能源生产的模糊预测

基于经济变量和状态的模糊性,建立计量经济模型,运用模糊聚类(FCM)算法对样本空间进行聚类划分,获取模糊相似矩阵,优化经济变量输入输出关系,对经济变量进行拟合和预测.将模糊聚类方法用于复杂的能源系统,对我国能源生产进行预测,把预测结果与实际值进行了比较,结果表明误差较小,同时还将此预测与多元回归预测进行比较,结果表明用模糊方法对能源生产进行预测效果更好.用同样的方法可以对经济领域中诸如消费、货币需求、产品需求等进行预测,其应用领域是广泛的.     

一种基于逆向求解的双机吊装动作规划方法

两台起重机协同吊装中由于起重机间的协同关系增加了其动作规划的复杂度,特别是起重机与被吊物间位置关系(即单封闭链结构)及起重机行走转弯时的非完整运动学约束易导致规划效率低、规划动作序列不优等问题.针对双机吊装系统中的单封闭链及非完整运动学约束问题,采用逆向求解的思路,以被吊物及起重机下车为驱动的构建方法,从被吊物的角度来建立双机吊装系统模型,并将位姿变量分为主动、被动变量,对于主动变量采用改进RRT-Connect++算法规划得到,再求解封闭链方程得到被动变量.最后用两个案例分析验证了该求解思路的可行性和规划的高效性.     

用Weighted fusion方法对森林中蝙蝠活动数据做变量选取

利用Weighted fusion变量选择方法,分析了森林中蝙蝠活动数据.计算了各变量之间的样本相关系数,画出了响应变量与预测变量之间的散点图,对预测变量按照重要性进行了排序,并且根据AIC与BIC准则选出了跟蝙蝠活动显著相关的预测变量.     

基于径向基函数神经网络的海南省社会经济数据分析

本文提出了基于径向基函数神经网络的预测方法,综合分析了近年来海南省经济数据的特点,考虑了决策变量之间的耦合和不确定关系,并解释了变量构建决策因子矩阵,同时将预测函数作为目标矩阵,使用神经网络方法训练权重,仿真结果证明:分析可行有效,可对经济走向做出合理的预测.     

时间序列预测在社会商品零售中的应用研究

神经网络和遗传进化的方法在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP),径向基函数(RBF)网络和遗传规划算法(GP)等等。本文通过实例分析,比较了以上的几种方法,计算了各种预测模型的精度和推广预测能力。     

鲁棒线性规划在预测控制中的应用

研究了在稳态模型不确定情况下有约束的多变量预测控制系统的稳态目标计算问题。根据统计学的原理考虑模型参数的变化 ,确定出系统稳态益阵可能变化的最大范围 ,将原来的线性规划问题转化成鲁棒线性规划问题 ,并利用求解二次锥规划问题的方法解决新的规划问题。在Shell塔模型上的仿真实验证明 ,稳态目标计算采用鲁棒线性规划的控制系统更加稳定可靠 ,而且能够满足经济优化要求     

反问题与神经网络相结合的混流泵叶片优化设计

针对三元扭曲叶片优化设计过程中设计变量较多的问题，采用动量矩为设计变量，再通过反问题计算得到叶片来间接对叶片进行参数化；针对评价函数计算量太大的问题，根据试验设计理论安排训练样本，采用神经网络建立设计变量与目标函数间的复杂的响应关系，并且详细研究了反向传播和径向基函数2种网络在对评价函数进行预测过程中的应用，建立了一种新的叶片优化设计方法，与传统的优化方法相比，其设计变量数目较少，以叶轮内的三维粘性流动分析为基础且大大缩短了计算时间，利用此方法对一台混流泵的扬程和效率进行优化，所得叶片性能良好，从而验证了此方法的有效性。     

用Excel完成多变量间的相关分析——以四川某气田储层孔隙度与其控制因素的关系为例

介绍了用Excel工具库中的数据分析进行多变量间相关分析的方法,不需编程和计算就可快速得到分析结果.将此方法用于某油田储层砂岩孔隙度控制因素关系的研究,取得良好效果,变量间的定量相关关系显示出较为确定的地质意义;另外,该方法也可用于数学及相关学科的教学中.     

影响城市用地情况因素的预测

城市人口的变化将影响城市的土地使用,因此对城市人口的预测有着重要的意义。它为计算城市用地情况提供数据,通过城市人口和城市用地情况的关系,可以计算出城市的用地情况。在研究中,采用遗传神经网络对城市人口进行预测,应用标准BP神经网络和遗传BP神经网络分别对城市人口进行预测,比较两种算法预测结果的准确性。分析了城市人口与城市用地情况变化的关系,为对城市用地情况变化的预测打下了基础。     

遗传规划在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

采煤工作面瓦斯涌出量的预测对于矿井设计和安全生产有着重要意义．由于影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确,而遗传规划特别适用于各影响因素之间因果关系不明确的复杂非线性问题,因此,它为预测采煤工作面瓦斯涌出量提供了一条新的技术途径．应用遗传规划理论,建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果显示,预测精度满足要求．表明该方法是可行的、合理的     

模糊物理规划及其应用研究

物理规划(Physical Programming)是一种新的处理多学科优化设计问题的有效方法．本文考虑了多目标系统的模糊性,给出了相应的多学科优化设计问题的解决方案,称为模糊物理规划．利用遗传算法求解数学模型,解决了最终优化目标可能存在多个局部最优解的问题,拓宽了模糊物理规划的应用范围．最后,应用模糊物理规划进行了直通旅客列车开行方案的优化．     

基于演化规划的入侵检测规则挖掘算法

本文将演化规划应用于入侵检测规则自动提取,利用演化规划灵活的个体表示得到自然描述的规则,使规则易于理解,利用演化规划全局寻优的能力得到较好的入侵检测规则,从而降低误报率和漏报率.文中改进了适应度函数,最后给出了实验结果,并与其它文献的同类实验结果进行了比较,证明了改进演化规划的有效性和先进性.     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

一种改进遗传算法及应用

提出一种改进遗传算法．它是以实数编码，采用自适应Pc、Pm与固定的Pc、Pm相结合，引入生物进化编程（EP）思想，利用不同形式的评判函数，完成遗传操作．实验表明，该改进遗传算法具有快速、有效的特点，提高了GA的优化能力．     

排水管系设计的罚函数离散优化法

结合排水工程的特点，提出一种新的罚函数离散优化方法，建立排水管系优化设计模型，并提出了整体控制与局部控制相结合的水力计算方法，对各设计方案进行选择，成功地解决了现有优化方法中如动态规则法，拟差动态规划法，两相法等未能解决的一些问题?     

土坡各参数对土坡稳定性的影响研究

建立了边坡稳定性分析的平面直角坐标系,得到了该坐标系下的边坡稳定分析瑞典圆弧法的积分表达式。以简单均质黏性土坡为研究对象,结合 Matlab 遗传算法工具箱,建立了基于瑞典圆弧法的遗传算法优化模型,实现了边坡稳定分析最小安全系数的自动寻优。通过实例进行验证和对比,表明该方法是行之有效的,经大量实例计算,得到了土坡参数对土坡安全系数 Fs 、滑移体断面面积 A、滑移体周长 L 的影响的规律。     

时间序列预测及在汇率市场中的应用

遗传编程(GP)和基因表达式编程(GEP)是在遗传算法的基础上发展而来的遗传算法的新分支,它在个体的表示、个体的处理和结果的形式等方面与传统遗传算法有着显著的区别和优势.本文针对汇率市场对象的特点,分别研究了用遗传算法,遗传编程,基因表达式编程进行预测,取得了满意的效果.     

基于Rankine源法的船体线型优化设计

在船舶初步设计阶段,为了快速、准确地获得阻力性能优良的船型方案,将势流兴波阻力理论Rankine源法、黏性理论和最优化技术有机结合,开发了适用于实船的线型优化设计程序.在优化计算过程中,将降低兴波阻力作为主要目标,将排水量限制作为基本约束条件,将反映船型变化的船型修改函数参数作为设计变量,采用非线性规划法中的SUMT(sequential unconstrained minimization technique)内点法进行最优化计算.通过对某高速水面舰船前半体不同区域的优化计算,获得的改良船型降阻效果明显,由此验证了该程序用于船型优化的有效性和可行性.     

基于GM（1，1）模型的趋势预测方法及其应用

基于灰色理论中GM(1，1)模型提出了一种新的预测方法(趋势预测)，再将其应用到组合预测中，运用遗传算法调整组合预测权系数从而得到最优解。通过实例证明，该方法是正确的，算法是有效的。     

遗传程序设计及其在符号回归问题中的应用

介绍了遗传程序设计的基本原理,以及遗传程序设计的算法设计及其实现的几个关键问题。将遗传程序设计应用于符号回归问题,获得满意的结果。同时也表明其在复杂问题的自动求解上比遗传算法具有更强的复杂结构表达能力和解题能力。