超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

大倾角超宽断面条件下切眼安全施工工程实践

金家渠煤矿110302工作面切眼倾角36°～40°、断面跨度8.3～9.3 m,综合分析大倾角、超宽断面、富含水层等条件因素,按‘导硐’和‘扩帮’两阶段作业,以减少巷道围岩扰动尺度,切眼导硐阶段选用‘上山式’、扩帮阶段选用‘下山式’的作业方式;并通过围岩极限平衡区范围确定了顶板载荷及‘锚杆’加‘锚索桁架’联合支护方案,该工艺安全可靠、巷道围岩变形可控,为工作面的如期安装创造了条件。     

兰州国际马拉松赛对城市发展的影响与对策

目的和方法:运用文献资料和逻辑分析法,对兰州国际马拉松赛事发展所带来的社会效益进行分析.结果:兰州国际马拉松赛事有助于增强民众体育理念,激发全民健身参与,塑造城市品牌形象,提升赛事文化价值,推动旅游产业发展,拉动区域经济增长.同时也出现了破坏城市生态环境、竞赛组织管理不健全、民众生活受阻等问题.结论:完善赛事管理体制,创新宣传阵营,健全赛事风险保障与安全防范,丰富赛事类型以满足群众需求,以期为兰州国际马拉松赛事的发展提供理论支撑.     

复合顶板围岩结构失稳分析及支护方式优化

针对金家渠煤矿二煤复合顶板支护难题,通过对巷道围岩变形表现形式、复合顶板围岩破坏准则、围岩变形、控制机理的研究,提出了"柔性抗剪支护+髙预应力帮部加固+弱面补强+喷浆封闭"控制方式。顶板支护采用髙预应力锚索桁架,形成加强锚索支护为骨架、短锚索支护为连续带的支护体系,其中锚索采用?17.8 mm×4300 mm预应力钢绞线,间排距800 mm×900 mm;补强桁架锚索采用?21.8 mm×7300 mm预应力钢绞线锚索+11~#工字钢,沿巷道中心对称布置,间排距2000 mm×1800 mm;巷帮高侧区域施工??17.8 mm×4300 mm钢绞线锚索,低侧区域施工?20 mm×2400 mm螺纹钢锚杆;最后喷浆(厚度50 mm)封闭作业。矩形断面能够减少岩层之间的滑动,进而降低对互层结构的破坏,最大程度提高复合顶板的完整性。通过支护方式及掘进断面优化,巷道收敛量≤30 mm,减少了后巷维护工程量,有效控制顶板变形。     

公交服务可靠性研究

借鉴系统效能模型建立公交服务可靠性评价体系,确定公交服务质量的评价指标、计算公式和评价标准,建立评价模型,并采用层次分析法对公交服务可靠性进行综合评价。利用该模型对哈尔滨市具有代表性的102路公交的服务可靠性进行评价。结果表明,102路公交服务系统效能为0.585,公交服务可靠性较差。     

马岗鹅反季节繁殖控制技术研究

鹅具有明显的季节性繁殖特征,繁殖活动的季节性导致鹅苗及肉鹅供应呈现明显的季节性变化,市场价格波动较大。通过对马岗鹅人为的控光、控料和强制换羽等综合技术措施开展反季节繁殖。试验结果表明：反季节繁殖产蛋量、受精率和孵化率低于自然繁殖,但反季节繁殖鹅苗市场价格提高42.9%、种鹅年产雏鹅收入提高22.4%、利润提高34.3%,实现了鹅苗及肉鹅全年均衡生产,解决了自然繁殖高峰期鹅苗供大于求导致价格下跌的问题,经济效益高于自然繁殖季节。     

贵州盘县八大山自然保护区野生种子植物分布的基本特征

贵州盘县八大山自然保护区有野生种子植物141科608属1 523种,其中含1属的科有28科171种,含2-5属的科有57科472种,1种的属有297种,含2-5种的属有700种,这两种类型占总种数的65.46%。可见,少种科和少种属是植物分布的主体。     

基于循环谱截面智能分析的混合信号调制识别方法

针对已有混合信号识别方法存在智能化程度低、适应性差等问题，提出了一种基于循环谱截面和深度学习相结合的智能识别方法。理论推导分析了常见混合通信信号的循环谱零谱频率截面特征；利用提出的非线性分段映射和指向性伪聚类新方法对上述截面图进行预处理特征增强，提高了截面特征的适应性和一致性；并将预处理后的特征图与经典残差网络相结合，利用深度学习网络对特征图中调制信息的深层次细节挖掘分析能力，实现了混合信号的有效识别。仿真结果表明，该方法对噪声不敏感，当信噪比不低于-2 dB时，平均识别率大于90%；且该方法对信号参数及信号间能量比变化有较好的适应能力。     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.