基于半变异函数的东莞市住宅价格空间异质性分析

通过空间统计学的半变异函数工具定量研究了东莞市普通住宅价格的空间异质性特征.各向异性变异分析表明东莞市普通住宅价格呈带状异向性空间分布,即在不同方向上具有不同的结构特征.各向同性变异分析表明:东莞市住宅价格半变异函数的理论模型符合球状模型,其空间变异受结构性因子的影响占62.5%,受随机因子的影响占37.5%,说明确定性因素对其空间异质性的影响大于随机因素;其变异属于中等程度的变异,变程为16.62Km.     

基于半变异函数的浙江省FDI区域差异演变

运用半变异函数分析了2000年以来浙江省外商直接投资(FDI)区域差异演变.结果表明:浙江省FDI总体空间差异在逐渐增大,而且作用于整个空间尺度因随机因素引起的空间差异也在不断提高,而由于空间自相关引起的结构化分异日益减弱;浙江省FDI空间关联效应的影响范围在不断缩小,而且其空间格局演变连续性及空间自组织性均较强;从各个方向上的分维数来看,在4个年份中,东南—西北方向的均质性较高且不断上升,而东北—西南、南—北和东—西3个方向空间差异度逐渐增大,其中东北—西南方向空间差异度最大.最后,将浙江省FDI区域差异演变的成因归结为集聚效应、技术势差、经济区位和政府政策4个方面.     

网格下基于并行混合GA的复杂函数优化算法

为了解决传统单一GA在解决复杂函数优化时容易陷入局部最优的问题,文中结合模拟退火和网格服务的思想提出了网格下基于并行混合GA的复杂函数优化算法CDOPHGA-Grid。通过比较仿真试验表明:CDOPHGA-Grid算法的收敛速度随着网格节点个数的增加而增加;在相同情况下,CDOPHGA-Grid算法比传统单一的GA的收敛速度提高了约60倍。     

基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法

针对粒子群优化算法中存在的局部收敛问题,提出一种融合惯性权重调整和群体最佳位置变异两种策略的粒子群优化算法.该算法将个体粒子的状态信息引入惯性权重策略,独立调整每个粒子的惯性权值,体现个体粒子对权重需求的差异.在最佳位置变异策略中采用分级思想,根据粒子群的搜索状态选择相应的极值变异方式,使变异操作更具针对性.实验结果表明,该算法对多个测试函数都表现出良好的优化性能,能有效避免局部收敛问题,提高了粒子群的全局搜索能力.     

基于半变异函数的住宅价格空间异质性分析——以东莞市为例

通过空间统计学的半变异函数工具定量研究了东莞市普通住宅价格的空间异质性特征.各向异性变异分析表明东莞市普通住宅价格呈带状异向性空间分布,即在不同方向上具有不同的结构特征.各向同性变异分析表明:东莞市住宅价格半变异函数的理论模型符合球状模型,其空间变异受结构性因子的影响占62.5%,受随机因子的影响占37.5%,说明确定性因素对其空间异质性的影响大于随机因素;其变异属于中等程度的变异,变程为16.62 km.     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

克里格方法中计算块间半变异函数平均值的新算法

本文给出了在克里格方法中计算块间半变异函数平均值的一种新算法。该算法基于数论中的一致分布点列而不同于均匀网格法,一致分布点列在近似计算多重积分中是最优的一种方法。     

基于地统计学和GIS的辽河上游区域土壤养分空间分异研究

利用3S技术,结合地统计学方法,对辽河吉林省段土壤总氮、总磷含量的空间变异特征和分布规律进行了研究.结果表明:研究区土壤总氮、总磷含量范围分别为0.33~3.21g/kg,0.18~0.78g/kg,变异系数分别为58.08%和41.5%,均为中等程度变异.土壤总氮、总磷的最优半变异函数模型分别为高斯模型和球状模型,空间预测模型以各向异性模型最佳.经Kriging插值分析,总氮、总磷含量为林地>旱田>水田>草地,呈纵向阶梯式变化趋势.土壤总氮密度变化主要受土地利用类型的影响,而总磷密度变化受农业活动的影响较大.区内总氮、总磷总储量分别为3 874.686t,1 136.49t,不同土地利用类型的总氮、总磷储量均表现为旱田>林地>水田>草地.     

基于主题相关性和链接权重的PageRank算法

在基于链接分析的排序算法PageRank分析基础上,提出了一种基于主题相关性和链接权重的Page-Rank改进算法.该方法首先随机选取任一链出页面,通过主题相关性评价算法获得改进的PageRank值,并重新排序.实验结果显示该算法提高了查询速度、查询准确率,并且算法具有良好的稳定性和可扩展性.     

基于权重的软件可靠性混合模型研究

基于多种现有软件可靠性模型,提出了一种使用静态权重和动态权重加权的软件可靠性混合模型,以提高软件可靠性模型的精度和稳健性.     

应用遗传算法确定组合预测权系数

给出基于遗传算法的组合预测权系数确定方法。该方法对目标函数无连续,可微等要求,能较快地收敛到全局最优权系数。仿真结果表明该方法是可行的,预测精度是非常高的。     

基于遗传和粒子群结合的文化算法

针对粒子群优化(PSO)算法的"早熟"现象,给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法将PSO/GA纳入文化算法框架,形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间,两群体空间可以独立并行演化,并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间的引导,达到改善粒子群优化算法全局搜索能力、提高计算精度的目的.仿真表明,该算法的优化性能和效率优于PSO算法、GA算法和GA-PSO混合算法.     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.     

在线租赁的规划模型及算法分析

针对DVD在线租赁问题,为了让用户总体满意度尽量大,又要让分得DVD的会员尽量多,本文建立了一个规划模型,提出了一种能在全局进行搜索的"PP算法".在保证有95%的会员能看到所需要的DVD的情况下,会员的满意度尽量的大,网站的支出尽量小.在"PP算法"的基础上采用了在局部逼近极值的算法,建立了相应的双目标规划模型,并对算法进行了分析.     

一种基于内点算法的三重目标过滤器优化算法的研究与仿真

 大规模非线性最优化一直是规划中的研究热点.内点算法是一种有效的求解大规模不等式约束问题的算法,然而大多数过滤内点算法仅考虑了可行性和稳定性,忽略了辅助性对算法性能的影响,为此本文在综合过滤器法和内点算法特点的基础之上,提出了一种新的适用于大规模非线性优化的基于内点算法的三重目标过滤器法.新算法依据内点算法的卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件,以可行性、辅助性和稳定性作为搜索步长的目标,将等式约束违反量,障碍目标函数和辅助条件作为过滤器选项计算搜索步长.通过搭建计算机仿真环境进行数值测试,从迭代次数、函数估计次数和运行时间3方面与基本过滤器法相比.测试结果表明,相同条件下三重目标过滤器法可以获得更大的搜索步长,实现快速收敛的目的.该算法具有良好的全局收敛性、鲁棒性和有效性.     

基于随机森林与L-M算法的C4烯烃制备优化模型

探究合适的催化剂组合和温度对乙醇偶合制备烯烃有着重要意义.首先,利用方差分析筛选重要影响因子;然后,通过随机森林算法分析出影响因子对乙醇转化率、C4烯烃选择性的重要程度排序：温度>催化剂质量>乙醇进样量>Co负载量>装料比;最后,利用L-M算法进行多元非线性回归,以C4烯烃收率最优为目标并借助粒子群算法得到C4烯烃收率最优值为42.5485%.     

基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。     

基于局部权重及阈值调整算法的BP网络预测模型研究

通过对基本BP算法的分析,提出了一种基于局部权重及阈值调整的改进BP算法.结合该改进算法,讨论了在Matlab中创建基于BP网络的交通运输需求预测模型并使用该模型进行预测的过程.同时,将基于局部权重及阈值调整的改进BP算法和加动量项的自适应学习率BP算法的模型的预测效果进行了比较,比较结果表明前者的预测效果优于后者.     

基于遗传优化模型反向法变极的求解与算法

基于变极绕组设计的对称块图法和遗传优化算法反向法变极的数学模型,提出了具体的求解方法及算法,给出了详细的计算流程图,研制了相应的计算机软件,实现了变极绕组设计的计算机自动化,实例证明了理论及方法的实用性及先进性.     

基于遗传算法的Logistic模型与McDill-amateis模型比较研究

Logistic模型与McDill-amateis模型的参数有明确的生物学意义,能较好的反映林木的生长过程,其参数的拟合有多种方法,应用基于实数编码的遗传算法目标适应函数采用误差平方和比例数取得了理想的结论.