基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。     

陆战场 ISR 无人机威胁分析及其评估模型研究

分析陆战场中情报、监视和侦察（IS R ）无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。     

基于贝叶斯网络的车辆目标功能毁伤评估模型

应用贝叶斯网络在解决不确定性事件方面的推理优势,根据车辆目标的毁伤特征分析建立了贝叶斯网络功能毁伤评估模型。在目标物理毁伤信息分析的基础上,通过实例演示了评估过程,验证了用贝叶斯网络进行功能毁伤评估的可行性与有效性。     

基于动态聚簇结构的无线传感网络在海上通信中的应用

无线传感网络在海上无线通信系统中的应用越来越广泛,而受到海上环境的影响,网络的能量消耗及生命周期是衡量海上无线传感网络最重要的性能参数。传统无线传感网络的数据传输在单个节点之间进行传递,效率较低,而现有的基于簇结构的无线传感网络,把传感网络中的所有传感器节点按照一定的逻辑结构进行划分,增加了系统的传输效率。本文在研究现有的无线传感网络基础上,提出一种基于动态聚簇结构的无线传感网络,并进行仿真。     

海上多跳无线自组网路由协议仿真研究

海事卫星通信由于其高昂的价格,难以得到广泛应用。为提高海上船舶通信的效率和经济性,有学者和企业提出了海上多跳无线自组网。然而,由于海面特殊的地理条件,波闭塞效应往往会干扰无线通信所需要的稳定链路,造成连接中断和通信质量下降。为解决以上问题,本文提出一种集合路径路由方法,通过对海上通信链路建模和特征分析,将多个海上节点组织为虚节点,使用虚节点之间的路由方法来增强通信链路的可靠性和稳定性,并利用仿真证明本文提出方案的可行性和高效性。     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...     

混合动力汽车通信网络研究

阐述CAN规范和SAE J1939协议;SAE J1939是适用于货车和客车的应用层协议,对于混合动力汽车却没有统一的应用层协议。本文参照SAE J1939协议格式制定出适用于混合动力汽车(HEV)的应用层协议;结合混合动力汽车的控制特点,提出了CAN总线和LIN总线并用的双总线控制方法;通过实验测试了混合动力汽车CAN总线通信性能。实验结果表明,通信网络性能满足控制的实时性要求。     

FMS故障诊断的神经网络方法研究

文中对神经网络理论应用于FMS(Flexible Manufacture System,柔性制造系统)故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。