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1.
在更加复杂的地质因素影响下,常规测井方法识别煤体结构准确度低,为精确识别煤体结构,研究了煤体结构测井曲线响应机理以及随机森林决策树个数的优选,从而建立煤体结构与测井曲线的随机森林分类模型进行煤体结构识别。结果表明:决策树个数为500时,随机森林分类模型效果最佳;通过袋外误差和模型对测试集样本的预测结果可知,随机森林分类模型的结果稳定且泛化性强,并且适合处理非均衡数据,预测精度较高。可见随机森林算法能有效识别煤体结构,为煤层气开发提供帮助。  相似文献   
2.
研究磁感应通信系统处于强耦合状态时产生的频率分裂特性.首先,对磁感应通信系统进行建模,分析不同电路参数对频率分裂时路径损耗的波谷位置、波谷个数、波谷幅度等的影响.然后,利用频率分裂现象产生的多通道信道,分析可用带宽及路径损耗.最后,计算信道容量.理论分析和仿真结果表明,磁感应通信系统产生的频率分裂能有效扩大磁感应系统的信道容量,进而提高系统的传输效率.  相似文献   
3.
为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT~*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进RRT~*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过给采样点和目标点分配不同权重,使得每一次扩展同时由采样点和目标点共同决定,进而加快搜索速度.接着,采用三次B样条曲线对搜索到的路径进行平滑处理,以保证路径的可行性.最后,分别基于Matlab和V-REP平台对RRT~*算法和改进RRT~*算法进行了2D和3D的对比实验,实验结果验证了改进RRT~*算法的优越性和有效性.  相似文献   
4.
针对AL7075零件设计中会采用大量薄壁和翼缘结构,加工中如何控制因零件刚度较差而产生的变形非常关键.本文利用Advant Edge FEM有限元软件对AL7075高速切削过程中切削参数变化对工件的变形进行预测.以JC本构模型为基础,基于高速、拐角、切深和切削力的变化仿真对工件变形的位移量进行分析.设计的刀具模型添加了加工动态点,加工模型采用节点分析法,使薄壁变形建模中切削参数和部件的属性相关程度更好.此有限元仿真方法可用于预测薄壁部分的变形,亦可用于选择最佳工艺参数,以实现端铣工艺的稳定性.  相似文献   
5.
针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势.  相似文献   
6.
企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.  相似文献   
7.
针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化.  相似文献   
8.
本研究认为煤炭企业服务化转型是促进产业结构调整与升级的有效措施.为了分析服务化对企业绩效的影响机制,将服务化分为服务创新与组织创新两个维度,并采用基于Agent的建模仿真(Agent-Based Modeling And Simulation,ABMS)方法和CobbDouglas生产函数构建企业服务化创新多Agent仿真模型,通过确定管理者、员工、科研机构和政府等Agent及其属性,借助Netlogo仿真平台模拟组织变革水平、知识获取水平和政策支持对服务化绩效的影响程度.结果表明:组织变革水平与服务化绩效之间呈S型曲线关系;知识获取水平与服务化绩效之间呈倒U型曲线关系;政策支持与服务化绩效具有显著的正向影响.多Agent仿真模型促进了服务化对绩效影响的定量化分析研究,为煤炭企业决策提供了有效依据.  相似文献   
9.
在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。  相似文献   
10.
通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型。由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制。仿真分析表明:该混合控制器控制的列车速度与设定速度的误差小于±1 km/h,停车误差小于±0.3 m,可满足进站制动停车的要求。  相似文献   
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