改进遗传算法在天然气管网设计中的应用

针对树状管网问题,基于图论的基本原理,结合遗传算法的特点,应用改进遗传算法,对具体问题设计了相应的适应度函数、单亲换位算子、倒序算子以及重组算子,并建立了可行解判别矩阵。通过计算发现,改进算法能够获得最优解,证明改进算法可行有效。     

腹腔镜下开窗去顶术治疗非寄生虫性肝囊肿临床体会

文章旨在探讨腹腔镜治疗非寄生虫性肝囊肿的方法和疗效。2008～20I2年腹腔镜下为18例非寄生虫肝囊肿患者行开窗去顶术，并注入20高渗盐灌洗残留粘膜。18例手术全部成功，无中转开腹。手术时间50～80分钟，随访时间6个月～5年，4例复发。应用腹腔镜技术治疗先天性肝囊肿具有创伤小、病人恢复快、术后并发症少、住院时间短等优点，还能取得病理资料，是治疗非寄生虫性肝囊肿的首选方法。     

密度泛函数理论研究取代基对 X-PhPhCH=NPh-Y构型的影响

采用密度泛函方法在B3LYP/6-31G*水平上优化了49个模型化合物X-Ph Ph CH=NPh-Y的几何构型,获得了化合物苯胺环与C=N的二面角τ2.为了验证计算结果的可靠性,合成并培养了Ph Ph CH=NPh-OMe化合物的单晶.研究表明,二面角τ2随着取代基X和Y的变化而显著地变化,τ2变化范围为142.42°~156.90°.计算结果和实验数据基本吻合,表明该计算方法具有较好的可靠性;在此基础上,研究了模型化合物中取代基对二面角τ2的影响,同时还构建了一个能表达取代基和分子构型关系的定量模型.该研究为探讨芳基希夫碱分子中取代基对分子构型的影响提供了一种切实可行的方法.     

互连线对集成电路设计的影响

伴随着集成电路特征尺寸的减小,特别是达到深亚微米量级之后,集成电路设计所受的影响因素逐渐增多并且改变。互连线作为一个影响因素,也已经成为集成电路设计的主要影响因素。下面我们将对互连线如何对集成电路设计产生影响及其解决办法做进一步的探究。     

独立源与相干源并存的信源数估计

大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。     

抵港和装卸时间不确定情况下的离散泊位分配问题

在港口实际运营中,由于船舶航速变化、天气因素、岸桥机械故障、岸桥效率变化、人员安排变动等原因,船舶的抵港和装卸时间产生不同程度的波动,影响泊位分配计划的可操作性.为研究船舶抵港和装卸时间这两种不确定情况对于制定泊位分配计划的影响,本文针对离散泊位,建立了集装箱码头泊位分配的混合整数规划模型,并设计算例,采用Cplex求解.通过考虑抵港和装卸时间波动的随机性,计算不同波动程度下的船舶总在港时间,并与确定情况进行比较,得到两种不确定情况对于船舶总在港时间的影响规律.     

关于幂级数知识误区的几点讨论

幂级数是本科生数学课程中十分重要的内容,许多学生对幂级数的认识存在一些误区,本文旨在对其中一些容易混淆的知识点做一些讨论。     

阐述建筑消防设计及监督管理工作体制

建筑消防设计工作是建筑交付使用后,保障使用者生命财产安全、建筑物财产安全的关键。随着我国社会经济不断发展,建筑业的迅猛发展,尽快完善建筑消防设计及其监督管理工作,筑好建筑防火的第一道防线。本文试就建筑消防设计及监督管理工作的概念、意义及存在问题、解决方法等作简单阐述。     

基于IVMD-CS-LSTM的超短期风电功率预测算法设计

功率预测对提高风电电能质量、减少风电并网时对电网的冲击起着重要作用.针对风电功率数据特征,提出一种基于改进变分模态分解（Improved Variational Mode Decomposition,IVMD）的长短期记忆神经网络（Long-Short Term Memory Network,LSTM）的风电功率预测算法,并利用布谷鸟（Cuckoo Search,CS）算法对LSTM进行超参数寻优.首先,通过相关性分析,对风电场10类数据进行特征筛选,确定与功率相关性最大的两类数据作为模型的输入数据.接着,利用IVMD计算最大包络线峰度,确定变分模态分解的最佳分解参数,将原始风速序列进行分解,得到时间尺度各异的本征模态分量（Intrinsic Mode Functions,IMF）.最后,针对LSTM神经网络模型的超参数优化困难、难以得到最优解等问题,提出采用CS算法对关键超参数进行寻优,建立了IVMD-CS-LSTM预测模型,得到了风电功率短期预测结果.采用实际风电场数据对算法进行测试,与常用预测算法比较,预测结果有更高的精度.