基于信息熵理论的有限元法

研究基于信息熵理论的有限元法,利用随机熵和模糊熵的概念,建立了模糊变量向等效的随机变量的转换关系。这样,可以利用随机有限元法进行模糊结构或模糊随机结构的有限元分析,算例显示方法是有效的。     

物流系统绩效综合评价方法的研究

在分析常用物流系统绩效综合评价方法的基础上,根据各种方法的不同特点和物流系统的实际应用,提出一种新的集成评价方法,与目前广泛应用的综合评价方法相比,具有一定的优越性。     

居民出行分布的熵模型及其参数标定

为寻求一种描述各种出行分布情况的普适性模型,运用最大信息熵原理,结合数理统计方法,建立了以原点矩均值为约束条件的新模型体系。为确定模型参数,提出了熵模型的参数标定方法,利用长春市居民出行调查数据对参数标定方法进行了验证。数据验证结果显示,对于步行、自行车、公交车和小汽车四种出行方式,最高阶原点矩的阶数分别取3、4、5时,所有模型均通过置信度为95％的χ^2检验。通过χ^2值和分布曲线的比较发现,不同出行方式取得最好效果的最高阶原点矩的阶数并不一致,这种差异取决于出行方式的内在特性。居民出行分布的信息熵模型可以定量描述任意出行方式的分布规律,所提出的参数标定方法简单有效。     

基于IE-UMT模型的机制砂质量分级优选评价

为研究机制砂代替天然砂作为混凝土用细骨料，实现天然河湖海资源生态保护，对其进行质量分级优选评价。从生态保护和行业发展视角出发，参考现行规范及文献，选择反映机制砂主要物理性能的8个关键指标建立评价体系并将其划分为4个质量等级。因机制砂指标反映出未确知性和模糊性，所以结合模糊数学的思想引入未确知测度理论(Uncertainty measurement theory, UMT),同时选择计算较为简便的直线型测度函数计算评价矩阵；此外，为避免人为主观因素的干预造成评价结果偏差，采用信息熵(Information entropy, IE)对指标进行客观赋权，建立基于信息熵-未确知测度理论(IE-UMT)的机制砂评价模型。采用浙江地区的4种细骨料样本进行模型验证，结果表明：G₁、G₂属于Ⅰ类砂，G₃属于Ⅲ类砂，G₄属于Ⅱ类砂，并优选确定出G₂性能最优。通过与现行规范对比分析讨论，表明该模型避免了因规范指标分级不完善或个别指标数据偏颇导致的机制砂降级或不合格，评价结果较规范更符合工程实际，从...     

基于熵与回归树的票价影响因素研究

为构建统一开放的交通运输市场，航空运输早已实行了浮动票价，高铁也在逐步实行。本文以京沪高铁和航空为例，对高铁和航空票价影响因素进行了对比研究。首先使用Ward方法将票价的影响因素聚成了四类：出行需求、旅客选择、出行效率、出行路线。然后基于信息熵和Copula熵对单个因素进行分析，再借助CART树对多因素进行回归分析，使用回归树模型拟合了票价数据，回归树分析解释了73.1%的航空票价变化和93.8%的高铁票价变化，可信度较高。结果表明，航空票价主要受出行需求、旅客选择因素影响，而高铁票价主要由出行效率决定。     

基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用，以及包含故障信息的特征参数的选取问题，提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数，利用蚱蜢算法(GOA)寻优，获取VMD的分解参数(K_op,α_op),接着对原始振动信号进行VMD分解，通过能量百分比的计算，选取能量90%及以上的敏感模态，对其多域联合的特征参数构建特征向量，最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明，采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高，在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。