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771.
为提高中欧班列出口需求量的预测精度,提出将改进粒子群算法(IPSO)与胶囊神经网络(Capsule-NN)相结合的预测模型(IPSO-Capsule-NN)。与全连接神经网络不同,胶囊神经网络通过动态路由算法增强了模型的拟合能力和泛化能力。利用改进粒子群算法优化胶囊神经网络的神经元数量、迭代次数以及学习率,以克服人为设定模型参数随机性较大导致模型精确度不高的不足之处。此外,针对标准粒子群算法存在的缺点,提出一种非线性递减惯性权重并引入Levy飞行对粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度进行优化。将采用spearman秩相关性分析得到的11个因素作为中欧班列出口需求量的影响因素并对其进行预测,结果表明:胶囊神经网络具有2层隐含层时,IPSO-Capsule-NN模型预测精度更高。 相似文献
772.
773.
回顾了航空发动机和汽车发动机领域的优化技术的研究进展和应用现状,总结了当前发动机的优化工作主要在发动机结构、材料、燃料及燃烧、排放以及多学科优化等几个方面,从多目标优化、不确定性优化,多学科优化和优化算法等四方面分析了发动机多学科多目标优化技术的研究内容,并探讨了以节能和环保为主要目标的未来汽车发动机综合优化技术的几个研究重点。 相似文献
774.
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776.
随着物流行业的迅速发展,物流运输车辆不断增加,而传统燃油汽车的使用对环境造成了一定的压力,近年来,物流电动汽车由于其节能环保的特性,得到了广泛的应用。然而由于电动汽车的充电时间较长以及运输行业的发展现状,电动汽车目前无法完全取代传统燃油汽车,两种车型同时存在于物流配送领域。文章针对半开放式多配送中心的燃油汽车和电动汽车混合车型的车辆路径优化问题进行研究,同时考虑了客户需求量、车辆载重量以及电动汽车的充电需求等约束条件,以碳排放成本、运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立线性整数规划数学模型,针对该问题的NP难特性,设计了改进的粒子群算法进行求解。应用佳点集理论产生初始种群,增加粒子群算法的多样性,在迭代过程中,增加局部搜索策略,避免粒子群算法陷入局部最优。实验结果表明:改进的粒子群算法获得的总成本相比标准粒子群算法获得的总成本降低5.69%,证明了该设计的改进粒子群算法在求解开放式混合车型车辆路径优化问题时的有效性;相比于不考虑碳排放的情况,考虑碳排放时传统燃油车的使用数量有所下降;相比于单一配送中心路径优化情况,开放式的多配送中心路径优化,更有利于降低物流成本。 相似文献
777.
778.
779.
在对桩的荷载传递规律进行分析的基础上,运用生物生长观点将Gompertz函数模型用于单桩极限荷载的预测中,给出模型参数估计的粒子群(PSO)方法,并在实例分析的基础上将PSO—Gompcrtz模型与常用预测模型进行了对比。结果表踢:在桩顶静荷载作用下,单桩承载力的发展经历了发生、发展、成熟并趋于饱和的生长过程;桩的荷载Q-沉降5曲线可用logistic函数描述;提出的PSO—Gompertz模型比双曲线模型、指数模型有更高的预测精度。 相似文献
780.