基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

刚果(金)东部地区安全形势堪忧

4月4日,刚果(金)东北部的伊图里省一矿区发生持枪袭击案,三名中国公民不幸遇难。4月7日,该地区的北基伍省再度发生武装袭击事件,至少六名平民丧生。这两起袭击事件均由当地一支名为"民主同盟军"的武装组织策划实施,以报复政府军的军事围剿行动。自2014年以来,刚果(金)已有至少1000余名平民在该组织的武装袭击中身亡。     

甩油盘雾化实验台开发和验证

甩油盘是中小型航空发动机常用的燃油喷射装置,为后续甩油盘结构改进和燃烧室性能测试提供了参考和依据,该文开发了甩油盘雾化实验台,由供水系统、旋转系统、通风系统、测试系统、控制系统和数据采集系统组成。对供水压力、供水流量以及旋转系统振动值等关键运行参数进行监测与分析,结果表明:该实验台可以获得可靠的高精度实验数据。基于相位Doppler粒子分析仪(phase Doppler particle analyzer, PDPA)测试了某型甩油盘粒径数统计,以及Sauter平均直径(Sauter mean diameter, SMD)随转速的变化规律。结果表明:该型甩油盘粒径符合正态分布; SMD随着甩油盘转速的增加逐渐减小,在12 000 r/min后基本维持在41μm。实验结果与已有文献结论相一致,进一步表明了该试验台的可靠性。     

离子与分子碰撞的空间构象设计

离子与分子碰撞是涉及复杂电子关联效应、多通道耦合效应的多体反应动力学过程,具有重要的科学研究意义,其过程广泛存在于多个领域,一直以来备受关注.在碰撞参数模型的半经典理论框架内,以几种典型分子(线性分子、平面分子和立体分子)分别作为靶分子,固定入射离子的初始速度方向,根据靶分子结构的对称性相对于入射离子速度方向的空间取向,设计离子与分子碰撞的空间构象,并结合球坐标的角度参数将方法推广至离子与对称性较低的靶分子碰撞的普遍情况.最后,以质子与一氧化碳分子碰撞的含时密度泛函理论模拟结果为例,分析5种碰撞空间构象下的电子俘获概率随碰撞参数的变化规律.     

PSO-ELM在低压系统短路电流峰值预测中的应用

在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机(PSO-ELM)的短路电流峰值预测方法.利用短路电流暂态特性分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、 ELM算法进行比较.实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法.     

茶树草螺菌WT00C-Se发酵制备红色纳米单质硒

茶树草螺菌是从野外茶树中分离的一种革兰氏阴性内生细菌。茶树内生草螺菌WT00C在含200 mmol/L硒酸钠的LB培养基内37℃培养28 h后,收获、保存细菌并重新命名为茶树草螺菌WT00C-Se。将茶树草螺菌WT00C-Se重新接种至含200 mmol/L硒酸钠的LB培养基中培养,其生长抑制期和生长期缩短6 h,仅为原来茶树内生草螺菌WT00C菌株的一半。摇瓶培养和电镜观察都表明茶树草螺菌WT00C-Se仍拥有还原硒酸盐、生成红色纳米单质硒(Se~0)的能力。根据茶树草螺菌WT00C-Se的特性,进行红色纳米单质硒产率条件优化后发现:首先用含75 mmol/L硒酸钠的培养基活化茶树草螺菌WT00C-Se,然后按1∶100比例接种200 mmol/L硒酸钠LB培养基,并在37℃、200 r/min、pH 7. 0条件下培养,红色纳米单质硒产率较高且耗时短。依照优化条件,使用发酵罐发酵30 h,每升培养物可制备出560 mg纯净的红色单质硒。该研究结果不仅为利用微生物生产红色单质硒提供了一种全新的思路,而且为今后产业化提供了强有力的技术支撑。