨迹综合提供了重要依据。     

密炼机转子的刚度计算

介绍了变截面梁变形计算的初参数法，运用该方法求密炼机转子的变形，并得到了精确的解。     

高等学校固定资产计提折旧问题探讨

中国现行会计制度规定,高等学校的固定资产不计提折旧。随着经济的发展和高等教育的改革,高等学校的经济成分越来越复杂,固定资产管理和核算中暴露出来的问题越来越突出。针对现行高校固定资产计价模式存在的问题,提出了对高校固定资产计提折旧的设想,研究了高校固定资产折旧的范围、折旧年限、折旧方法及会计处理办法。     

扬声器的自滤波特性与D类功放失真的改善

应用动圈式扬声器的电—力—声类比等效线路对动圈式扬声器的频率特性进行了初步的研究,提出了利用扬声器的自滤波性能改善因D类功放移相网络引起信号相位失真的方法。同时,采用比较、反馈的方法对音频信号的谐波加以抑制,使得数字功放的总体失真指数下降。     

浅析资产减值会计对利润的操纵

会计制度规定企业定期或者至少于每年年度终了，对各项资产进行全面检查，合理地预计各项资产可能发生的损失，并计提资产减值准备，既不高估资产或收益，也不少计负债或费用，从而避免虚增企业利润。但在实务中，一些企业却利用会计法规准则中的原则性，通过资产减值准备达到操纵会计利润的目的，本文即是从企业滥用资产减值入手，以实例来揭示企业计提秘密准备的意图，以引起业内人士的重视。     

红土颗粒粒度的分维变化特征

借助分形几何理论,探讨红土在不同处理方法下其颗粒粒度的分维变化特征结果表明：红土的颗粒粒度具有线性分形结构的特点是客观存在的事实,其分维值的大小反映了土中颗粒粒度的分布情况,并与土的物理力学性之间存在一定的关系分维是描述土的颗粒粒度的一个新的特征参数     

独立学院学风建设的调查与思考

文章在对独立学院进行抽样调查的基础上,分析了影响独立学院学风的种种内部和外部因素,并由此探讨了建设优良学风的措施。     

正圆锥面表面交线的投影分析

给出了圆锥面截交线为椭圆时的投影方程，分析了截交线的投影形状，为准确作图提供了理论依据。并用解析法分析了圆锥面与圆柱面正交时相贯线的投影形状、特殊点位置及其作图方法。