电动汽车充电站最优规模和布局

为了合理确定电动汽车充电站的规模和布局,引入了电动汽车投资周期费用和用户便利性指标的概念,在此基础上,以投资商和用户费用最小为目标,确定充电站的规模和布局.该目标函数以高峰期的交通状况模拟电动汽车,以线路传输功率、无功补偿上下限、站内电池数量和服务半径为约束条件,以初期建设投资、网损费用和新建线路投资作为投资周期费用,以用户到电池充电站的行驶耗电费用衡量用户便利性,综合考虑了投资商成本、用户成本和电网运行限制.应用混沌粒子群算法优化充电站布局,利用混沌对初值的敏感性和混沌遍历性初始化种群;再通过逻辑自映射函数形成混沌序列和优化变量取值范围的对应关系.用某小区作为算例,通过与粒子群算法的对比,证明了该算法的有效性.     

纤维过滤滤饼孔隙率计算机模拟

基于受限扩散模型,建立纤维介质表面粉尘颗粒沉积形成滤饼的模拟模型。粉尘颗粒在远离过滤介质的控制面上释放,假设对流扩散运动为颗粒输送和沉积的主要机理。定义Pe数为颗粒对流作用与扩散运动的比值,讨论不同Pe数对滤饼孔隙率的影响。对Pe数范围为0.25~1600进行模拟计算结果表明,Pe数对滤饼的孔隙率影响显著。当颗粒的扩散运动强于对流运动,颗粒沉积形成的滤饼为较为松散的结构,当Pe数较大时,颗粒沉积形成的滤饼为较为紧密的堆积结构。此外,考虑到实际过滤过程中粉尘颗粒大多为非等径粒子,也对多分散粒子对滤饼形成及孔隙率的影响作了分析。     

风力作用下大气颗粒物凝聚生长Monte Carlo模拟

在扩散限制凝聚(DLA)模型的基础上,考虑风力作用对大气颗粒物凝聚生长过程的影响,建立了关于风力作用下大气颗粒物凝聚生长模拟模型。在VC++6.0下成功实现了大气颗粒物凝聚生长的模拟,并对结果进行了分析和讨论。实验表明,模拟方法能在普通微机上较好实现大气颗粒物凝聚生长过程的模拟,能动态观察大气颗粒物凝聚生长过程,实时性较好。     

浅谈如何做好高校离退休党支部工作

离退休党支部是高校党的基层组织的重要组成部分。本文结合笔者的工作经历，提出了如何做好高校离退休党支部工作的四点建议，即：体现领导重视，让离退休党员有家：注重工作原则，让离退休党员重家：创新活动形式，让离退休党员爱家：挖掘内在潜力，让离退休党员护家，旨在将离退休党支部建成为离退休党员满意、自己满意、师生满意、领导满意的离退休党员之家。     

分层抽样的无标度复杂网络可靠性度量算法

针对大型无标度复杂网络的幂律分布特性,提出了一种基于分层抽样技术的算法SSBA,通过分析样本网络推导出大型无标度复杂网络的可靠性度量参数,并给出这些参数的Bootstrap置信区间。大量的实验表明,SSBA算法能有效估算出大型无标度复杂网络的可靠性度量参数。     

复杂网络安全抗毁性研究

复杂网络通常面临两种打击：随机性打击和选择性打击。随机网络和无标度网络对这两种打击的抗毁性有很大差异。从网络拓扑结构出发,阐述了网络拓扑结构对网络抗毁性的影响,为广大的研究者进行复杂网络抗毁性的研究提供了有价值的参考。     

一种蜂群 神经网络集成方法的应用研究

提出一种蜂群神经网络集成方法,与一般的神经网络集成方法不同的是:(1)集成个体的生成首先利用蜂群算法优化三层BP神经网络的结构和连接权,并以优化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练后生成;(2)为提高集成个体间的差异度,首先对个体进行分类,其次利用ABC算法对每一类个体进行最优组合搜索,选取相关系数最低的一个组合的均值作为该类的代表,最后对不同类别的代表作平均集成.在西太平洋热带气旋强度的预测试验中,所提出的蜂群神经网络集成方法的泛化能力不仅明显优于单个神经网络,也优于Bagging和AdaBoost这两种集成方法.是一种具有较高应用价值的神经网络集成预测方法.