模糊进化神经网络理论与技术框架

分析目前进化算法，神经网络和模糊逻辑等理论技术及应用研究存在的问题，以及目前这些智能理论融合技术和神经网络自动设计研究现状，研究了现有智能理论技术相互之间包含的智能行为及属性，提出了模糊进化神经网络理论，其中，给出其本概念，研究目的，内容和框架体系，详细描述了模糊进化计算，模糊进化神经网络和进化模糊系统从模型初始化，参数自适应到网络自动设计，模型评价等核心技术及其解决思路和实现算法。对于模糊进化计算，提出了其控制参数模型初选，模糊自适应进化，优化算法及其结果的模糊评价等方法，对于模糊进化神经网络，提出了其全自动设计，控制参数模糊初选，模糊自适应进化以及网络模型的模糊评价与选择等方法，对于进化模糊系统，提出了基于模糊进化计算的模糊神经网络参数和模糊系统参数的优化方法。     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

科研流程中增加“概念研究”环节的探讨

文章分析科研流程中选题环节的现状和存在的问题,探讨在科研流程中应用创新理论和方法提高选题的创新性.介绍了怎样用创新方法对专业技术进行梳理和规划,按技术进化法则组织进化线上各个组件的信息,形成研究领域的技术进化树.文章还介绍了利用进化树进行科研选题的要点.对认识技术系统的进化规律、突破思维定势、发掘研究课题有一定的帮助.     

基于SAHDE-RVM的铁路短期风速预测研究

针对铁路短期风速预测方法中人工神经网络(ANN)易陷入局部最小值、支持向量机(SVM)核函数选择困难等缺陷,提出采用一种基于自适应混合差分进化相关向量机(SAHDE-RVM)对铁路短期风速进行预测研究。首先,改进自适应差分进化算法,引入模拟退火算法对种群的当前最优个体进行二次寻优,形成自适应混合差分进化算法,然后将自适应混合差分进化算法与相关向量机结合,建立自适应混合差分进化相关向量机模型,最后利用本文模型对国内某两段不同铁路沿线实测风速数据进行预测,预测结果表明,本文模型的预测指标均优于传统差分进化算法(DE)参数寻优的相关向量机模型及最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,具有更加出色的预测性能。     

TSK模糊模型的GA—BP混合学习方法

针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出一种基于GA—BP的TSK模糊模型学习方法。论述了所涉及的相关问题,包括模型结构的种群编码、进化策略及其适应值评估策略,推导了在进化过程中模糊模型前件和后件参数的BP算法。仿真结果表明：该方法具有先验知识要求少、获取的模型具有较好的精确性和简洁性等特点。     

TSK模糊模型的GA-BP混合学习方法

针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出一种基于GA-BP的TSK模糊模型学习方法。论述了所涉及的相关问题,包括模型结构的种群编码、进化策略及其适应值评估策略,推导了在进化过程中模糊模型前件和后件参数的BP算法。仿真结果表明:该方法具有先验知识要求少、获取的模型具有较好的精确性和简洁性等特点。     

城市轨道交通列车运行过程的多目标优化研究

为了使城市轨道交通列车运行曲线能更好地为司机提供驾驶指导,进一步保证列车高效运行,在前人研究的基础上,建立包含巡航模式的列车运行过程优化模型。在建模过程中综合考虑列车运行过程的时间、能耗、乘坐舒适度、精确停车等多个性能指标,并使用差分进化算法对建立的模型进行求解。由于传统的差分进化算法存在许多不足,采用一种具有自适应参数调整策略的改进差分进化算法。通过调整算法的变异因子和交叉因子,增加了种群的多样性、扩大了全局搜索区域,避免了局部最优解,同时在后期也加快了收敛速度。通过对所选线路的仿真优化,使各优化性能指标达到了整体相对最优,验证了模型与算法的有效性。     

考虑股道运用的重载卸车站作业计划优化研究

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划,在分析重载列车在车站作业流程的基础上,将重载列车在站技术作业过程转化为对卸车站内到达线股道、存车线股道、卸煤线股道、清煤线股道、组合线股道的5次占用问题,构建考虑股道运用的重载卸车站作业计划模型。考虑到模型属于NP-hard问题,设计微进化算法进行求解,并在微进化算法基础上引入大规模邻域搜索算法中的损坏和修复思想对算子操作进行改进。以朔黄铁路终端黄骅港站某夜间到达的15列重载列车为实际案例,对提出的模型和算法进行验证。研究结果表明：微进化算法所采用的优势基因结构机制能快速有效解决重载卸车站作业计划编制问题,相较于GUROBI求解器,其求解质量在95%以上且求解时间缩短48.16%,同时相较于遗传算法其求解质量提升5.38%且求解时间缩短27.49%。微进化算法得出的优化计划相较于人工编制计划,重载列车在站总时长缩短了389 min,提升了重载卸车站作业计划质量。研究结果...     

遗传算法改进及其在非线性最小二乘平差中的应用

经典平差方法对于处理非线性问题,尤其是强非线性问题,有些力所不逮.从数学的角度来看,可把非线性最小二乘平差问题作为一个优化问题进行处理.遗传算法在此领域具有独到的优势.从初始种群产生,个体适应度计算,选择与交叉,个体子代的产生、变异,种群的进化、进化终止条件几个方面对遗传算法进行了改进,并且用一个测边网平差的实例,说明了改进算法在收敛速度和全局收敛方面的优势和用于非线性最小二乘平差的有效性,具有一定的实用价值.     

浅议开展SO2减排工作的几点尝试

通过系统开展宣传引导、建章定制、技术革新,有效控制SO2排放量、优化能源配置,逐步推进节能减排习惯化、规范化、先进化,从而最终实现节能减排目标。