生命线工程网络抗震优化算法研究

以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力.     

基于三次指数平滑的云南学龄儿童人数预测研究

构建科学、准确的学龄儿童人数预测模型,对合理规划小学学校数量,制定小学教师招聘计划,制定人口政策具有一定的参考价值。根据预测误差平方和最小原则,利用Matlab循环语句命令编程,设定平滑系数α的一个精度,从0α1的所有值中选择最优α,研究发现利用该法建立的三次指数平滑模型在学龄儿童人数预测方面有较好的预测效果;在此基础上利用马尔科夫预测法,对三次指数平滑模型预测结果进行修正,弥补了因随机波动性导致的预测误差偏大的情形;通过对这两个模型预测结果的对比分析,表明三次指数平滑-马尔科夫模型的预测效果比单独利用三次指数平滑模型的效果有较大改善。     

基于自动生成策略的供水管网抗震优化算法

以管网年费用折算值为优化目标、管网拓扑结构与管径为优化参数、管网节点抗震可靠度为约束条件,建立了供水管网抗震优化设计模型.基于自动生成策略,并结合环形管网判断方法,分别利用遗传算法、遗传-模拟退火算法和微粒群算法进行了供水管网的抗震拓扑优化分析.利用3种优化方法对2个典型供水管网进行了对比分析.对比分析表明,遗传-模拟退火算法具有最好的优化能力.     

粗铜冶炼中铜锍品位的动态预测模式 —AR（p）与指数平滑最优组合法

提出了一种对铜锍品位进行预测的新方法 ,即以采集的现场数据为基础 ,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型 .AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列 ,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性 ,考虑到铜锍品位的波动性 ,将 2种模型按最小二乘原理 ,以组合预测误差平方和为目标函数 ,通过使误差平方和极小化来确定 2种预测方法的最优加权系数 ,建立了一种新的组合模型 ,其预测误差最小 .结果表明 ,在当时数据条件下 ,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高 ,这对指导生产具有实用意义 .     

PSGO-BP在股票预测中的应用研究

反向传播算法有容易陷入局部最小点、收敛速度慢的问题,为了克服这些缺点,在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,得到一种改进的粒子群遗传优化算法(PSGO),建立一种PSGO优化BP神经网络模型.利用该模型通过matlab编程仿真对证券市场指数和股票收盘价进行预测研究,试验结果证明了该方法的有效性和可行性.     

基于R+Hadoop的中药材大数据的分析及预测

Hadoop具有海量数据并行存储能力和高效并行计算架构,但缺乏数据建模和数据统计能力.针对Hadoop架构的数据统计分析能力的局限性,结合R语言和Hadoop框架的优点,提出一种基于R+Hadoop环境的大数据分析及预测方法.以甘肃惠森药业电子商务平台"药材盈"采集的大数据为例,通过采用Hadoop集群并行处理中药材文本数据、RHadoop进行预处理并获取样本数据、R语言对样本数据建模,获得较为可靠的预测中药材市场价格的模型,对中药材市场价格的变化规律及影响因素进行分析和预测.采用线性模型和决策树模型对中药材大数据进行建模,并通过实验验证和比较得到预测中药材市场价格的最佳模型.     

基于三次指数平滑法的沪牌拍卖月均价预测

随着人们生活水平的提高以及国内外人才向上海的大量涌入,上海车牌拍卖竞争越发激烈,因此对拍牌成交月均价的短期预测具有较高的现实意义.通过对投放数量、投标人数、历史数据等影响因素与成交月均价进行相关性分析发现,利用历史数据进行短期预测最为有效.据此,基于传统的三次指数平滑法和动态三次指数平滑法,利用2016年1~10月上海车牌拍卖成交月均价的历史数据,预测了2016年11月和12月沪牌拍卖成交月均价.同时,通过对预测误差进行分析得到动态三次指数平滑法要优于三次指数平滑法.从而得出,基于动态三次指数平滑法,利用历史数据对车牌月均价进行短期预测,能为车牌拍卖出价提供有效指导.     

基于改进指数平滑法的岩体边坡变形预测

结合VisualBasic.NET编程技术提出了二次和三次指数平滑预测模型参数α的优化改进方法,建立了参数最优的二次和三次指数平滑法预测模型.基于锦屏一级水电站左岸高边坡工程部分监测数据,应用指数平滑法基本原理建立二次指数平滑法和三次指数平滑法预测模型,并应用该模型对左岸高边坡某工程部位监测位移等变形物理量进行预测预报分析,结果表明,改进的预测模型预测结果准确有效,与后期实际监测位移比较误差较小.     

基于时间序列的朝阳市生猪价格短期预测研究

为了获取更多利润，降低价格波动带来的风险，对朝阳市生猪价格进行基于时间序列的短期预测研究.根据辽宁省朝阳市某养猪场提供的2020～2022年3种生猪日销售价格，首先利用Excel对数据进行处理，以周为基本单位，把每周的平均价格作为周价格；其次，根据外三元猪价格中前100周的价格，分别采用时间序列预测法中的一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法和三次指数平滑预测法来预测后57周的价格，通过与实际价格的对比可知，采用三次指数平滑预测法预测的误差最小，由此用该预测法来预测内三元猪和土杂猪后57周的价格；最后，利用Matlab计算土杂猪、内三元猪的预测值，结果显示二者的预测误差分别为0.386、0.604,并据此绘制价格变化趋势的图像，为养猪场预测生猪价格提供理论依据.     

指数平滑模型在山西省GDP预测中的应用

利用二次指数平滑模型,选取合适的平滑系数,对山西省GDP进行了预测,得到近期山西省年度GDP数据,并且得出此模型在近期预测中的效果较好。     

基于改进的模拟退火遗传算法的公交线网优化

文章将遗传算法与改进的模拟退火算法相结合组成混合改进的模拟退火-遗传算法。研究了以居民乘车出行时间最短和公交部门投入最少为目标建立的公交线网优化的模型,并利用改进的模拟退火-遗传算法对该模型进行求解。通过温州滨海新区的规划实例研究验证方法的实用性。     

指数平滑模型的新构思

从二次指数平滑模型着手，针对现有指数平滑模型存在的平滑初值难以确定，平滑参数难以选取等问题，提出避免选取平滑初值的修正二次指数平滑模型，以及用斐波那契算法优选平滑参数的方法，预测了江苏省２０００年的农业总产值，结果表明预测精度有所提高，针对二次指数平滑模型的新构思对其它指数平滑模型同样适用。     

基于模拟退火算法的蛋白质空间结构预测

模拟退火是一种通用的启发式优化算法，将模拟退火思想用于求解蛋白质结构预测问题，计算结果表明利用SA算法得到的解优于目前常用的遗传算法和MonteCarlo方法．     

太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型

提出一种太阳黑子数平滑月均值的混合预测模型.通过最大Lyapunov指数得到太阳黑子数平滑月均值时间序列的最大可预测周期,结果表明太阳黑子数平滑月均值序列的最大可预测周期为42个月.太阳黑子数平滑月均值时间序列中包含着线性与非线性的成分,利用自回归滑动平均模型对线性成分进行预测,将太阳黑子数平滑月均值的实际值与自回归滑动平均模型的预测值作差值得到仅含有非线性成分的残差序列,利用具有良好非线性预测能力的回声状态网络预测残差序列,并通过人工蜂群算法来确定回声状态网络预测模型的最佳参数.将自回归滑动平均模型预测值与回声状态网络预测的残差相加,得到太阳黑子数平滑月均值的最终预测值.通过第23太阳活动周的太阳黑子数平滑月均值的预测表明提出的预测模型具有较高的预测精度.同时,对第24太阳活动周的太阳黑子数平滑月均值进行了预测,结果表明第24太阳活动周将在2020年2月结束.     

基于模拟退火遗传算法的GMDH网络模型

针对传统GMDH网络建模用最小二乘法辨识参数时容易陷入局部极小导致模型预测效果不理想的问题,提出将模拟退火算法与遗传算法结合起来,并引入到GMDH网络,用模拟退火遗传算法来辨识其部分描述式系数.描述了模拟退火遗传算法,构建了基于该算法的GMDH网络模型,并将该模型应用于泥石流预测的仿真研究,预测平均相对误差达到3.54%.结果表明,该算法既保证了全局寻优又防止了过早收敛,进一步提高了GMDH网络模型的全局与局部寻优能力.     

遗传模拟退火算法在初始对准中的应用仿真

捷联惯导系统粗对准结束后,可以用遗传算法来搜索三个误差角,且由于遗传算法的全局寻优能力,在速度上具有很大优势。但遗传算法的局部寻优能力不足,因此得到的结果在精度上也受到了限制。模拟退火算法容易陷入局部最优解,但是具有很强的微调能力。因此,将遗传算法和模拟退火算法结合起来,能很好地解决初始对准的速度和精度的问题。仿真结果证明遗传模拟退火算法可以很好地改善单一遗传算法的局部寻优能力,使得结果精度更高。     

道路交通事故的三次指数平滑预测法

为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.     

基于遗传神经网络的车轮匹配整车逆动力学

为深入研究机械弹性车轮(MEW)的力学性能和整车稳定性的相互匹配关系,在Simulink中建立了整车非线性三自由度模型;利用基遗传算法对车轮模型参数进行辨识,并提取侧偏刚度与侧向力峰值作为车轮力学特性的评价指标;利用该模型进行了前后轴不同侧偏刚度和侧向力峰值组合的汽车前轮正弦输入模拟仿真,得到若干组汽车稳定性指标参数;利用遗传算法优化,建立了输入为汽车稳定性评价指标,输出为前后轮侧偏刚度和侧向力峰值组合的BP神经网络逆动力学模型.研究结果表明:遗传算法对车轮参数识别误差小于4%,用遗传神经网络算法(GANN)得到的测试结果最大误差为6.2%,平均误差为3.1%,所建立的遗传神经网络模型具有较高的车轮侧偏特性预测能力.     

一类推广的指数平滑优化模型性质及算法的研究

在原二次指数平滑模型的基础上 ,提出了一种带有动态平滑参数的指数平滑优化模型 ,包括差分 指数平滑模型 ;通过引入动态参数 ,建立了不需选取平滑初值的新模型 ;采用Fibonacci算法优选并自动生成平滑参数使模型得以优化 .从而较完整地解决了指数平滑预测中 ,平滑参数靠经验确定且为静态、平滑初值难以确定并易导致预测偏差等问题 .     

指数平滑结合条件Markov预测模型研究——基于新疆货运量预测

建立了一个时间序列预测模型。以三次指数平滑模型为基本预测模型,并基于马尔科夫链定义了误差修正模型--条件马尔科夫链。条件马尔科夫链的特点在于将传统马尔科夫链中的一步状态转移概率矩阵变成条件一步状态转移概率矩阵,即在条件马尔科夫链的状态转移概率矩阵中,每个元素的意义为:在已知t-1时刻的状态下,t时刻的状态转向t+1时刻状态的概率:即P{(E_t→E_(t+1))/E_(t-1)}。在文章中以新疆货运量为实验对象,通过对新疆货运量这一指标用三次指数平滑模型,用三次指数平滑模型结合马尔科夫链和三次指数平滑模型结合条件马尔科夫链三个模型进行预测,结果显示,经过条件马尔科夫链修正后的预测结果误差最小,证明文中模型可以有效提高预测精度。