基于遗传算法建筑高度的优化求解

随着我国经济与现代化技术的发展,高层建筑规模和数量快速的增长,人们对高质量居住环境的要求越来越高.以往涉及有关日照方面的建筑优化设计问题,存在计算规则和方法过于复杂,数据精度无法保证以及操作性差等问题.因此,采取更有效的方法对建筑日照进行分析与建筑高度的优化设计势在必行.遗传算法与传统的优化方法相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,计算时间少,鲁棒性高等优点,广泛地应用在建筑优化设计方面.鉴于此,本文提出一种基于遗传算法的日照约束下建筑高度的优化求解方法.该方法首先将有效时间划分若干个时间切片,基于窗口日照分析确定被遮挡窗口的数量,进一步将拟建建筑区域分割为与时间切片等量的方格,并向上拉伸为遮挡小柱,基于小柱棒影和小柱到窗体距离之间的关系,计算窗口日照累计时间;然后,基于窗口最小日照时间的约束,构建拟建建筑高度最佳值的数学模型;最后,针对该数学模型,设计交叉和变异操作,并增加评价操作,求解最佳建筑高度.实验结果表明,所提方法能够自动求解拟建建筑的高度最优值,并能够准确获得被遮挡窗口的日照累计时间.本文方法还可以在建筑申报以前就计算出该地块的建筑最佳高度,从而计算出该地块最大能开发出的建筑面积,为审批人员批准建筑申报提供了依据,为建筑结构优化设计提供一种有效帮助.     

灰色理论和线性回归模型在印刷变形中的数据预测分析

对前期数据分析整理并剔除异常数据后,利用线性回归方法和改进的GM(1,1)方法对印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ值进行预测.所采用的方法有效降低了数据的相对误差,提高了预测数据的精度,使得预测数据有了更高的准确性和适应性.实验及仿真结果表明,利用本文所给出的灰色预测模型对印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ的值进行预测,得到的预测期望值远优于单纯的回归模型和GM(1,1)模型.     

贝叶斯不精确知识推理在弹药贮存中的参数估计

应用不精确知识推理中的贝叶斯概率推理方法,研究航空弹药在长期贮存中分布函数的参数估计,改变仅以储存年限来评判弹药质量的方法,为弹药的质量管理和更新换代提供了科学依据,提高了弹药贮存的军事性和经济效益.     

贝叶斯不精确知识推理在弹药贮存中的参数估计

应用不精确知识推理中的贝叶斯概率推理方法，研究航空弹药在长期贮存中分布函数的参数估计，改变仅以储存年限来评判弹药质量的方法，为弹药的质量管理和更新换代提供了科学依据，提高了弹药贮存的军事性和经济效益．     

基于科学有效学习亚伟速录的研究

亚伟中文速录技术是进行实时语言信息采集的关键技术,它采用专用键盘和专用软件对语言信息同步记录并转化为文字,是中文信息处理必不可少的重要环节,科学合理地利用有限课时保证学习质量和效果尤为重要。     

NBA赛程的多因素层次模糊评价模型

NBA赛程的编制对每一支球队都有利弊，本文将08-09赛程进行数字化处理，对数据进行了详细统计和定量分析，运用模糊数学的方法，将赛程建立模糊关系模型，利用综合评价向量S=W·R（“·”为模糊算子）得到在08—09赛程各队的有利排名。