基于GABP算法的油墨配色研究

为了提高印刷油墨配色精度,本文提出了使用遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型GABP。首先采集了颜色样本的光谱数据和CMYK四色网点面积率分别作为输入值和输出值,然后通过遗传算法优化了BP神经网络的结构和参数,并进行了训练,最后将模型的预测精度做对比分析,使用未经遗传算法优化的BP神经网络模型的平均误差为8.6%,使用GABP模型的平均误差为4.5%。结果表明,经遗传算法(GA)优化的油墨配色模型预测精度有了大幅度提高,对印刷企业油墨配色有很好的应用价值。     

变系数固定效应面板数据模型的估计

在面板数据下基于变系数固定效应模型，采用两步估计方法和截面核估计方法来估计模型中的变系数部分及固定效应。模拟结果表明，当样本数据较小且观测次数较多时，两步估计法的估计效率略高于截面核估计的；而当样本数据较大且观测次数较少时，截面核估计方法的估计效率比两步估计的略好。本文通过两组不同样本的模拟数据验证了两种估计方法的有效性，说明变系数固定效应模型是处理面板数据的有效工具。     

基于失效树的连续刚构桥体系可靠度研究

文章讨论了针对连续刚构桥破坏机理和失效准则,采用失效树的方法进行桥梁体系可靠性分析;运用全局临界强度分枝-约界准则识别结构体系主要失效模式,以JC法计算各主要失效模式的可靠指标,结合失效模式的相关性,提出了连续刚构桥体系可靠指标计算流程。以某连续刚构桥为例,分析了不同构件的失效类型及失效顺序,绘制了相应失效树图形,计算了连续刚构桥主要失效模式的可靠指标、失效概率及桥梁结构体系可靠性。研究结果表明各失效模式间的相关性非常高,主梁比桥墩更易失效,给出的连续刚构桥体系可靠指标计算流程可以全面反映连续刚构桥体系失效问题。     

变系数固定效应面板数据模型的估计

在面板数据下基于变系数固定效应模型,采用两步估计方法和截面核估计方法来估计模型中的变系数部分及固定效应。模拟结果表明,当样本数据较小且观测次数较多时,两步估计法的估计效率略高于截面核估计的;而当样本数据较大且观测次数较少时,截面核估计方法的估计效率比两步估计的略好。本文通过两组不同样本的模拟数据验证了两种估计方法的有效性,说明变系数固定效应模型是处理面板数据的有效工具。