围岩温度对输水洞衬砌混凝土温度与温度应力的影响研究

为了研究围岩温度对隧洞衬砌混凝土温度应力的影响规律,确保长距离输水隧洞的安全运行,以某水电站无压输水洞为研究对象,采用三维有限元温度场与徐变应力场仿真计算平台,对20、40、60、80℃围岩温度情况下的输水洞施工期及运行期进行仿真模拟.分析围岩温度对输水洞衬砌混凝土温度场和徐变应力场的影响,并研究了浇筑温度对高围岩温度...     

基于敏感项集动态隐藏的用户隐私保护方法*

时空k-匿名由于适应移动性环境以及实现更为简单方便等特点,是当前LBS领域中被使用最广泛的模型。由于LBS在线及动态的特性,使传统的数据变形或重构方法不足以对抗从大量时空k-匿名数据集挖掘到的关联规则的用户隐私攻击。针对以上问题提出了基于敏感项集动态隐藏的用户隐私保护方法（SIDH）：感知敏感规则对应项集空间的正负边界,增量扩展原始快照查询匿名集数据,以敏感项集的动态隐藏净化敏感关联规则,最终实现用户隐私保护。通过对2612辆出租车的GPS数据生成的匿名集进行敏感项集隐藏实验,结果表明：SIDH方法隐藏敏感项集的数量和速度明显高于传统匿名方法,并且不会新增敏感项集。因此SIDH方法更能有效应对匿名集敏感关联规则的推理攻击,副作用较小。     

露天矿山运输调度系统粒子群优化

结合露天矿山运输调度系统实际,考虑到计划产量、生产能力、质量要求和运输过程等方面的约束,建立了一个通用性较强的露天矿山运输调度系统模型。该调度模型以总的运营成本最低为目标函数,采用惩罚函数法把诸多约束条件化为无约束,构建优化系统中粒子群算法的适应度函数。通过引入自适应变异程序对粒子群算法进行改进,避免算法过早收敛,提高了收敛效果。运用改进后的自适应变异粒子群算法对露天矿山运输调度系统模型优化求解,并采用Matlab软件对求解过程进行仿真,研究结果表明该算法能够快速得到当前班次的车辆调度的满意方案,提高了露天矿山运输调度的效率,进而提高露天矿山生产率,为数字化矿山建设提供一定参考。     

基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究

神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测.     

基于Multi-agent技术的露天矿山生产调度系统的优化实现

针对动态变化、复杂非线性的露天矿山生产调度系统引入多智能体技术进行建模优化,将系统分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent以及破碎Agent五个单智能体。在任务Agent中给出矿山的矿石需求量,运用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和遗传算法（GA）对爆破Agent进行建模优化;破碎Agent根据破碎能力以及破碎需求量对运输Agent进行约束,引入自适应变异程序改进粒子群算法(PSO)对运输Agent进行优化;生产调度Agent协调处理矿石需求量与各生产工艺Agent生产能力之间的矛盾,运用MATLAB软件对模型进行模拟实现。以某露天矿山为例构建露天矿山生产调度系统,建模优化结果表明该方法可行。