基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

GSM-R高速网络无线性能提升技术及验证系统

正作为信号及列控系统的传输平台,GSM-R需要满足列车运行速度从0～500km/h的无线通信要求,这对网络质量和可靠性提出了很高的要求。多普勒效应与多径传播会导致接收信号失真,使接收信号的频谱发生扩展,     

基于线特征跟踪的铁路桥梁支座振动位移测量方法

针对现有基于结构物表面纹理特征跟踪的支座振动位移测量算法易受光照、背景杂波、运动模糊等因素干扰的问题,提出一种基于线特征跟踪的铁路桥梁支座振动位移测量方法.利用大津法与连通体分析法获取感兴趣目标,并基于感兴趣目标确定线跟踪区域,提高支座位移计算效率;利用一种直线鲁棒检测算子,快速提取桥梁支座振动过程中线跟踪区域中的线目...     

基于KPCA算法的高校大学生网络消费预警研究

当今各高校的学生网络消费趋势逐渐加强,为促进高校大学生形成良好且积极的消费观念并进行合理评价与校正,通过多渠道收集了在校大学生的月消费总额以及各个消费领域的金额.采用KPCA算法,建立了针对高校大学生的网络消费预警模型,通过实例分析建立了消费回归曲线,将结果与PCA算法进行对比.结果表明:该模型较PCA算法表现出更显著...     

考虑不确定性影响的管内混凝土超声波速概率预测模型

为克服传统确定性预测模型无法合理考虑主客观不确定性因素影响所存在的缺陷,研究建立一种基于材料和时间因素的管内混凝土超声波波速概率预测模型。通过分析混凝土抗压强度和检测龄期对核心混凝土超声波波速的影响规律,在综合考虑上述影响因素的基础上,建立考虑不确定性影响的核心混凝土超声波波速预测模型表达式,进而结合贝叶斯理论和M-H(Metropolis-Hasting)算法确定了概率模型参数的后验分布信息,从而建立了核心混凝土超声波波速概率预测模型。并利用传统的确定性模型和超声波检测数据,验证了该模型的适用性。     

基于CNN的城市道路交通事件检测算法

交通事件检测是预防和缓解城市路网偶发性交通拥堵的重要手段.基于卷积神经网络(CNN)和浮动车数据(FCD),提出1种改进的城市道路交通事件检测算法,形成城市道路交通流的时空特征与交通事件之间的映射关系.将道路按照交叉口分段设置,重构具有时空特征的多维信息输入张量,通过时空矩阵来描述完整的道路交通流时变信息.在隐藏层和输...     

疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取"商超+社区"创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。     

自激气动力有理函数系数的直接识别算法

有理函数系数识别是基于气动力有理函数逼近的桥梁颤振计算的前提条件. 有理函数滞后项的数量对其系数的识别结果影响较大，现有方法中一般仅考虑单滞后项的有理函数系数识别，易造成气动力描述上的失真，进而导致桥梁颤振计算结果不准确. 基于正弦信号的自激气动力在时域上与有理函数对等的原则，采用最小二乘拟合方法，提出了一种可计入多个滞后项的有理函数系数的直接识别算法. 以薄平板模型为对象，利用强迫振动风洞试验获得了自激气动力，采用该算法直接识别了计入不同滞后项的有理函数系数，并分析了滞后项数量对气动力重构精度影响以及对颤振临界风速计算精度的影响.通过自由振动颤振试验获得了实际的颤振风速，进而与采用识别出的有理函数计算的颤振风速进行对比，结果表明:颤振临界风速的试验值与计算值吻合较好，从而验证了本文所提识别算法的准确性；与现有的有理函数系数识别方法相比，本文提出的识别方法兼顾了效率和精度，可广泛用于实际桥梁断面自激气动力有理函数系数的识别中.      

基于新鲜度损耗的社区团购电商配送中心选址研究

社区团购电商S2B2C供应链模式带来了新环境下的选址问题,进行选址决策能够有效降低社区团购平台的运营成本并保障企业利益。为了使选址决策更符合社区团购运营实际,作者调研了社区团购供应链模式并建立了考虑新鲜度损耗的混合整数选址模型,借助蚁群算法设计两阶段求解模型,用于优化选址过程中的成本求解,最后通过算例进行比较分析。结果表明选址策略能够有效降低企业的运营成本,局部最优解会在特定配送中心数量约束条件下出现。     

基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析

随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性.