一种基于地理位置预测的高性能路由算法

提出了基于ARIMA预测模型的高效路由算法.该算法中节点通过前向与反向成功转发率、数据传输速率等计算链路的丢包率和期望传输次数来获取干扰感知期望传输时间(i ETT),代替DSR路由算法中的最短跳数判据.并引入ARIMA模型来预测节点下一时刻的运动位置,防止链路频繁断裂造成的网络丢包,并在链路失效之前预先选择最稳定的路径进行数据传输.仿真结果表明,所提路由算法相比DSR判据吞吐量提高6%~9%,平均端到端时延降低2%~6%,提高了网络整体性能.     

基于最小二乘支持向量机的大坝变形预测研究

大坝变形预测是风险评估的关键,而涉及因素存在高度非线性.为达到好的预测效果,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的大坝变形预测方法.在数据预处理方面,针对传统的参数平方、立方这种处理方式,提出变阶次概念;针对LSSVM交叉验证耗时过多,提出了一种简单可行的变参数方法 .为了快速获得优化结果,引入基于十进制的遗传算法.此外,为进一步提高预测精度,引入遗忘因子概念.最后,给出一个实例.     

高压脉冲对岩混材料击穿效应的仿真研究

为了研究高压脉冲对岩混材料目标的击穿规律,该文通过计算机仿真软件模拟高压脉冲对岩混材料块的作用过程,研究电子束运动轨迹及其能量密度分布的变化。结果表明:趋于临界击穿条件下,电极端自由电子的倍增效应越发显著,输入端发生雪崩击穿并表现出电子束呈现边界收窄的趋势,同时电极尖端能量密度分布趋于聚焦,与实验所测输出电流峰值越高,波形脉宽越窄的现象一致。该研究可为高效破碎岩混材料相关应用提供技术依据。     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制(KMPC)策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机(KELM)算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

浅析提高电力电量预测准确率必要性及措施

电力电量预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,是保证电力系统可靠和经济运行的前提,是电网规划建设的重要依据。电力电量预测的准确将直接影响公司电网建设投资、电网网架结构布局的合理性。国网青海省电力公司将电力电量预测准确率指标纳入了同业对标范畴,本文主要对电力电量预测准确率指标构成、必要性及措施等方面进行了分析和探讨。     

基于灰色关联分析的“白屋顶计划”评价模型

在已知人为热释放、风速、日照时数和相对湿度的前提下,以芜湖市为例,运用灰色关联分析求出以上四个影响因素对行为因子(城市热岛效应)的关联影响程度,算出日照时数在四个环境因子中的比重,从而将白色屋顶计划对城市热岛效应的作用量化,建立了灰色预测模型。通过回归分析计算白屋顶计划对城市温度的影响,最后将预测数据与真实数据进行对比,模型结果表明"白屋顶计划"是合理且可行的。     

基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.     

基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法

城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.     

闽南地区群体建筑调查及易损性分析

为了深入了解闽南地区群体建筑的抗震性能,于2012~2013年初对福建省内厦门、泉州、漳州、龙岩、莆田等地的群体建筑进行了现场抽样调查.将区域内的建筑结构分为框架、砌体、高层、石结构等七种结构类型.通过列举其中典型的房屋结构,阐述闽南地区这些结构类型房屋的基本特点,抗震性能及存在的主要问题.收集各抽样房屋的结构类型、高度、年代、用途、使用现状等信息,运用类比法,计算出每栋抽样结构在各烈度下的震害情况.统计各结构类型建筑结构在不同烈度下的震害分布情况,得到相应的易损性矩阵,预测及评价区域内的震害情况.     

阿尔茨海默症miRNA靶基因预测研究

为深入了解阿尔茨海默症的发病机制,利用匹配的基因表达数据和miRNA表达数据,对miRNA的靶基因进行预测分析.首先对选择出的差异表达miRNA进行靶基因预测;然后利用HCTarget算法验证预测的靶基因;最后对miRNA及其靶基因构建调控网络.调控网络中包含11个已确定的与AD有关的miRNA及6个AD致病基因.通过分析网络发现miRNA及其靶基因在正常与患病两种情况下的活性变化趋势,生物学分析也证实了它们在AD中的重要作用,为AD发病机制研究提供了依据.