基于MPI的eclipse并行计算在油藏模拟中的应用

随着进行油藏模拟数据量增加,计算步骤日渐复杂,利用传统计算机来模拟,为了达到理想的模拟速度和效果,其硬件平台的投资将很高。本文设计并实现一种通过在windows下配置mpich2以建立的eclipse parallel并行计算,通过交换器和网线建立PC集群代替原有单个计算机来做油藏模拟。利用eclipse parallel,我们模拟并实现并行平台的要求,四台计算机同时计算程序,一台显示结果,通过使用实际数据对并行油藏模拟的稳定性和并行效率进行测试,测试显示在PC集群系统上高效运行eclipse进行油藏模拟模拟计算是可行的。     

基于智能空间环境的群体行为建模研究

为了能够逼真模拟复杂虚拟环境中大规模群体行为,在国内外相关研究成果基础上提出一种基于分层智能空间环境的群体行为模型建模方法.基本思想是把传统的三维连续地理空间环境分解为一组局部智能空间环境对象,对象中不但存储有约束个体行为模型的基本约束信息,同时还储存有不同个体在环境不同区域可执行的行为信息.这样,虚拟环境中的个体可以在其所处的具体环境提供的信息的约束和指导下进行实时行为合成与决策.仿真实验表明,该方法不仅能够逼真的模拟大规模群体在复杂虚拟环境中的各种规范化行为,而且可以有效减少个体决策模型的计算量,提高模型运行效率.     

非完整复曲线的坐标计算

复曲线两交点间未设置基线而采用两圆曲线的切线交叉连接,是高速公路中较特殊线路形式.本文通过对非完整复曲线的分析、研究,介绍了在进行此类复曲线放样前所用的坐标计算方法.     

基于层次贝叶斯模型的成渝地区双城经济圈雾霾监测影响因素分析

目的 建立科学有效的雾霾影响因素分析方法,解决成渝地区区域性中轻度大气污染问题。 方法 获取成渝地区双城经济圈 2014—2022 年空气质量逐时监测数据,结合数据的嵌套结构特征,构建年度时间-站点-地区三水平层次贝叶斯发展模型,并进行经典 OLS、IGLS 估计,经验贝叶斯和完全贝叶斯的对比分析,论证了完全贝叶斯方法的优势。 结果 PM2. 5 浓度受大气污染物、气象、人口、经济、产业结构、农业生产综合因素影响,PM2. 5 浓度变化速率受到 CO、SO2 和城镇化率的影响。 结论 利用层次模型建模分析具有嵌套多层次结构的雾霾监测数据,更科学合理,再借助贝叶斯统计具有利用先验信息和学习机理的优势,更有助于提高模型参数估计和预测精度。     

复方葛根汤诱导结肠癌HCT116细胞铁死亡分子机制研究

为探究复方葛根汤对结肠癌HCT116细胞增长作用及其分子机制,通过MTT法检测、克隆形成、形态学分析探讨复方葛根汤对HCT116细胞增长作用,以活性氧试剂盒检测、荧光显微成像及蛋白免疫印迹法探究其分子机制。研究结果显示,与溶媒对照组相比,复方葛根汤能显著抑制HCT116细胞增长能力,并呈浓度和时间依赖性,机制上能显著增加细胞内活性氧,显著上调铁死亡相关蛋白PTGS2、ACSL4蛋白的表达,及明显下调铁死亡相关蛋白GPX4表达,表明复方葛根汤可能通过诱导铁死亡机制抑制HCT116细胞增长。     

“碳中和”目标下企业绿色核心技术创新策略研究——基于SD演化博弈分析

运用前景理论,构建企业与学研方绿色核心技术创新合作策略的动态演化博弈模型,采用系统动力学数值仿真模拟博弈双方决策过程,探究企业与学研方博弈的影响机理。结果表明,博弈双方初始合作意愿和政府补贴价值感知对企业绿色核心技术创新具有正向促进作用,双方参与合作成本价值感知具有负向调节作用。最后提出增强企业社会声誉价值、规制核心技术合作及拓展政府绿色补偿渠道的对策建议,为企业提供进行绿色核心技术创新的有利条件。     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于运动信息和相位一致性的运动目标提取

提出一种新的时空结合的运动目标分割方法。该算法首先在累积帧差图像上使用改进的高阶统计(HOS)算法检测出运动区域,用最大连通区域表示初始运动目标模板,利用基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法提取出每一帧的单边缘信息,结合初始运动模板与空域边缘图像得到更精确的运动目标模板,最后结合原图像分割出运动对象。实验结果表明该算法能从对比度较小和噪声较大的视频序列中精确地提取出运动目标,且不受光照变化的影响。     

一种非线性系统多项式逼近的建模方法

提出一种简便的非线性多项式逼近建模方法。对非线性系统,首先,利用拓扑同胚变换,将系统的有界输入输出数据变换为[0,1]范围之间的数据,然后选定初始多项式,对初始多项式模型反复利用递推最小二乘法进行参数辨识,通过比较项与参数乘积绝对值的大小,剔除多项式中对模型贡献较小的项,直到得到确定的多项式模型,大量的仿真结果表明了算法的有效性。