应用支持向量机预测公交车运行时间

采用一种新颖的神经网络-支持向量机(SVM),来预测公交车的到站时间,其目的是要验证SVM在运行时间预测领域的可行性.该模型采用了时间段、天气、路段以及当前路段的运行时间和下一路段的最新运行时间5个输入变量.最后,应用大连市开发区4路公交线对该模型进行了校验,并得到若干结论.     

水文模型模糊多目标SCE－UA参数优选方法研究

在SCE－UA算法的基础上,结合Pareto排序和模糊多目标优选的优点,提出了水文模型模糊多目标 SCE－UA（FMOSCE－UA）参数率定方法。目标函数综合考虑了洪峰流量、水量平衡、峰现时间以及流量过程均 方差等水文过程的不同要素,使得优选的参数更能反映流域水文特征。双牌水库实例研究结果表明FMOSCE－ UA优于标准SCE－UA算法,优选参数完全可以用于实际洪水预报。     

水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法

提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto 优于关系和个体Pareto 强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用 SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。     

碧流河水库防洪决策支持系统集成研究

分析了水库防洪调度决策支持系统中系统集成的迫切性和可行性,探讨了系统集成的思想、原则和关键的解决方案．以大连市碧流河水库的系统集成为工程背景,研究了基于网络数据库和B／S模式,以Web GIS为平台和Java语言开发的分布式、可移植、可扩展的集成系统,并通过分析证明系统集成具较好应用前景。     

基于文法差异的ADO.NET组件化研究及其应用

为解决ADO.NET在多数据库访问中因驱动程序API、数据库DDL和DML语言等差异带来的系统性冗余和移植困难等问题,在抽象工厂模式中产品创建责任和消费责任相分离的模型基础上,设计了数据访问层接口和产品族,实现了ADO.NET跨数据库访问及多数据库间的动态移植.结果表明,该方法为数据访问层提供了灵活的动态扩展机制,降低了业务层和数据访问层的耦合度.     

基于SCE-UA支持向量机的短期电力负荷预测模型研究

支持向量机(support vector machine,SVM)作为一种新颖的机器学习方法已成功应用于短期电力负荷预测,然而应用研究发现SVM算法性能参数的设置将直接影响负荷预测的精度.为此在对SVM参数性能分析的基础上,提出了SCE-UA(shuffled complex evolution University ...