基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

基于PID算法和89C52单片机的温度控制系统

基于数字PID控制算法和89C52单片机的温度控制系统,该系统通过温度传感器DS1820对温度进行采样和转换,然后执行数字PID控制,输出控制量来调节可控硅触发端的通断,从而实现对温度的控制。     

快速公交发车间隔优化研究

合理的发车间隔对于快速公交车辆发挥其高效、经济和环保的优势具有重要的意义.首先以乘客出行成本和快速公交运营成本最小化为目标,考虑发车时间约束、车辆台数约束,建立了快速公交发车间隔优化模型.然后采用二进制编码,运用单点交叉和基本位变异的遗传算法求解该优化模型.最后以兰州市首条快速公交线路为例进行了实证研究,得到了不同时段下快速公交的发车间隔.实例研究结果表明,该发车间隔优化模型及遗传算法可行,对实现快速公交科学调度具有一定的参考意义.     

交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合方程的收敛性讨论

运用有限元法建立车辆-轨道非线性耦合系统动力分析模型,该模型将车辆-轨道系统以轮轨接触为界限分成车辆,轨道两个子系统并通过轮轨接触力的平衡和位移协调条件耦合在一起。通过交叉迭代算法分别求解车辆,轨道系统的运动方程,此时每一步都需要判断使之满足轮轨几何相容条件和相互作用力平衡条件,这样对时间步长的选取要求较高,但是如果时间步长超过某一限值,易于导致迭代失败。引入了修正因子对轮轨接触力进行修正,这不仅可以放宽对时间步长的选取,还能加速收敛,提高计算效率。为验证算法的正确性,不仅进行了算例验证,还给出了引入修正因子的交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合系统动力学方程的算例,算例中考虑了不同的时间步长和不同的修正因子对交叉迭代算法收敛速度的影响。计算结果表明引入修正因子的交叉迭代算法具有程序编制简单、收敛速度快、用时少、精度高的优点。     

多模式区域公交协调调度模型和算法

考虑公交内部及公交和地铁、长途客运之间的换乘衔接问题,满足最小和最大发车间隔等现实约束因素,建立了一类多目标多模式公交协调时刻表模型,在某时段内分别追求非换乘和换乘出行者在所有站点的等车时间最少和所有车辆到达站点时的泊位数最多.利用约束法将该问题转化为单目标规划问题.根据模型特征,设计求解该问题的改进细菌觅食优化算法,定义解的编码方案,设计产生初始种群的启发式算法,将梯度概念引入移动步长进而改进细菌觅食操作.最后,结合一个简单算例,比较单模式和多模式区域公交协调调度之间的差异,分析了站点通行能力对调度结果的影响,并将该算法与其他智能算法进行了比较分析,从而验证了模型和算法的正确性和有效性.     

基于环境风险控制的危险废物选址-路径问题研究

为降低回收处理危险废物的环境危害,提出了基于环境风险控制的危险废物选址-路径问题,全面地评估了危险废物回收管理的环境风险.根据环境承载力的理论,设计了环境风险的度量方法.考虑废物残余的危险性、危险废物类型和加工技术种类的多样性、危险废物和加工技术的相容性,建立了成本最小化和环境风险最小化的0-1混合整数线性规划模型.针对双目标选址-路径模型的复杂性特点,设计了多阶段聚类遗传算法.以重庆危险废物物流管理为例,验证了模型和算法的有效性.结果表明:模型和算法能够为实际管理提供合理的选址-路径优化方案,且在两个不同对比条件下,相较于已有的模型,基于环境风险控制的优化方案能够分别降低33.85％和18.16％的总成本.     

基于Internet的汽车标准查询系统设计

随着中国加入WT0以及企业信息化步伐的加快，技术标准管理的信息化成为企业刻不容缓的任务，故有必要针对中小汽车企业，围绕汽车领域的技术标准，提出基Internet汽车标准查询系统的设计方案，并重点对系统数据库、系统分层体系结构进行分析和讨论。     

PID算法在直线电动机控制中的应用研究

利用单片机的高速处理能力,可补偿PID算法的不足,在对直线电机的控制过程中,能明显的改善控制的性能,电机在启动调整过程中,超调量被大大减小。     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

基于遗传算法的舰船舱段可靠性优化设计

遗传算法在引入动态自适应策略和"免疫算子"之后,其收敛效率有了较大的提高。对于以可靠性作为约束的随机结构系统优化问题,以罚函数法为基础,构造了有效的约束与目标函数向适应值函数的映射公式。建立合理的安全余量,采用随机有限元法处理结构分析中所涉及的有关参量的随机性,计算结构响应和敏度分析,并进行系统的可靠性计算。通过两种算法的结合,利用自适应免疫遗传算法、随机有限元法及可靠性的基本理论,建立了一套完整的基于遗传算法与随机有限元的结构系统可靠性优化设计方法。对舰船舱段结构梁系截面的优化计算结果表明,算法对多随机因素结构系统的可靠性优化具有良好的收敛效果。