灰色Verhulst模型在水上交通事故预测中的应用

在分析我国水上交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论.由此建立了水上交通事故Verhulst模型,并分别利用该模型和灰色GM(1,1)模型对我国近几年水上交通事故进行了预测,发现该模型精度高,拟合度更优.该模型可用于对我国水上交通事故的预测.     

港口吞吐量预测的时序残差修正Verhulst模型

灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。但是,当港口吞吐量按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行吞吐量预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。根据港口吞吐量的增长规律,通过典型实例提出了基于时序残差的港口吞吐量预测Verhulst模型,用于中长期港口吞吐量预测。应用结果表明,本模型对于那些暂时处于快速增长而从长远看按“S”型曲线增长的港口吞吐量预测具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的原有优势和特点。     

灰色组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用

文章尝试将两种独立的灰色模型预测方法，GM（1，1）模型与Verhulst模型结合起来考虑，形成一种新的灰色组合预测模型方法．为灰色模型应用于近期、中长期的预测提供了一个新的解决方案。     

基于PSO优化扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法研究

针对传统扩展卡尔曼滤波算法应用于感应电机参数估计时,由固定测量噪声与真实噪声的差值所引起的估计误差问题,提出了一种粒子群优化扩展卡尔曼滤波的感应电机参数估计方法.以粒子群算法对扩展卡尔曼滤波算法中人为设定的固定测量噪声进行迭代寻优,同时引入全局最优变量,避免陷入局部最优,使寻优得到的测量噪声最大程度逼近真实的噪声水平....     

灰色GM（1，l）和Verhulst模型在吹填土地基沉降中的应用

在利用灰色GM（1,l）和Verhulst模型预测真空预压加固吹填土地基的最终沉降量时,建模序列直接影响预测结果的精度。结合某吹填土地基加固工程的沉降监测数据,探讨监测序列长度、建模序列长度对上述2种模型最终沉降量预测值及预测精度的影响,总结出不同模型预测地基最终沉降量时建模序列的选取规律。研究结果表明,上述2种模型预测地基最终沉降量的误差均小于1.0%,灰色GM（1,l）模型的适应性更好。     

灰色系统模型在内河港口吞吐量预测中的应用

根据淮南港吞吐量实际调查资料,选择灰色系统理论对其进行吞吐预测研究,结果表明,对不同的预测时期应采用不同的灰色系统预测模型。对于短期预测,采用GM(1,1)模型与Verhulst模型的组合模型;对于长期预测,采用Verhulst模型并用GM(1,1)模型对其残差进行修正。实例验证以上两种模型是可行性的。     

基于改进PSO的BP神经网络在船舶设计中的应用

针对船舶设计中需要的大型BP（BackPropagation）神经网络的特点,加入了改进的粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）。该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上,因此能有效的搜寻高维空间,同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境。分别利用基于改进PSO的BP神经网络和标准的BP神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合,结果表明基于改进PSO方法的BP神经网络训练更加高效和稳定。     

基于PSO算法的船用永磁电机齿槽转矩优化

高效率、高转矩密度特性使得永磁电机已被广泛应用于舰船推进领域,然而永磁电机的齿槽转矩却降低了电机的性能。永磁电机齿槽转矩受多个电机参数的影响,这些参数与电机齿槽转矩之间存在非线性关系,通过参数优化来削弱齿槽转矩成为永磁电机齿槽转矩研究的重点。提出一种基于粒子群算法的永磁电机齿槽转矩优化方法,该方法选择对齿槽转矩影响较大的极弧系数、永磁体厚度和定子槽宽度3个参数为优化变量,以齿槽转矩峰值最小为优化目标,在对永磁电机齿槽转矩解析模型进行变形和简化的基础上,使用粒子群算法对解析模型进行参数优化,得到最优参数组合,并用有限元方法进行验证。结果表明,经该优化方法优化后,电机的齿槽转矩大幅降低。     

混合遗传算法求解一维优化下料问题

针对企业生产中遇到的一维优化下料问题,本文结合遗传算法、粒子群优化算法及模拟退火算法各自的优点,设计一种新的改进的混合遗传算法,对该问题来求解.最后根据算法编写程序对实例数据进行运算,实验结果表明,该算法求解一维优化下料问题比较有效,能获得比较理想的下料方案,可以提高生产企业的原材料利用率.     

多目标微粒群优化聚类算法及应用

提出了多目标函数评价法,通过定义两个新的目标函数实现了基于多目标微粒群优化聚类算法,可实现对多目标优化问题非劣最优解集Pareto的搜索.同时根据电磁力的计算公式定义了新的相似度测量方法,该相似度测量考虑了聚类簇的大小对数据划分的影响.给出了IRIS数据仿真结果,用入侵数据集KDD CUP99测试,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于粒子群算法的螺旋桨侧斜分布优化

为了降低螺旋桨激振力,减小螺旋桨对船体的诱导振动,采用粒子群优化算法,结合螺旋桨非定常面元法预报程序,对螺旋桨的侧斜分布进行优化设计。给出侧斜分布的数学表达形式以及粒子群优化算法的数学模型,并以Seiun-Maru HSP螺旋桨为母型桨进行优化设计,得到3种优化方案。其中,最优方案在不损失螺旋桨推力和扭矩的情况下,轴向一倍叶频、二倍叶频推力系数和扭矩系数明显降低,达到了优化目的,即通过改变螺旋桨侧斜分布形式,能够有效改善非均匀流场中螺旋桨的性能,验证了粒子群优化算法用于螺旋桨侧斜分布优化的可行性,可以实现工程化应用。     

粒子群优化算法中粒子更新方法研究

粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.     

基于多种群粒子群算法的舰船消磁决策优化

随着舰船消磁技术的发展,消磁线圈的数目越来越多,调整消磁系统的常规方法越来越难以实施.为解决这一问题,提出一种改进的粒子群算法,该方法利用多种群搜索策略来压缩搜索空间,从而有效提高得到全局最优解的概率.仿真结果表明:该算法在舰船消磁磁场特征均方根最小和峰值最小方面均比其他方法更有优势,此外,该算法具有计算方法直观,编程简单,计算速度快,全局解搜索率高,易于进行多机协作的优点,可以方便地应用于工程实际.     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

基于粒子群优化的聚类入侵检测算法

为了在入侵检测中有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,使算法具有较好的全局收敛性,将粒子群优化算法应用于入侵检测,给出了基于粒子群优化的K均值聚类算法．通过理论分析及实验,验证了基于粒子群优化K均值聚类算法的有效性．对KDD CUP99数据集仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率．     

基于改进粒子群算法的大开口甲板板架轻量化设计

船舶甲板板架是船体结构的主要组成部分,如何减轻其结构重量是船体结构设计中最为关注的问题之一。本文根据典型甲板结构特点并结合工程经验提出带支柱大开口甲板板架结构轻量化设计数学模型,针对粒子群算法在寻优过程中存在的容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,结合粒子在实际寻找食物的过程中,大部分可以飞到其预期的最佳位置,而少数粒子由于受不确定因素影响,发生飞行偏离,提出一种改进粒子群算法。基于改进的粒子群优化算法和ANSYS参数化建模技术完成了典型甲板板架结构在强度约束条件和稳定性约束条件下的轻量化设计,获得了最优设计方案。     

基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动水动力参数辨识

提出了一种基于分阶段粒子群优化算法的船舶横向运动参数辨识问题。针对船舶横向水动力参数多、参数之间耦合度高的特点,提出了一种计算参数敏感性系数的方法,并依据敏感性系数对参数进行了分类,采用分阶段粒子群优化算法对参数进行辨识。对船舶横向运动参数辨识问题的求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶横向运动参数,验证了算法的有效性。     

粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用

将舰船维修费用按照维修计划结构进行分解，通过回归分析方法，建立舰船维修总体效益与各项费用比例之间的分配优化模型，利用粒子群优化算法对模型最优化求解，计算实例具有较好的效果。     

遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用

针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法（GA）独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法（PSO）较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群（GAPSO）算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。