基于突发污染事件的管网水质监测点优化布置

针对城市供水系统中突发的污染事件,提出了供水管网水质监测点布置方法.利用混合整数规划模型表达了多目标水质监测点布置,通过模拟管网发生的水质污染事件,计算管网发生污染事件时对用户带来的影响值,利用改进的贪心随机自适应性搜索算法对模型求解,并结合ZJ市管网,验证了该算法对模型的求解效率,提出了该市基于突发污染事件的管网水质监测点优化布置方案.     

基于突发污染事件的管网水质监测点优化布置

针对城市供水系统中突发的污染事件,提出了供水管网水质监测点布置方法.利用混合整数规划模型表达了多目标水质监测点布置,通过模拟管网发生的水质污染事件,计算管网发生污染事件时对用户带来的影响值,利用改进的贪心随机自适应性搜索算法对模型求解,并结合ZJ市管网,验证了该算法对模型的求解效率,提出了该市基于突发污染事件的管网水质监测点优化布置方案.     

采用自适应概率粒子群算法的反导预警资源调度方法

根据反导预警资源的实际特点,采用多Agent技术研究反导预警调度问题。设计资源管理Agent和预警资源Agent,给出卫星与雷达探测目标的适宜度计算方法,以方案适宜度最大化为目标生成调度方案。为提高调度方案的时效性设计一种基于自适应概率的粒子群算法,算法中粒子的每一维分量根据方案适宜度以不同概率取值,反映粒子的思考过程。实例分析表明,该算法与现有的预警资源调度算法相比,能较快地收敛到一个较优值,使调度方案满足反导预警作战实时高效的要求。     

基于场景集的危险气体检测报警仪选址方法

传统以典型或等概率泄漏场景为代表开展危险气体检测报警仪选址的做法未能体现装置真实风险,报警仪的探测效率较低。提出一种基于场景集的危险气体检测报警仪选址方法。融合泄漏源工况和风场等重要随机因素生成可能发生的泄漏场景,并定量预测场景发生概率。以概率加权法建立报警仪选址方案的定量评价指标,结合报警仪数量约束构建随机优化模型。结合气体扩散经验模型定义泄漏场景风险指数,在保证风险覆盖率的前提下,优选最大可信场景进行CFD数值模拟。基于量子粒子群算法实现优化模型的定量求解。以某柴油加氢装置为例,采用该方法进行硫化氢检测报警仪选址优化。结果表明,通过该方法获得的最优选址方案与原布置方案相比可较大程度地提高探测效率。     

基于模糊综合评价法的淮河水质现状研究及治理建议

原水水质状况的优劣对城市供水系统具有重要影响,对水进行精准评价有助于水质监控与治理。选取2016年淮河干流安徽段4个监测点的水质数据,采用基于熵权法的模糊综合评价法来评价水质。按6级水质标准确定水质隶属度,利用熵权法在时间和空间两种不同的原则下计算权重,根据最大隶属度原则判定不同准则下的淮河水质级别,得出各监测点的水质情况。同时引入级别特征值,以确定不同时间段与监测点的超标因子。最后,综合两种方法对水质进行评价分析,得出4个监测点中王家坝污染最严重和淮河干流安徽段丰水期有机物污染严重的结论,并且根据评价结果给出了加强区域联动协调治理和采用多种方法分解超标有机物的建议。     

物流配送中心选址的多目标优化模型

针对传统选址模型片面追求物流成本最小化而忽视物流服务水平的情况,将可靠性作为物流服务水平的一种测度,提出了配送中心系统可靠度的计算方法,建立了以物流成本最小化和物流服务可靠度最大化为目标的配送中心选址多目标优化模型.采用主要目标法将建立的多目标优化模型转化为单目标优化模型,并运用贪婪取走启发式算法对转化后的模型进行求解.算例结果表明,模型的非劣解充分反映了物流成本与物流服务可靠度之间的悖反关系,同时包含了传统的以物流成本最小化为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加全面的决策依据.     

基于覆盖度的区域疏散公交集结点选址研究

由于中国特定国情,一旦发生突发灾害事件,需要协调组织大容量公共运输工具为主导方式完成紧急疏散.公交疏散集结点的合理位置和人员安排是实施全面快速高效疏散的首要保障,对其研究具有重要实践意义.本文针对城市突发灾害公交疏散,如何确定集结点最优位置等问题进行研究.提出基于疏散时间可靠性的覆盖度定义,以疏散需求的覆盖度最大化为目标,以疏散小区需求、集结点个数、容量限制等为约束条件,建立疏散集结点选址模型.将优化问题转化为混合整数线性规划问题,设计VC++界面快速求解方案.最后,通过长春市中心区实际数据,与传统最大覆盖选址模型进行对比,结果表明模型更加准确反映出需求覆盖度,具有很大优越性.     

基于公交分担率的城市客运交通枢纽选址优化

在用户均衡理论的基础上,首先研究超级网络条件下公交车与小汽车交通流量的相互影响,并以公交分担率最大为目标,建立在不同的枢纽选址方案下城市交通网络中公交车流量和小汽车流量分配最优化模型.进而,以公交车与小汽车的出行成本、枢纽建设的土地成本之和作为总成本,以总成本最小为优化目标,建立城市交通枢纽选址优化的双层规划模型.最后,运用案例验证模型,并提出枢纽选址优化的相关建议.     

县域农村物流配送中心选址优化模型及算法

为解决县域农村物流配送中心合理选址问题,综合现实路网条件及未来物流需求等因素,以物流总费用最小化为目标函数,建立基于现实公路网的农村物流配送中心选址优化模型.通过对聚类中心和边缘点加以处理,改进了Kmeans聚类算法,并以此求解上述选址优化模型.实例分析表明,该模型和算法能很好地解决县域农村物流配送中心选址优化问题.     

基于云理论和粒子群算法的多传感器优化配置

针对复杂战场环境下多传感器网络目标检测概率低的问题,提出了一种基于云理论和粒子群算法的多传感器优化配置算法.首先从目标攻击方向的最大覆盖面和和最大目标探测概率两个方面建立了空间多传感器优化部署模式,然后利用基于线性递减和云理论策略的惯性权重和动态加速常熟自适应策略的粒子群优化算法对多传感器部署模式进行优化,从而有效避免优化算法陷入局部最优值,同时加快了算法的收敛速度.仿真实验表明,通过部署方案优化后,传感器网络的综合评估值从0.712 3上升到0.947 6,整体上升33%.     

一类受开关函数控制的最快检测问题

提出一类受开关函数控制的最快检测问题.建立了转变时刻的先验概率受当前状态控制的概率模型,并使用最优停止理论结合贝叶斯方法,给出了该模型下最快检测的停止方法.使用该方法进行了计算机仿真,给出了虚警概率和平均延时的仿真结果.结果表明,该方法原理正确,拓展了贝叶斯最快检测方法的适用范围.      

多禁止符号算术编码高效错误检测算法

为解决算术编码误码敏感的问题,提出了采用多个禁止符号的高效算术编码错误检测方法。在分析有限精度算术编码器特点的基础上,研究了多禁止符号的不同概率区间分配方案,比较了各种方案错误检测的符号距离和bit距离。实验结果表明:在添加相同程度的编码冗余情况下,多禁止符号错误检测方法优于单个禁止符号检测方法,可更快检测出错误,错误符号被立即检测出的比例提高了约一倍。多个禁止符号错误检测方法能够高效、快速地检测出传输中产生的比特错误,对通信中的检错重传、算术编码联合译码、错误定位等都有意义。     

基于动态RCS模型的天波雷达发现概率计算方法

针对现有方法影响因素考虑不全导致计算结果与实际情况有较大偏差的问题,提出了一种改进的天波雷达飞机目标发现概率计算方法。归纳了不同电离层状态对天波雷达探测距离的影响。考虑目标在给定航路飞行过程中的雷达截面积随姿态变化,建立了目标动态雷达截面积计算模型。在此基础上,利用瞬时发现概率模型和综合发现概率模型求得天波雷达飞机目标发现概率。实例计算结果表明:电离层Es全遮蔽状态导致目标发现概率下降了0.273,不同航路和飞行姿态条件下目标发现概率差异较大,最大差值达0.253。     

WCDMA系统中一种前导检测门限算法研究

在WCDMA系统的前导检测门限算法中,干扰值的估计成为算法的一个关键环节。对工程上常用的一种前导检测门限算法进行了深入的研究,针对算法在小区干扰值较大时,对应的干扰估计值偏小,从而导致前导检测虚警概率较高的问题,将各签名的幅度时延函数（amplitude delay profile,ADP）值的方差引入到干扰值的估计算法中,提出一种改进的前导检测门限算法。实验结果表明,改进算法有效地解决了干扰估计值偏小的问题,降低了前导检测虚警概率。     

利用铁乳胶室观测宇宙线强子的探测几率

对于利用铁乳胶室观测宇宙线强子的探测几率进行了计算。计算中对乳胶室的结构和事例的选择标准等做了考虑。给出并讨论了强子探测几率与强子在大气和在铁中的衰减长度的依赖关系及强子探测几率与入射天顶角的关系。     

基于标记SMC-PHD滤波器的视觉多目标跟踪

提出了基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波器( SMC -PHDF)的视觉多目标跟踪算法.W4算法对观测场景进行背景建模和运动目标检测,获取可能目标在观测场景中的位置信息作为PHDF的输入.SMC-PHD滤波器对检测结果进行滤波,实现对观测场景中运动目标数量和目标状态的估计.传统SMC-PHDF由于不对目标进行标记避免了数...     

多基地雷达检测性能研究

以分布式雷达检测理论为依据，采用计算机仿真技术，讨论了多基地雷达的检测性能，检测对象为SwerlingⅠ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ型起伏目标。本地接收机的输入端信噪比分布及中央判决器的判决策略可按需要输入。编制了全系统检测的仿真软件。并在IBM－4381计算机上的5个多基地雷达的联合检测作了仿真实验。结果表明，采用多数判决，在虚警概率为10^-4前提下，可望在75％发现概率处，获得较单站检测时高3dB以上的信噪比改善。     

GEP的网络入侵检测规则约束及演化策略

针对基于演化计算的网络入侵检测存在演化过程时间和空间开销大、误警率高等问题,采用基因表达式编程(GEP)模式表示入侵检测规则,提出针对GEP入侵检测规则的约束文法,并通过增加规则约束判断及处理过程改进GEP基本演化流程,生成满足约束的入侵检测规则.最后使用KDD CUP′99 DATA对该策略进行评估,所生成规则只需2个网络属性,在测试集中检测率为89.79%,误警率为0.41%.实验结果表明:在较小种群和低演化代数内,GEP规则约束和演化策略获得的规则有效而简洁,可检测到未知入侵,在保持较高检测率的同时可获得低误警率.     

基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法

提出了一种基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法.该算法首先对训练集视频序列的光流场进行分块及预处理,而后提取光流块的统计特征,所提取的块统计特征同时包括了光流块的幅度信息和相位信息,通过训练集得到的光流块统计特征训练出对应的正常行为的高斯混合模型(GMM).测试集通过同样的方式提取光流块统计特征,通过计算所提取统计特征以多大的概率属于GMM判定所检测光流块的异常程度.实验结果表明,该算法能够在一定程度上解决运动物体一致性和部分遮挡问题,并提高了异常行为检测的准确率.     

Improved flight conflict detection algorithm based on Gauss-Hermite particle filter

In order to improve the accuracy of free flight conflict detection and reduce the false alarm rate, an improved flight conflict detection algorithm is proposed based on Gauss-Hermite particle filter (GHPF). The algorithm improves the traditional flight conflict detection method in two aspects: (i) New observation data are integrated into system state transition probability, and Gauss-Hermite Filter (GHF) is used for generating the importance density function. (ii) GHPF is used for flight trajectory prediction and flight conflict probability calculation. The experimental results show that the accuracy of conflict detection and tracing with GHPF is better than that with standard particle filter. The detected conflict probability is more precise with GHPF, and GHPF is suitable for early free flight conflict detection.