重力p-median模型在设施选址中的应用及检验

区位分配模型是设施选址研究中的重要方法,其中p-median模型是应用最广泛的一种.但传统p-median模型中每一需求点仅选择最近的那一个设施的假设具有一定局限性.重力p-median模型对此进行了重要改进,假设需求者根据距离和设施吸引力确定选择各个设施的概率.但目前学界关于重力p-media:n模型在实际应用中的有效性仍未达成一致.本文将重力p-median模型应用到北京市延庆县医疗设施布局的实际案例中,并与p-median模型进行比较,以检验重力p-median模型的有效性和适用范围.结果表明,重力p-median模型作出的改进具有实际意义,当设施候选点吸引力存在差异时,重力p-median模型会得到与传统p-median模型显著不同的优化结果;两个模型适用于不同的设施选择行为,在实际应用中需把握清楚所研究设施的特点才能做出合理的选择.     

最大熵分布算法及其应用

分布估计算法是一种新的基于种群进化的算法,它通过统计当前群体中较优个体的信息构建其概率分布模型,然后对模型进行抽样生成下一代群体。针对分布估计算法在求解搜寻最优网络结构的NP-Hard问题,提出一种新的最大熵分布算法,该算法以Jaynes原理为依据,利用随机变量的最大熵估计随机变量的最小偏见概率分布,并以此作为算法的进化模型,有效地降低了算法的计算复杂度。以旅行商问题和误导问题为例所进行的计算结果证明了该算法具有更高的全局搜索能力与更稳定的收敛性。     

综合客运枢纽换乘量预测方法

以出行费用、方便性、舒适性和速度为换乘阻抗,建立了基于双约束重力模型的综合客运枢纽换乘量预测模型,采用非集计Logit模型建立并标定了换乘阻抗函数,并以北京市西直门客运枢纽为例对模型进行了实证分析和验证,应用TransCAD软件完成对所建换乘量预测模型的标定且进行换乘量的预测.研究表明综合应用集计与非集计方法建立的换乘量预测模型具有较好的实用性,能较为客观和精确地预测枢纽内各交通方式间换乘量,为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据.     

基于多步寻优搜索的无人机航迹重规划算法

针对无人机路径实时重规划的安全性要求,将自学习实时A^*搜索算法与模型预测控制的思想相结合,提出了一种多步寻优搜索算法.解决了无人机在飞行过程中遇到突然出现的威胁时的航迹重规划难题,给出了应用该算法的具体步骤.通过仿真结果证明了该算法的可行性.     

复杂环境中无人机数据链干扰效果预测方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)数据链在地理环境、气象环境、电磁环境等构成的复杂环境中受干扰程度提出一种结合支持向量机(support vector machine, SVM)与功率准则的预测评估方法。首先对系统误码率以及干扰传播模型进行仿真,并针对两个单音干扰存在的情况获得仿真数据、划分干扰等级,得到学习样本;比较了特征归一化和特征降维这两种不同输入形式与4种不同核函数下的学习效果,获得了具有良好效果的预测模型;应用该模型并结合具体地理环境对实际场景进行干扰程度预测,结果与理论值相符,证明了方法的可行性和有效性;预测结果也可用于UAV航路规划与航路评估,具有很强的应用性。     

含时间幂次项的灰色GM(1,1,tα)模型及其应用

针对GM(1, 1)模型应用的局限性, 根据实际应用的需要, 利用灰色建模思想构建了含时间幂次项的灰色GM(1,1,t^α) 模型, 对该模型的建模过程、参数估计、时间响应式进行了研究, 并讨论了α几种特殊取值下的该模型的性质、适用范围、时间响应式, 并利用GM(1,1,t²) 对某沿海高速的软土地基沉降进行了拟合与预测, 获得了较高的拟合与预测精度, 通过实际应用检验了所构建的模型的有效性.     

具有可变终端代价项的非线性模型预测控制

针对离散时间非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种具有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案.此方案通过引入自调节因子,并对其设定不同的自调节规则,使终端代价函数项具备了可变自调节性能.证明了带有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案可保证闭环系统的性能.为自调节因子提出了若干自调节规则,并分别分析了它们的性质.用实例证明了研究结果的有效性.     

一种新的集成预测方法——GPVECM

采用基于遗传规划的因子提取方法来解决从大量非平稳数据中提取非平稳因子的问题,并提出一个基于遗传规划与向量误差修正模型相结合的集成预测方法(GPVECM).此方法以预测误差最小化为目标优化了因子提取过程,将因子提取与预测模型有机地集成在一起.本文应用GPVECM方法对中国进出口贸易预测进行了实证检验,取得了良好的预测结果,表明此方法能够有效地提炼数据中的信息,从而提高预测精度,进行有效预测.     

指数寿命系统可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下指数寿命系统失效率的动态Bayes评估方法.该方法依据产品研制过程中不同阶段的试验数据,利用AMSAA模型对系统失效率的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品失效率进行预测,并由最大熵方法给出产品失效率验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品失效率做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样指数寿命产品的可靠性试验评估问题.     

成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验评估问题.     

重力加速度对燃烧过程影响的数值模拟研究

重力对燃烧过程有着很重要的影响,但是在燃烧各理论模型中往往被忽略。建立三维燃烧器模型,采用数值模拟的方法,考察了正常重力和微重力环境下炉膛内温度场的变化规律、热力型NO浓度分布规律和流场的变化情况。经计算分析表明,在正常重力和微重力环境下高温区的形状,炉膛内的温度场,火焰的传播速度,污染物的生成浓度和流场等都发生了很大的变化。这将有助于探索重力因素对燃烧过程的影响,更进一步了解燃烧过程的基本规律和机理,对改进燃烧模型有重要的意义。

Abstract：

Gravity has a significant impact on the combustion process; however, it is often overlooked during the various combustion theoretical models. Three-dimensional model of reverberatory furnace was set up; the numerical simulation was used to study the changing law of temperature field, concentration distribution of thermal NO and flow field in a refining reverberatory under the conditions of the normal gravity and microgravity environment. As a result of calculation and analysis, the flame shape, temperature inside the furnace, flame propagation speed, pollutants generated concentration and flow field have taken place in great changes. This will help to explore the gravitational effects of factors on the combustion process, better understanding the basic laws and mechanism of the combustion process and it has important implications for improving the combustion model.     

基于Simulink的广义执行机构仿真模型库建模

为了提高方案生成后仿真模型的建模效率,建立了基于Simulink的广义执行机构仿真模型库。该模型库将广义执行机构分为执行机构和驱动元件两类,分别建立了支持广义执行机构仿真的执行机构库和以驱动输入分类的驱动元件模型。其中执行机构库使用屏蔽实现了模型接口的封装,同时将每个模型的基本参数定义为变量来表示。设计者可通过直接搜索调用方案解对应的仿真原型或分解和手工合并相关模型文件来快速构建仿真模型。以某船载装置移动机构和惯性振动筛机构的方案设计为例说明了仿真模型库的有效性。     

一类离散灰色模型及其预测效果研究

GM(1,1)模型是灰色系统理论中最重要的内容之一,针对该模型在预测时出现的预测精度问题进行讨论,进而建立了新的离散灰色模型:始点固定离散灰色模型(SDGM)和终点固定离散灰色模型(EDGM),运用大量的数据模拟和预测,将新建立的2个模型和GM(1,1)模型的进行效果比较,发现新建立的2个模型均比GM(1,1)模型有更高的模拟精度和预测精度.     

基于分解技术的动态多目标引力搜索算法

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1,1）模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。     

基于角色块的工作流模型挖掘

工作流挖掘可以从工作流日志中提取信息以获取工作流模型,但以往的研究得到的工作流模型基本上是基于活动的。首先对URPA模型进行了扩展,得到基于角色块的USPA模型。在此基础上,提出了一种基于角色活动图RAD的工作流模型挖掘算法。该算法利用管理者角色,以角色块结构表示工作流模型,满足US-PA模型。     

矿井巷道的MIMO无线信道建模与性能仿真

矿井巷道电波传播环境非常复杂,建立MIMO无线信道模型有助于将无线通信技术应用到煤矿井下。针对矿井巷道中MIMO无线传输环境,提出一种随机独立的MIMO信道,然后根据矿井巷道的富散射环境,对该信道矩阵进行修正,建立了两种空间相关的MIMO信道模型。文章对包含完全独立路径的瑞利信道模型的奇异值和信道容量进行了分析比较,并对不同信道模型下的系统性能进行了仿真。仿真结果与文献的实测结果对比说明建立的模型不失一般性。

Abstract：

The radio propagation situation is very complex in mine laneway,so it is important to establish an efficient MIMO channel model for applying wireless communication technology to coal underground.A stochastic MIMO channel model was proposed firstly based on wireless propagation environment in mine tunnel,and then two spatial correlative channel models were established through correcting channel matrices based on abundant scatter environment.The singular values and the channel capacity obtained with a Rayleigh channel model were compared,and system performance of different channel models were simulated.The simulation results indicate that the established channel models are feasible by comparing with measurements results.     

债券利率期限结构的构造方法与实证检验

在分析利率期限结构的多种构造方法的基础上,运用上交所国债数据对其中常用的4种构造模型进行较系统的实证对比检验。结果表明,多项式样条法和B-样条法在价格拟合度方面占有明显优势,而N elson-S iegel模型和Svennson模型构造的利率期限结构规范性较好;B-样条法在利率期限结构的拟合精度、曲线光滑性及平稳性方面的综合效果最好。对上交所债券数据的跟踪计算表明,B-样条法算法稳定可靠,能够准确及时地反映国债利率期限结构的变动特征,推荐作为当前债券利率期限结构的构造方法。     

基于数值微分技术构造鲁棒估计模型的方法及其应用仿真

在研究宏观空间运动特性的基础上，利用数值微分作为表达工具描述未知运动过程的动态特性，构造了数值微分型滤波模型（NDFM）和数值微分型滤波－预报联合模型（NDFPM）。这种方法能根据各种应用要求对动态特性完全未知的运动过程建立结构简单、鲁棒性强的估计模型，而且容易选择估计算法获得满意的性能。本文对未知扰动作用下的被控过程建立NDFM并实现状态重构和扰动补偿；对动态未知的被跟踪目标建立NDFPM并估计出运动参数的当前值和一步预报值。仿真结果表明这两种模型具有较强的鲁棒性和满意的估计精度。     

人地关系的系统动力学模型研究

采用系统动力学的研究方法 ,建立起了人口总数与环境承载力之间的系统动力学模型 ,并在一定的假设基础上给出了三个关于人地关系的有代表性观念的模型 :冲突模型、掠夺模型以及和谐模型 .通过对这三个模型的分析 ,得出了人类与自然环境长久共存的条件 ,以及在怎样的条件下人口总数最大等结论.