基于深度置信网络模型框架的长期径流预报

长期径流预报是保障水利水电工程科学运行管理的重要支撑.随着社会经济的发展，生产实践对长期径流预报精度和预见期长度的更高要求与当前预报的表现出现了矛盾.该研究提出了一种基于深度置信网络(DBN)模型的考虑气候系统指数的长期径流预报框架，并探索了其在预见期1～12个月时的预报表现.结果表明：(1)基于该框架进行预见期为1～12个月的径流预报时，在测试期的纳什效率系数(NSE)值均高于0.50,平均相对误差(MRE)值均低于35%,预报精度较高，且随着预见期的延长，径流预报能力并未呈现下降趋势；(2)在各预见期下，训练期和测试期的预报效果评估指标相差不大，说明采用的基于DBN模型的径流预报框架不存在过拟合的问题，具有优秀的泛化能力；(3)在各预见期下，汛期的径流预报效果在NSE和决定系数R²指标上优于非汛期，在MRE指标上劣于非汛期.     

体制为先与严分体制:钱钟书的"辨体"理论

文体观念是钱钟书文学观念的重要组成部分，这在其《谈艺录》《管锥编》等著作中都有集中体现。他往往在引述历代经典文体文献并分析比较的基础上，给出自己独到的文体批评见解和论断。在其文体观念之中，“辨体”这一古代文体学理论的核心范畴又是其用力所在，主要包括体制为先与亦遵格式、严分体制与得体失体、严于辨体与文体界限三个方面。通过对其著述中相关辨体文献的辑录整理和分类分析，系统地构建其辨体理论批评体系。     

基于主导从属框架的变结构置信规则库多目标优化方法

置信规则库(belief rule base,BRB)是一种十分有效的非线性建模工具,当前BRB优化相关研究仅局限于单目标优化.为了解决BRB的多目标优化问题,尤其需要解决在优化BRB参数的同时对BRB的结构也进行优化的问题,即BRB在优化过程中将变结构,本文提出基于主导从属框架结构(dominant-subordinate framework)的置信规则库多目标(multi-objective)优化方法(DSM-BRB).在主导优化过程中,将采用多种群策略和冗余基因策略对不同规模的BRB进行协同优化,其中多种群策略确保每个种群中的个体长度相等,不同种群中的个体长度不等,冗余基因策略将冗余基因添加到基因数量较少的个体中以确保每个个体具有相同的长度,因此不同种群中的个体可以协同优化,并在进入适应度计算之前删除添加的冗余基因.在主导优化过程完成之后,采用多线程并行优化机制将不同种群分配至多个从属优化线程中,即在一个线程中仅对一个种群中的个体进行优化,多个线程同时进行并行优化以提高优化效率.最后本文以某石油管道泄漏检测问题作为示例验证本文提出方法的有效性.     

基于综合模拟法的重庆市房地产市场风险评估研究

房地产市场作为重要的消费市场和投资市场,其市场风险的大小一直备受关注。本文结合重庆市2002—2011连续十年的相关数据,采用综合模拟法对2002—2011年的重庆房地产市场风险进行了综合评估。结果表明,重庆市房地产市场总体呈现平稳态势,局部出现较小幅度的波动。受经济发展周期与宏观政策的影响,重庆房地产市场在2005年相对偏冷,2010年相对偏热。     

基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划优化

为解决水上遇险目标搜寻存在搜寻区域过大、搜寻代价过高等问题, 提出一种基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划方法。首先, 利用高斯混合模型聚类算法划分搜寻区域, 再基于腐蚀膨胀的置信椭圆确定最佳搜寻区域边界, 实现目标包含概率和单位面积粒子数全局最优。然后, 构造适应椭圆搜寻区域边界特征的无人艇转向模型, 优化非工作路径。最后, 以搜寻探测概率和总路径为优化目标, 采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)优化得到最佳搜寻规划路径, 实现无人艇高效区域搜寻规划。与常规矩形区域覆盖搜寻规划对比, 能够在达到相同搜寻成功率下显著减少搜寻代价投入。     

采用自适应最小化置信下限和SMOTE算法的动态代理模型

利用最优拉丁超立方试验进行初始采样，建立基于自适应最小化置信下限和SMOTE算法的动态径向基函数代理模型.将自适应平衡常数引入到最小化置信下限准则中，通过多岛遗传算法对置信下限进行寻优.根据代理模型精度，在最优解处运用SMOTE算法动态地新增样本点，进而更新代理模型，直至收敛.经过数学算例测试后，将该优化策略应用于深潜器耐压舱的优化中，与其他动态代理模型相比，该策略的优化效率和精度显著提高.     

基于WBP-CNN算法的LDPC译码

针对低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码在相关噪声条件下译码误比特率上升的问题,结合传统译码算法与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)设计了新的译码器。该译码器在置信传播(belief propagation, BP)算法中引入加权比特翻转(weighted bit-flipping, WBF)算法,生成加权BP(weighted BP,WBP)结构以解决码字临界处误比特率较高的问题。然后通过CNN降低噪声,在WBP和CNN之间迭代处理接收信号,使信号估计值不断逼近真实值以降低相关噪声的影响。通过仿真发现,与BP算法相比,所提算法能够有效降低相关噪声条件下LDPC译码的误比特率。     

基于BB-递归核函数SVR算法的U型折弯件模型参数优化研究

影响U型折弯件回弹的因素众多，工件尺寸、力学性能、负载条件、材料各向异性等相互耦合，表现出高度复杂的非线性，从而导致回弹预测结果的不确定性。本研究以板料折弯件回弹后的张开角(α)为目标函数，构建一个递归核函数支持向量回归(SVR)模型，并部署到分支界限法(BB)中，从而筛选出维度为4的最优的特征变量参数子集，其决定系数(R²)为0.982 147,均方误差(MSE)为0.004 33,模型预测精度相对较高。算法优化得到的折弯件参数为：厚度(t)为12 mm,上模宽度(d)为90 mm,上模圆角半径(r)为9 mm,载荷速度(v)为10 mm/s。BB递归核函数SVR算法、有限元模拟和实际测量的α分别为16.3°、17.5°和18.2°,尽管有限元结果更接近于实际值，但是BB递归核函数SVR算法可以为有限元模拟提供筛选出的参数(t,d,r,v)的数据，以快速进行模拟并预测张开角α,并实现回弹补偿装置的高效设计。     

苦楝树春季物候期特征及其与农业界限温度关系

根据广西 12个市县气象站对苦楝物候观测资料 (其中 2 4°N以北 4个点 ,2 4°N和以南 8个点 ,资料年限14年～ 19年 ) ,发现 ,各站苦楝春季平均芽开放期 (y芽开放 )、展叶平均始期 (y展叶始 )、开花平均始期 (y开花始 )与当地经度、纬度、冬季平均气温呈正相关关系 (r芽开放 =0 .85 * * ,r展叶始 =0 .86 * * ,r开花始 =0 .99* * * )。在广西 2 4°N及以南地区 ,用各站逐年 1月平均气温 (X1 1 )、≥ 10℃始日 (X1 2 )和头年≥ 15℃终日 (X1 3 )建立的苦楝物候期预测模型 :y1 芽开放 =87.995 - 0 .2 6 3X1 1 + 0 .16 3X1 2 - 0 .12 3X1 3(r =0 .5 5 * * * ,n =130 ) ;y1 展叶始 =74.95 3 - 0 .35 8X1 1+ 0 .2 15 X1 2 + 0 .111X1 3 (r =0 .70 * * *,n =130 ) ;y1 开花始 =46 .0 6 3 - 0 .2 6 7X1 1 + 0 .2 5 0 X1 2 + 0 .0 6 5 X1 3(r =0 .71* * * ,n =130 )。在广西 2 4°N以北地区 ,用各站逐年≥ 5℃初日 (X2 1 )、1月平均气温 (X2 2 )和头年≥ 10℃终日 (X2 3)建立的苦楝物候期预测模型 :y2芽开放 =87.2 0 4+ 0 .12 3X2 1 - 0 .2 16 X2 2 - 0 .0 5 X2 3(r=0 .5 0 * * ,n =6 9) ;y2展叶始 =80 .5 72 + 0 .12 6 X2 1 - 0 .334X2 2 - 0 .142 X2 3(r =0 .6 4* * *,n =6 9) ;y2开花始 =89.