人造购物狂欢节现状调查——以蚌埠市为例

为探究人造购物狂欢节在三线城市的现状,以安徽省蚌埠市为例,对蚌埠市4个城区(龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区)的消费者进行问卷调查,运用假设检验、列联分析等统计方法对问卷结果进行探究,发现女性比男性购物要频繁;中、高收入的中年群体属于"经常购物类型";"双十一"的主要消费人群为中、低收入居民,而"节假日购物节"的主要消费人群为高收入居民;服装配饰、日用百货和护肤彩妆更受消费者青睐,可能为连带销售商品;性别对消费结构、购买力度有影响等.基于此,针对商家提出政策性建议.     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

信号设备故障诊断和智能分析系统

正卡斯柯信号有限公司开发的信号设备故障诊断和智能分析系统(SIDS)的主要研究内容及关键技术包括:(1)首创了基于信号设备的智能诊断关键技术,主要包括:故障推理演绎技术,该技术基于推理机的推理演绎技术,通过对故障二叉树的深度遍历算法来实现,其中推理机扮演了遍历过程的执行者的角色。隐患预警分析技术,通过提前发现     

使用王朗道蒙特卡罗算法和机器学习研究伊辛模型相变

文章以伊辛模型为例，首先利用王朗道蒙特卡罗算法构建了完备的数据集，相较于常用的Metropolis算法，避免了在相变点处的临界慢化效应和在低温下无法遍历到所有重要构型的不足。然后运用非监督机器学习方法进行研究：采用主成分分析法与K-means算法处理数据集，采用Calinski-Harabasz指标分析模型相变。最终得到伊辛模型的相变点，与传统方法结果一致。本文方法为使用机器学习研究统计物理中的相变现象提供了一种可行的解决途径。     

基于新型BBO算法的微电网优化调度研究

针对含微型燃气轮机的微电网经济性与环保性协同优化问题，引入具有弃风弃光消纳和碳捕获能力的电转气(pow to gas, P2G)系统，提出了一种基于新型生物地理学优化算法(novel biogeography-based optimization, NBBO)的含P2G系统的微电网优化调度模型。构建含P2G系统的微电网模型，并分析主要设备的工作原理；引入风机备用容量以降低风力发电随机性的影响；建立微电网运行成本最小的目标函数，运用提出的NBBO算法求解该目标函数。通过分析可知，含P2G系统的微电网可减少9.02%的发电成本，降低25.9%的含碳氧化物排放，验证了所提含P2G系统的微电网模型的可行性及改进算法的适用性和优越性。     

单亲遗传算法在物流合乘优化中的应用

本文运用单亲遗传算法解决物流合乘的路径优化问题。通过在染色体上基因换位、移位、逆转等基因重组操作进行个体繁衍,经过若干代的繁衍迭代,从所有的上下车点中找出一条最优的、费用最少的路径。实验结果表明,该算法在提高合乘成功率的同时,还有效地降低了车辆运行时的总成本。     

不规则区域中可压缩流动的数值模拟

将不可压缩流动的SIMPLE算法推广到可压缩流动的计算中。将二维直角坐标系和轴对称坐标系下的可压缩流动的控制方程用统一的方程式表达,在贴体网格中利用有限体积法进行离散,编制了通用的求解程序。对带有凸包的通道可压缩流动和轴对称坐标系下的马赫反射问题进行了数值模拟,得到的结果与相关文献中的结果吻合,表明了所提算法的正确有效性。     

The effects of the non-breaking surface wave-induced vertical mixing on the forecast of tropical cyclone tracks

The Weather Research and Forecasting model(WRF)is configured for the region of(15°–41°N,105°–135°E),which covers the same area with the MASNUM(Key Lab.Marine ScienceNumerical Modeling,State Oceanic Administration)wave-tide-circulation coupled operational forecast system.Three numerical experiments are implemented to investigate the effects of the real-time forecasted sea surface temperature(SST)and the nonbreaking wave-induced vertical mixing(Bv)on the track forecast of all 33 tropical cyclones(TC)in the model domain area during 2008 and 2011.The first experiment employs NCEP FNL(NCEP final analysis)SST as WRF’s bottom condition as the Control run,which is also the default setup of WRF.The second and third experiments use real-time forecasted SST from the MASNUM forecast system with and without Bv,respectively.The forecasted track results are compared with Japan Meteorological Agency’s best track data.For 24-h forecast,the averaged TC position error of Experiment with Bv is reduced by 9%compared to the Control experiment,while the forecasted track error of Experiment without Bv is reduced by only2%compared to the Control experiment.For the 48-h forecast,the averaged track errors are reduced by 10%and6%with Bv and without Bv compared to the Control experiment,respectively.These results suggest that the real-time forecasted SST can improve the performance of WRF in forecasting TC track,and the Bv plays an important role in reducing the forecast error of TC track.Comparatively,Bv can improve more on the track of stronger TC.