基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

不均匀沉降对钢网壳结构影响分析

不均匀沉降会对建筑物产生不利影响,甚至会导致局部或整体的破坏.本文以浙江绍兴某钢网壳结构为研究对象,运用有限元分析软件ANSYS,模拟分析不均匀沉降对该钢网壳结构应力、变形及稳定性的影响.结果表明:不均匀沉降会降低钢网壳结构的静力性能和稳定性能,且不均匀沉降越大,对结构的影响越不利.     

启运港退税政策实施中的港口选择模型

在保税港区对周边内陆干港与内贸港口实施启运港退税政策的背景下,基于用户均衡货流分配理论,构建实施启运港退税政策的港口(启运港)选择模型.模型可在既定总投资额的约束下,以区域社会经济效益最大为目标,确定启运港的数量与位置.设计嵌入Frank-Wolfe算法的遗传算法求解模型,并使用大连港腹地的出口数据进行实例分析.结果表明:依托大连保税港区实施启运港退税政策后,哈尔滨等七地被选为启运港,价值388.6亿美元的出口货物所在企业每年能够提前10～25天获得退税款46.7亿美元.上述模型和算法可为政府制定、实施启运港退税政策提供必要的决策支持.     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

四元数辛李代数MAD子代数的共轭性

利用四元数理论, 证明了四元数体上辛李代数为实半单李代数, 其极大可交换ad-\!\!可对角化(简称MAD)子代数是相互共轭的.     

分享经济视阈下科技资源共享模式构建研究

运用分享经济理念构建科技资源共享是一种有益探索。通过阐释科技资源的具体内涵,梳理现有科技资源共享模式,总结传统科技资源共享存在的问题,引出了分享经济下科技资源共享的创新模式框架。提出分享经济模式通过整合资源、网实联动、平台经营和按需定制等做法,实现了科技资源共享的无边界供给模式、全渠道营销模式、多元化盈利模式和多样化服务模式,有效提高了科技资源的利用效率和共享的配置效率。     

区域水资源可持续利用评价的神经网络方法

在论述区域水资源可持续利用与水资源承载能力关系的前提下,提出了区域水资源可持续利用评价的神经网络方法。建立的神经网络模型对汉中盆地水资源可持续利用程度进行了评价。应用实例表明:建立的模型与其他模糊综合评价和属性识别方法相比,评价结果更合理可行和可靠。对汉中盆地来说,城固的水资源可持续利用程度为低级,其他5个区县的水资源可持续利用程度为中级偏低,其中又以南郑为最高,勉县为最低。在研究的7项评价指标中,水资源利用率对可持续利用程度的影响最大,灌溉率的影响次之,生态环境用水率的影响最小,从而为提高区域水资源可持续利用程度提供了理论依据。表3,参9。     

基于峭度的组分分析方法解析重叠峰

基于峭度的组分分析方法用来解析重叠峰．其优点是半盲源分离，即只要确定出重叠峰所含组分的数目，就能从混合波谱中分离出纯组分谱．采用CABK来解析模拟两组分重叠峰体系和酒样的GC-MS混合谱，得到了令人满意的结果．