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1.
为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度. 相似文献
2.
3.
应用哈里森(Harrison)键联轨道法和固体物理方法,考虑到形变和原子作非简谐振动,得到六角形二维类石墨烯AN-B8-N化合物的热膨胀系数、弹性模量以及有效电荷的解析表示式;以SiC为例,探讨了形变和原子非简谐振动对它们的影响.结果表明:SiC的热膨胀系数和弹性模量均随温度升高而缓慢增大,但变化较缓慢;若不考虑非简谐项,则SiC的热膨胀系数和弹性模量均为零,非简谐效应是SiC的热膨胀系数和弹性模量均随温度升高而增大的原因;形变会使SiC的正负离子的有效电荷的大小均减小,减小幅度分别为14.5%和8.56%,形变对正离子有效电荷的影响大于负离子.在所述的大小、剪切、轴向拉伸、原子振动形变这几种形变中,以轴向拉伸形变对有效电荷的影响最大,以大小形变和剪切形变的影响最小.温度愈高,原子的非简谐振动效应愈显著,形变对SiC的极性和有效电荷的影响愈大. 相似文献
4.
在拓扑向量空间中考虑双参广义集值优化问题解集映射的连续性.当目标函数构成的序偶映射为l-严格锥-拟凸时,在较弱的约束品性假设下,得到了双参广义集值优化问题解集映射连续的最优性条件. 相似文献
5.
考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求. 相似文献
6.
针对测度在无原子可测集上的取值问题,提出两个新命题进行讨论。利用下定向的随机变量集合的下确界性质,通过对可测集的剖分,结合可测集与测度的性质,凭借反证法证明了测度为正数a的无原子可测集中必存在某个可测子集,使其测度落在区间[a/3,2a/3]内;在此基础上用数学归纳法证明了无原子可测集中必有一个单调不增的子集列,使得对无论多小的正实数区间,子集列中总存在某个集,其测度落在区间内;证明了测度不小于某正实数λ的无原子可测集中必存在某可测子集,使其测度落在区间[λ/3,2λ/3]内;进一步给出经典定理的新证明:若0ba,则测度为a的无原子可测集中必存在某可测子集,使其测度恰好为b;最后简要分析了文献中对定理的不同证明。 相似文献
7.
针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法.首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系.其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环.位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性.最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性.研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值. 相似文献
8.
面向时空敏感的局部数据,结合区域数据采集的背景,设计了一个基于地图分区的机会式群智感知数据分发策略. 该策略分为四部分:首先对节点进行区域的划分和周期性地采集数据;其次在节点相遇时不同位置属性的节点之间进行边缘节点的判断和位置更新;然后进行时空敏感的区域数据之间的共享和传输过程;最后当缓存区满或缓存数据超过有效时间时进行缓存更新和丢弃过程. 该数据分发策略可以实现针对局部区域数据进行数据采集的目标,同时具有很好的边缘检测控制功能. 仿真实验结果表明:基于地图分区的数据分发算法具有较好的数据采集率与较低的网络开销,可以在性能接近Epidemic算法的前提下,提供可靠的区域数据采集和数据共享功能,且某些条件下性能可以超越Epidemic算法. 相似文献
9.
作为置信规则库优化过程的两个重要方向,参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度.然而,现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究,无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标.为此,本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法.该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标,建立置信规则库联合优化目标函数;然后,建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法;进一步拓展前提假设条件,提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法,并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法.经过参数与结构联合优化之后,得到置信规则库最优决策结构.文末,引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性.通过与已有研究相对比,结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现. 相似文献
10.