西南地区面向东南亚国际贸易的物流通道选择

伴随中越班列常态化开行,我国西南地区内陆城市与东南亚之间的物流通道选择方案增加,货运企业稳定快速的物流服务有利于制造企业生产计划的顺利执行。因此,为比较现有物流通道方案的优劣情况,提高物流通道方案选择的科学性与合理性,以最小化货运时间和费用为优化目标,考虑国际运输中班列(船)开行和订单总时间的软时间窗要求,构建多目标混合整数规划模型,将高附加值货物作为研究对象,求解进口通道的选择方案。以重庆天然橡胶进口路线为例,基于改进的Dijkstra算法求解其最短路径,并计算各个方案所用的总时间和费用。结果表明,模型求解结果可以为货运企业在西南地区内陆城市国际物流通道的决策提供参考依据,并为西部陆海新通道的建设提供科学建议。     

基于Luenberger观测器的SVG三矢量预测直接功率控制研究

传统有限控制集模型预测控制(Finite Control Set Model Predictive Control,FCS-MPC)在一个控制周期输出单一的开关状态,在低采样频率下,控制精度不理想,且不固定的开关频率导致滤波器较难设计;三矢量预测电流控制(Three-vector Model Predictive Current Control,TV-MPCC)提高了控制精度且使开关频率固定;为提高静止无功发生器(Static Var Generator,SVG)的动态响应速度和抗干扰能力,降低网侧输入电流谐波含量,提出了一种基于Luenberger观测器的三矢量预测直接功率控制算法(Three-vector Model Predictive Direct Power Control,TV-MPDPC);该控制算法的内环采用三矢量预测直接功率控制,比FCS-MPC有更好的控制精度,比TV-MPCC具有更好的动态响应性能;同时,针对该控制策略对参数(特别是对并网电感的参数)依赖性高,提出了采用Luenberger观测器对由参数失配产生的干扰进行补偿,仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。     

装备保障体系关键节点分析

装备保障体系在现代战争中发挥着重要的后勤保障作用。一旦保障体系中的关键保障节点遭到袭击, 将会严重影响到系统保障能力的发挥。因此, 研究装备保障体系中的关键节点识别技术, 找出薄弱环节, 对于未来战争有着重要意义。本文以复杂网络为理论基础, 提出了一种衡量保障节点重要性的指标。该节点重要性指标一方面衡量保障节点在一定空间范围内的连接能力, 另一方面按照新提出的面向任务需求的路由方式, 衡量保障节点的全局运输能力。通过与另外6种节点的重要性指标对比, 结果从多方面证明了所提的节点重要性指标在识别关键节点时的有效性及适用性。     

智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型

针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题，提出一种新型混合标签感知推荐模型（hybrid tag-aware recommender model，HTRM）。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户行为标签和用户评分进行向量表示；特征层引入自编码器提取项目的自相似特征，采用长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）提取用户行为特征；门控层联合用户和项目的特征，并输入至全连接神经网络（fully connected neural network，FCNN）进行评分预测。实验结果表明，与TCF、CCF、ACF和DSPR传统模型相比，HTRM模型设计更合理，可以获得较高的推荐预测精度。