一种基于改进遗传算法的尘埃粒子计数器数学模型优化的新方法

提出了一种用改进的自适应遗传算法与最小二乘法相结合的方法来处理尘埃粒子的数学模型,从而解决了由最小二乘法带来的概率负值问题,也使计数器测量数据的稳定性得到了很大的提高,即仪器工作稳定性误差控制在5%以内.经验证,实验结果与理论分析一致.     

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功,但如何处理有约束优化是其面临的问题之一,目前处理这一问题没有一致适用的方法,最常用的处理约束方法是惩罚函数法,也有一些其它方法,本文对近几年出现的几种方法进行了进行了介绍,并评述了它们的优缺点。     

基于红外光谱的沥青常规物理指标预测匹配性研究

为了对沥青品质进行高效快速的无损评判,基于红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法对沥青红外光谱图分析,确定了针入度、软化点、蜡含量的主因子数分别为10、8、8。通过对沥青红外光谱分析及试验验证,得出针入度：RC为0.91、SEC为1.0、RP为0.86、SEP为1.0,软化点：RC为0.76、SEC为0.3、RP为0.63、SEP为0.4,蜡含量：RC为0.92、SEC为0.6、RP为0.89、SEP为1.9,最终建立对应的预测模型。结果表明：通过预测值的均方差误差、预测值和实际值的预测偏差分析,判断红外光谱技术可以快速检测沥青常规物理指标,评判出沥青质量优劣,能大幅度提高工作效率。     

膨胀土表面裂隙参数数据处理方法研究

利用最小二乘和偏最小二乘回归方法,对比分析了干湿循环作用下膨胀土表面各裂隙参数之间的关系,并导出了相应的公式.结果表明;偏最小二乘回归方法比最小二乘法的拟合参数关系更接近实测值,在自变量具有强相关性的情况下建立的计算模型,更为有效地解决变量间多重共线性问题,对岩土参数问题的分析具有指导意义.     

基于遗传算法的车道配置优化方法

对收费车道配置进行研究是收费系统规划建设中一项重要内容，研究的目的是使得收费资源合理利用。根据车辆到达流的随机特点，运用排队论方法建立起以收费系统费用损失最小为目标的优化模型，然后利用遗传算法求得在不同ETC技术使用率情况下的最佳车道配置。所得结果对实际操作有一定的指导意义。     

近红外光谱在加工监测方面的应用

为有效的监控工业生产过程,希望测量技术能够提供快速的信息.近年来,近红外光谱作为一种分析工具常用在许多化学或生物化学生产过程中.对于过程监控来说,与其他方法相比近红外光谱的优点是简单,快速,不破坏样品及无需样品的预处理.回顾了近年来近红外光谱在过程控制方面的应用.     

基于遗传算法的港口布局优化

针对武钢工业港铁矿石布局问题采用遗传算法进行仿真优化计算,提出了换位交叉方法,避免了不可行解的产生,仿真优化结果符合生产实际情况。     

基于遗传算法的孔系加工路线优化

在数控机床上对大量的孔进行加工时,加工路线的优化程度将直接影响机床的使用效率.通过对在数控机床上对孔系进行加工的典型工艺路线的分析,建立了加工路线优化的数学模型,利用遗传算法,对孔系加工路线的排序进行了优化计算,并用一个算例证明了该算法的可行性.     

基于Marc和遗传算法的焊接工艺参数优化

焊接变形的大小主要受焊接速度、焊接电流、电压、送丝速度、焊接顺序等工艺参数的影响.根据焊接热加工特点和实际需要,针对设计变量数目繁多、类型多样的焊接工艺,采用遗传算法与有限元分析相结合的方式,对重点参数进行了优化.以二维平板对接焊的模型为例,以工件最小焊接变形量为优化目标,经过遗传算法进化后,结合有限元方法进行每组参数组合的焊接过程热力耦合分析,找出焊接能量和焊接速度的最优组合,为焊接工艺的优化和制定提供科学的评价和预测.     

路面结构优化遗传算法研究

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法.利用遗传算法对路面结构进行优化,可成功求解沥青路面结构非线性优化设计模型,具有节省时间、优化结果准确的特点.其研究成果对改善路面设计方法,降低工程造价,避免和减少工程病害有积极的作用.     

NIR Hyperspectral Imaging Measurement of Sugar Content in Peach Using PLS Regression

Near infrared (NIR) hyperspectral imaging measurement of sugar content in peach was introduced. NIR spectral images (650～1 000 nm, resolution: 2 nm) of peach samples were captured with developed hyperspectral imaging setup. Partial least square (PLS) regression prediction model was developed to estimate the sugar content in peach; step-wise backward method was utilized to determine optimal wavelength subsets. Experimental results show that the calibration model with optimal wavelength subsets has a correlation coefficient of prediction of 0.97 and a standard error of prediction of 0.19, the prediction accuracy is higher than the calibration model applied over the whole wavelength, which proves that variable selection plays an important role in improving the prediction accuracy of PLS regression model.     

近红外光谱在加工监测方面的应用

为有效的监控工业生产过程，希望测量技术能够提供快速的信息．近年来，近红外光谱作为一种分析工具常用在许多化学或生物化学生产过程中．对于过程监控来说，与其他方法相比近红外光谱的优点是简单，快速，不破坏样品及无需样品的预处理．回顾了近年来近红外光谱在过程控制方面的应用．     

DATA MODELING METHOD BASED ON PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION AND APPLICATION IN CORRELATION ANALYSIS OF THE STATOR BARS CONDITION PARAMETERS

Objective To investigate various data message of the stator bars condition parameters under the condition that only a few samples are available, especially about correlation information between the nondestructive parameters and residual breakdown voltage of the stator bars. Methods Artificial stator bars is designed to simulate the generator bars. The partial didcharge(PD) and dielectric loss experiments are performed in order to obtain the nondestructive parameters, and the residual breakdown voltage acquired by AC damage experiment. In order to eliminate the dimension effect on measurement data, raw data is preprocessed by centered-- compress. Based on the idea of extracting principal components, a partial least square (PLS) method is applied to screen and synthesize correlation information between the nondestructive parameters and residual breakdown voltage easily. Moreover, various data message about condition parameters are also discussed. Results Graphical analysis function of PLS is easily to understand various data message of the stator bars condition parameters. The analysis Results are consistent with result of aging testing. Conclusion The method can select and extract PLS components of condition parameters from sample data, and the problems of less samples and malticollinearity are solved effectively in regression analysis.     

加筋土结构外部稳定设计分项系数的计算

按结构设计分项系数的确定方法,优化计算出加筋土结构外部稳定的作用和抗力设计分项系数,并将其应用于实际工程验算,其结果表明是合理的,可为加筋土结构基于概率极限状态设计方法的规范修订提供一定的依据和参考.     

云遗传算法

为了克服传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷，借鉴遗传算法的思想，利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点，提出了一种新的遗传算法——云遗传算法（CGA）．该算法由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作．最后，进行了函数优化实验，并与标准遗传算法（SGA）和自适应遗传算法（AGA）进行了比较，以证明其有效性．     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

详细介绍了浮点数编码遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作.该编码不仅可以降低算法的搜索空间,而且可以避免初始化及在遗传操作中生成的不可行解.将该算法用于IEEE30节点系统,结果表明,该方法降低了网络损耗,实现了电力系统的无功优化,得到了满意的结果.     

城市轨道交通乘客满意度测评模型

客运服务质量是城市轨道交通运营生存和可持续发展的关键,评价城市轨道交通客运服务质量的重要方法是进行乘客满意度测评。借鉴美国顾客满意度指数(ACSI)模型,构建了我国城市轨道交通乘客满意度测评模型,从服务质量、服务设施、服务安全、服务环境等4个方面确立了指标体系,并采用偏最小二乘法对模型进行估计。通过对某城市地铁的调查,测得了城市轨道交通客运服务的整体满意度,并深入分析了每一指标的影响力。最后实例验证了所建立的模型的实用性。     

基于有限测量信息的加权最小二乘法在配电网状态估计中的应用

为了适应测量装置数量受限的配电网控制的需要,提出一种基于有限测量信息的配电网状态估计方法.模型中将区域配电网节点电压幅值和相角作为状态变量,测量节点电量、负荷规划数据分别作为实际测量量和伪测量量,利用加权最小二乘法权重参数的合理配置保证模型的合理性并求解.通过对英国某区域配电网实例仿真计算,结果表明：本文状态估计模型能够根据有限测量量进行网络全节点的状态估计,且平均估计误差满足实际应用要求;同时,定性描述了测量点数量、估计初值与状态估计误差的关系,为进一步探索测量点优化配置和最优状态估计求解奠定基础.     

遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传0模拟退火算法的多连接查询优化算法．该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码．在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间．     

利用遗传算法的结构优化设计

利用遗传算法,首次提出“取刚架截面形状和尺寸规格为设计变量,结构体积为目标函数,求全局最优解”这一优化模型,通过对各个计算环节的研究,确立了可行的计算方法,编制计算程序,并以算例证明该方法的有效性。