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1.
惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的.  相似文献   
2.
"两墙合一"条件下地铁车站深基坑变形特性   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对地铁车站深基坑施工主体回筑后受力变形特性与空间效应复杂的问题,综合采用模型试验和数值模拟方法,对土体沉降与支护体系变形特性进行分析,得到地连墙水平位移、周围地表沉降规律、沉降与位移之间的相互影响关系以及基坑的三维空间效应.研究结果表明:本文条件下地表沉降的主要影响范围为0.5He~1.5He(He为基坑深度);最大地表沉降与地连墙最大水平位移的比值为1.0~1.6,地表沉降随地连墙水平位移的增大呈非线性增大,最大地表沉降、地连墙最大水平位移与开挖深度具有线性关系;基坑边角效应对地表沉降的影响大于对基坑水平位移的影响,基坑水平位移的空间效应相比地表沉降大约滞后0.5He的距离.  相似文献   
3.
有限生成群G粗拟作用在一个度量空间X上,如果X具有有限渐近维,且拟稳定子是可强嵌入的,则群G是可强嵌入的.  相似文献   
4.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.  相似文献   
5.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。  相似文献   
6.
针对竖向荷载变化下的陡岩群桩(梅花形五桩)双向承载工况,采用ABAQUS有限元软件,建模过程考虑陡岩群桩基础施工承载等环节,以及软岩与桩接触非线性影响,构建陡岩梅花形五桩三维模型,计算分析竖向荷载对陡岩墩式码头梅花形五桩双向承载特性的影响.研究表明,竖向荷载对陡岩墩式码头梅花形五桩双向承载特性的影响,与群桩基础的空间效应、群桩桩身嵌固程度、桩前岩体抗力等综合作用相关.其中,R=0°~15°,随着竖向作用力的增加,承台下各桩桩顶的水平位移得到一定的抑制;但竖向作用力过大,承台下各桩桩顶的水平位移会随着其增加而增大;R=30°~45°,竖向作用力对各桩桩顶水平位移的抑制作用不明显,其桩顶水平位移呈缓变-陡增的趋势.R=0°~45°的梅花形五桩,其前排桩竖向承载发挥程度较后排桩大.R=15°~45°,其后排桩水平承载发挥程度较前排桩大.在实际工程中,可根据受力过程中群桩基础力学响应变化等,进行相应加强设计.  相似文献   
7.
目的 探讨不稳定型心绞痛患者健康素养在社会支持与自我管理间是否存在中介效应.方法 采用慢性病健康素养量表、社会支持量表、冠心病自我管理量表对298名不稳定型心绞痛患者进行问卷调查,应用SPSS 25.0软件进行数据的统计分析,使用PROCESS插件进行中介效应检验.结果 不稳定型心绞痛患者健康素养得分中改善健康意愿维度得分最低[(11.45±3.61)分];社会支持总体得分[(31.63±5.72)分]处于较低水平;自我管理得分中治疗依从性管理维度得分最低[(7.75±1.95)分];不稳定型心绞痛患者健康素养、社会支持与自我管理间均呈显著正相关(P<0.05);健康素养在社会支持和自我管理间存在中介效应.结论 不稳定型心绞痛患者的社会支持既可以直接影响自我管理,也可以通过健康素养来影响自我管理.  相似文献   
8.
针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.  相似文献   
9.
针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法。以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线。结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且更接近理想工艺曲线,达到卸糖液位和锤度所需的时间相对减少7.06%。基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制方法具有可行性,可为进一步实现工业煮糖自动控制提供理论参考。  相似文献   
10.
巢湖浮游动物功能群和浮游植物的相互关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
为研究巢湖浮游动物功能群和浮游植物的相互关系,于2019a7月对巢湖浮游动物和浮游植物进行了调查采样,划分了浮游动物功能类群,并系统分析了浮游动物功能群和浮游植物的组成特征.结果表明:浮游植物6门45种,其中硅藻门9种、金藻门1种、蓝藻门8种、裸藻门5种、绿藻门19种、隐藻门3种,蓝藻门是巢湖浮游植物主要组成部分,优势种群主要为螺旋鱼腥藻、微囊藻、固氮鱼腥藻、柱胞藻;绿藻门优势种群主要为小球藻,隐藻门优势种主要为尖尾蓝隐藻.浮游动物为44种,其中轮虫23种,原生动物11种,枝角类6种,桡足类4种.巢湖浮游动物共分为11个功能群,站V、站I、站VII、站VIII、站VI的P A/P B密度最高,站IV的SCF密度最高,站Ⅱ、站III、站V、站VI的RF密度较高.8个样点SCF的生物量均为最高,站Ⅱ、站III、站V、站VI的RF生物量也较高.浮游动物功能群和环境因子的冗余分析(RDA)表明,蓝藻、绿藻、螺旋鱼腥藻、微囊藻、固氮鱼腥藻和小球藻6个类群密度是与巢湖浮游动物功能群相关性较强的环境因子,且影响浮游动物各功能类群的环境因子存在差异.  相似文献   
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