用基于实数编码的自适应遗传算法求解产量预测模型

产量预测模型本质上都是具有若干待定参数的非线性模型 ,对它的求解可表示为一个连续参数优化问题。用基于实数编码的自适应遗传算法对产量预测模型进行了求解 ,并针对模型求解的特点 ,提出了自适应变异、最优个体保留、分段定义变加权适应度函数等若干改进措施 ,从而加快了运算速度 ,保证了问题的收敛 ,并可按需要区别对待不同时间阶段动态数据对拟合效果的影响。该方法具有通用性 ,几乎所有的模型都可用其求解。用实测数据对Weng旋回模型和产量双曲递减曲线进行了求解 ,实例分析表明该算法具有较强的实用性。     

一种新的支持向量回归预测模型

采用支持向量机理论建立了一种新的支持向量回归预测模型,模型的求解可转化为二次规划问题,并能实现模型参数的自动选择,运用MATALAB软件进行编程实现.用此模型对我国财政收入问题进行了预测,并与统计回归模型进行了比较,结果表明了该模型具有较好的预测效果和概化能力.     

一种新的支持向量回归预测模型

运用支持向量机（SVM）理论，建立了一种新的支持向量回归（SVR）预测模型.模型的求解可转化为二次规划问题，并能实现模型参数的自动选择.用此模型对我国粮食产量增长率的预测表明，模型具有较好的概化能力.     

基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义，为提高间歇过程生产安全性，提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题，采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重，提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性，因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分，再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析，以降低系统变量的维数，并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例，建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型，并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较，结果表明，基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

稠油油田热采开发指标预测方法研究

选取对数正态分布为产量预测模型、Compertz模型为含水预测模型 ,注采关系曲线为油汽比模型 ,联立求解 ,进行开发指标预测 .矿场实例计算结果表明 ,该方法可对稠油油藏注蒸汽开发所有指标和全过程进行预测 ,为开发规划及油藏工程设计提供依据     

公交线路的车辆调度问题——2001年全国大学生数学建模竞赛B题

通过计算机模拟仿真得到各间隔的参数，而后转化为多目标规划再求解。对已有的数据进行分析，运用模糊聚类分析法，将一工作日分为若干段。问题1：对模型1考虑了乘客的上下车人次都是定长（均匀）分布，通过计算机仿真求得各间隔的参数，然后通过多目标规划进行求解，并得到最终解。对于模型2我们考虑了乘客的上下车人数都是服从Poisson分布，用Monte Carlo法进行仿真，然后通过多目标规划进行求解，并得到最终解。问题2：在求解过程中时间段的划分对其程序有很大程度的影响，在实际采集数据中应当注意到各个时间段。     

求解单侧障碍问题的自适应投影方法

【目的】单侧障碍问题在变分不等式中具有重要的应用,但不存在或很难求其精确解,所以很有必要进行数值解法的研究。【方法】利用有限差分格式将障碍问题离散为一个线性互补问题,得到该问题的一个投影不动点算法。然后用投影方法得到了变参数的算法,并在迭代过程中自动调整参数,每一步迭代只需求解一个线性方程组。【结果】将障碍问题离散为一个有限维的线性互补问题,而该问题等价于投影问题,于是得到了求解障碍问题的自适应投影算法。【结论】最后用数值算例验证了算法的有效性,与固定参数的投影算法相比较。数值结果表明参数对自适应投影算法影响较小,而且该方法收敛速度更快。     

地球物理反问题的自适应均匀优化算法

针对地球物理反问题存在非线性和多参数性的特点，本通过对目前流行的模拟退火算法选择模型在整个模型空间具有非均匀性特点的分析，采用均匀设计模拟退火方法求解地球物理问题，为了使该方法便于应用，提出了模型不同分量的温度参数和退火过程的选取方式，提出了温度参数的具体计算方法，使该反演方法具有自适应的特点，理论和实际资料的试算表明了该方法的正确有效性。     

一种改进的线性回归预测模

用最小二乘法求解线性回归预测方程的回归系数时,计算量比较大,针对这个问题,提出一种改进的线性回归预测模型,该模型和其它预测算法配合,能够对若干种药品的销售额进行预测,挑选的药品种类越多,效率越高。最后通过具体实例验证了该模型是可行、有效的。     

自适应杂交NGA及其在多值电路分析中的应用

提出了一种具有自适应交叉算子的ＮＧＡ算法（简记为ＡＣＮＧＡ），以解决具有多模态函数的参数优化问题，ＡＣＮＧＡ能随着解空间参数结构的变化，自适应地选择不同的杂交算子并确定相应的杂交率，使解群在保持多样性的前提下，以较收敛率得到最优解集。该算法可求解非线性方程组，并主解具有任意约束关系的非线性电阻电路的所有解。