求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

遗传算法在自编码棒位测量方案寻优中的应用

自编码棒位测量方案是针对目前广泛采用的线圈编码电传感器线圈数量多、结构复杂等缺点而提出的新的方案。但自编码方案的寻优，尤其在测量步数较大时，将是十分困难的事；而遗传算法寻优具有效果的鲁棒性和全局优化能力。该文应用遗传算法解决反应堆控制棒位置测量系统中的自编码方案寻优问题，取得了满意的结果，从而为寻找最佳自编码方案提供了有效的方法。针对反应堆控制棒位置的问题，对标准遗传算法ＳＧＡ提出了一些实用性的改进，以提高其寻优成功率，并减少计算量，加快收敛速度。     

过共晶铝硅合金的熔炼及变质处理

通过试验，对中硅过共晶铝硅合金的熔炼及变质处理进行了探讨。确定了能在一般工厂的铸铝车间中实施的优质工艺方案：合金在（７８０±１０）℃熔化，精炼后，在（７６０±１０）℃进行变质处理，加入复合变质剂，静置，降温浇注，其结果使合金显微组织中的初晶硅尺寸小于５０μｍ，同时使共晶组织细化；使合金的抗拉强度提高３２％，使合金的切削加工性明显改善，为该合金的实际应用创造了条件。     

复合孕育剂在发动机缸体上的应用研究

采用较高碳当量的铁水成分，分别加入几种孕育剂对其进行孕育处理，同时加入合金元素。试验及实际生产结果表明，选择６０％BaSi 40%SiFe作为高碳灰铸铁件缸体的复合孕育剂并加入合金元素，其抗拉强度能稳定在２５０ＭＰa以上，并减小白口宽度和断面敏感性，达到了设计要求，笔者对孕育机理进行探讨，并对孕育后的组织进行分析。     

钢水升温用发热剂的热力学研究

根据热力学原理，作者利用计算机的计算功能，对大量单质合金、炉渣的氧化热效应、生成热效应进行了计算。对计算结果进行分析、比较，得出四种单质、四种合金有希望作为钢水升温用发热剂。     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

求解多目标优化问题的多智能体遗传算法

目的 在求解多目标优化问题时，总是希望获得尽可能多的Pareto解，且这些解能够较均匀地分布在目标空间的Pareto边界上。方法 通过引入智能体的概念，并将多个智能体组成的多智能体系统与经典遗传算法相结合，给出了一种求解多目标优化问题的多智能体遗传算法。结果 对每个智能体在其邻域内进行局部Pareto寻优操作，而不是在整个群体中进行Pareto寻优，从而保证了群体的多样性，并在一定程度上抑制了种群的早熟现象。结论 该方法能够找到问题的分布较均匀的Pareto最优解。     

利用富锰渣冶炼AlMnSi系列合金

在实验室条件下，首先利用我国南方某厂的富锰渣，在25kVA单相直流矿热炉中，用电热法冶炼高硅硅锰合金，采用低碱度渣、渣中配加少量的MgO等措施可以明显提高合金中的锰与硅的含量。再用实验得到的高硅硅锰合金，配加适量废铝在感应炉内熔炼AlMnSi合金，通过半工业性试验得到了优化高硅硅锰合金和AlMnSi系列合金。该系列合金可广泛用于炼钢复合脉氧剂和合金添加剂，且能创造显著的经济效益。     

采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法

针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优。该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代最优值的关系来选择不同的步长计算公式,以实现搜索步长的自适应更新,使其不仅具有果蝇优化算法调整参数少、计算速度快的优越性,而且提高了果蝇优化算法的寻优精度和全局寻优能力。仿真结果和磨机负荷应用表明,与基于网格搜索法、粒子群优化算法以及未改进的果蝇优化算法所建立的预测模型相比,基于改进的果蝇优化算法所建立的预测模型可以显著提高磨机负荷的预测精度,能更准确地描述出磨机负荷的变化规律。     

多重卷积算法下的精度优化分配研究

提出了一种按多重卷积算法进行精度分配时,利用最小经济夹角,并以公差等级作为寻优单位的精度优化分配方法,大大减少了寻优次数.不仅使精度分配结果更为精确.而且运算迅速、简便,使其更为实用。     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

一元回归的数值解法

本文基于数值模拟原理,提出一元线性回归的数值解法,并分别就一元线性回归和一元非线性回归问题进行讨论,结论表明,一元线性回归的数值解法与数理统计解法结果完全吻合,但一元非线性回归的数值解法比所谓的线性化数理统计解法可靠,且对不可线性化非线性回归问题,用数值解法亦可求出回归结果。     

Quantitative exploration of the mechanisms behind the urban thermal environment in Beijing

The driving mechanism behind the formation of urban thermal environments is the result of a combination of factors.Beijing was chosen as the study area,and the technique of principal component analysis (PCA) was used.A spatial regression method was also applied for quantitative explanation of the thermal mechanism.Multiple Landsat thematic mapper images were used to quantify potential causing factors.Considering the eigenvalues of each factor and its relationship with land surface temperature,the first three principal components (PCs) are regarded as the main causative factors explaining the mechanism as independent variables.The first three PCs mainly reflect urban construction,road density and the normalized difference vegetation index (NDVI),respectively.Ordinary least squares,spatial lag and spatial error regression models were established separately for the relationships between the first three PCs and land surface temperature (LST).In the two spatial regression models,z-statistics for both the spatial lag parameter (ρ) and spatial residual parameter (λ) are significant,indicating the necessity of using spatial regression to replace the OLS regression model,as well as indicating that the spatial error regression model is superior to the spatial lag regression model.Overall,the normalized difference builtup index (NDBI) and road density are the most significant positive contributions to LST.     

回归分析在短跑教学中的应用

针对教学中学生１００ｍ跑的具体情况，采用逐步回归分析方法建立了回归方程；在此基础上，分别以各相关因素、１００ｍ跑成绩作为因变量与自变量建立了多项式回归方程，并依据正态分布理论制定了各因素平衡发展的标准。上述方法在指导短跑教学中取得了较好的效果。     

云南桔小实蝇发生量预测模型研究

2003-2008年从田间系统地监测了云南元江和华宁桔小实蝇的发生规律.将诱虫资料和温度、湿度、雨量、光照等气象资料作为预测因子,采用简单逐步回归和多因子互作回归分别进行拟合,建立了不同发生量预测预报模型,并对其进行检验.结果表明发生量与多因子交互之间存在相关关系,可采用预报模型较为准确地预测出桔小实蝇的发生量,且多因子互作组建的模型比简单逐步回归的结果可靠.     

资产方程中回归函数的局部线性加权估计

通过将标的资产价格所满足的积分方程转化为回归模型,建立了回归模型中回归函数的局部线性加权估计.利用回归函数的估计构造漂移系数的样本估计量,并证明了所构造样本估计量的均方收敛性.从而使利用样本估计量构造漂移系数的估计成为可能.     

三种金线莲叶面积回归方程的建立

以三种金线莲的成熟叶片为材料,分别测量叶面积,叶长和叶宽。运用Excel软件对测量值进行统计处理,运用SPSS19.0统计软件对测量数据进行回归分析,建立了估算金线莲叶面积的一元、二元和三元回归方程。该研究结果为金线莲叶面积的快速、准确的测定提供了一个科学有效的方法,在金线莲科学研究和生产实践中有较好的应用价值。     

二次回归正交设计最优化方法在悍条配方中的应用

本文以节能焊条的研制过程为例,系统的介绍了二次回归正交设计最优化方法在焊条配方设计中的应用及计算机编程原理,并给出了验试结果的计算机输出形式。这种方法的优点是可以考查因子之间的交互作用,试验次数少,方程精度高,而且求出的回归方程含有自变量的各系数之间不相关,大大方便了理论分析。     

基于异方差回归模型估计的算法及程序设计

本文利用牛顿迭代法研究了积性异方差回归模型的估计与群组异方差回归模型的估计,并设计了该算法的计算程序,作为它的应用,计算了积性异方差回归模型估计与群组异方差回归模型估计的两个实例.     

采用预测模型预测水库水的藻类生长潜力

利用南方某水库原水模拟藻类的原始生长条件,通过探讨水体中初始氮磷浓度与藻类生长潜力之间的相互关系,建立了以初始总氮和总磷浓度为因子的藻类生长潜力回归模型;通过对藻类生物量变化与各种环境因子变化的回归分析,筛选出溶解氧、氨氮和总磷作为影响藻类生物量最显著的变化因子,并以这些变化因子建立了藻类生长速率回归模型．验证结果表明,两个模型的预测值与实测值吻合程度良好,具有较高的准确性和实用性．