基于CUDA并行平台实现核膜系统求解可满足性问题的研究

膜系统能以空间换时间的方式在多项式时间内求解NP难问题,作为膜系统中的一个新类型,核膜系统不仅包含了不同类型膜系统的特征,而且能提供一种统一性的描述．因此基于核膜系统构建系统模型,并以此求解一个典型的NP难问题：可满足性问题．为了加速对核膜系统的仿真过程,程序将在CUDA并行方式下仿真实现,通过与传统的串行方式比较,使用CUDA能减少95％的仿真时间,这也表明使用CUDA并行方式非常适合仿真核膜系统．     

基于最小方差控制的列车横向半主动悬挂控制系统设计

为了改善列车在高速运行状态下的平稳性以及提高乘坐舒适度,采用最小方差控制算法对半主动悬挂控制系统进行仿真分析,并给出基于最小方差控制的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用Matlab-Simulink搭建仿真平台。仿真结果表明:该算法与传统被动悬挂方式相比,横向减振效果得到明显改善。     

基于GPC-PID的铁路列车横向半主动悬挂控制系统设计

为了实时地在线优化PID控制器参数,使其能够应用于复杂的列车悬挂控制系统中,将PID控制器与GPC(广义预测控制)算法结合,利用广义预测算法局部优化策略优化KP、KI、KD参数,设计了GPC-PID控制器,对实际列车建立了17自由度仿真模型、在线辨识CARIMA(受控自回归积分滑动平均)模型,最后给出基于GPC-PID的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用Matlab中Simulink搭建仿真平台,仿真结果表明方案有效,提高了列车的平稳性.     

基于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测

在BP神经网络（Baek-propagatlon neural network, BPNN）模型中引入人工免疫算法（Artificial Immune Algo-rithm,AIA）,给出了AIA-BPNN模型,基本思想是结合AIA算法的搜索特性和BPNN 模型的优良性能,可以进一步提高学习能力．与实际电力系统结合构造了AJA-BPNN电力系统短期负荷预测模型,通过使用AIA算法,优化BPNN的权值和阈值。使BPNN权值和阈值选择的盲目性得以克服．