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91.
A kind of new design method for two-degree-of-freedom(2DOF)PID regulator was presented,in which,a new global search heuristic--improved generalized extremal optimization(GEO)algorithm is applied to the parameter optimization design of 2DOF PID regulator.The simulated results show that very good dynamic response performance of both command tracking and disturbance rejection characteristics can be achieved simultaneously.At the same time,the comparisons of simulation results with the improved GA,the basic GEO and the improved GEO were given.From the comparisons,it is shown that the improved GEO algorithm is competitive in performance with the GA and basic GEO and is an attractive tool to be used in the design of two-degree-of-freedom PID regulator. 相似文献
92.
分析了将多元非线性方程组的求解问题转化为求多元函数极值的优化问题的原理和方法;利用微粒群算法在连续空间中的优化能力求得极值点,得到方程组的近似解;给出了优化算法的具体流程;通过两个算例说明算法的可行性和有效性,实验结果表明此算法具有较高的效率和精度. 相似文献
93.
94.
随着越来越多的隧道工程穿越滑坡区,滑坡与隧道相互作用过程的研究尤为重要. 为研究不同滑带角度滑坡对隧道衬砌结构受力的影响,以大(同)准(格尔)铁路南坪隧道为例,采用室内模型试验、数值模拟的方法,对0°、10°、20°、30°、40°、50°不同滑带角度条件下滑坡推力作用下隧道衬砌结构受力的影响特征及变化规律进行研究. 研究结果表明:滑带角度越小,隧道变形越大,作用在隧道衬砌结构上的弯矩、剪力及土压力越大,并在拱脚处出现最大值,形成隧道拱结构左右受力不对称特征,呈现偏压现象;通过计算隧道拱结构左右两侧的竖向偏压应力比显示,在拱肩位置且滑带为0时,偏压应力比为1.17,随着滑带角度的增大,隧道衬砌拱结构左右应力差越来越小,趋于平衡拱;在拱脚位置,偏压应力比随滑带角度的增大而逐渐增大,隧道衬砌拱结构左右两侧所受应力差越来越大,趋向于偏压隧道,最小偏压比和最大偏压比分别为1.08、1.87. 相似文献
95.
为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小. 相似文献
96.
针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400~2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运. 相似文献
97.
为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91%,最小值0.06%,可以将预测误差控制在2%以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法. 相似文献
98.
文章基于我国现有普通收费公路现状,系统分析了取消普通公路收费的影响因素,并结合国家财税体制改革和公路交通行业发展趋势,深入分析了取消现有普通公路收费的可行性、应遵循的原则和取消收费的时机,并提出了相关措施建议。 相似文献
99.
100.