WTO的挑战与西部电力跨越式发展

我国加入WTO给我国经济及电力工业的发展带来了挑战、机遇和新的思考。国内、国际经济规则的融会、思想文化的渗透、发展速度的较量、质量成本的比赛、技术与管理的竞争和对员工素质的挑战,要求我们必须主动应对WTO：更加认真地瞄准国际一流电力公司,更加积极主动地应用先进技术。制订大步前进的技术进步发展规划,一步两个台阶地向国际水平逼近,快速提高我国电力工业的技术水平和国民经济的国际竞争力,是电力工业特别是西部电力发展的急迫任务。西部地区一次能源和可再生能源丰富,经济发展潜力巨大,但电力基础薄弱、淡水资源缺乏、环境比较脆弱。实施“西气东送”“西电东送”工程,保证东部地区持续快速发展。我们要做到发展东部与开发西部双赢,发展经济与保护环境并举;要研究国内外电力发展的经验,解放思想、超前思维,“画出最新最美的图画”,实施西部电力技术的跨越式发展：建设一批超临界参数机组配置适合西部特点的烟气净化及综合利用技术;建设超临界大型循环流化床机组;发展燃用不同燃料特别是燃用煤炭的高效联合循环机组和多联产技术;研究开发、分步实施跨电力、煤炭与化工等多个行业的综合能源高效利用系统;积极发展推广节水发电技术;因地制宜地大力发展可再生能源、新能源发电和其他分散式电源,为西部地区经济发展和人民生活水平的提高,提供高效、洁净、节水、节资源的。与环境友好的“绿色电力”。     

时滞多变量时变系统的最优控制混合仿真研究

应用最优控制理论的极小值原理和参数优化理论 ,叙述了具有常数时滞的多变量时变系统的最优控制算法 ,基于该算法 ,提出了这类系统的数模混合仿真方法和实践方法。混合结果表明 :提出的算法是收敛的 ,且收敛速度优于全数字仿真结果。     

基于改进BP算法的刚框架连接损伤识别方法

运用权值、阈值同步学习BP算法(简称为改进BP算法)对钢框架连接损伤进行识别,并且选用由结构正则化的频率变化率和少数点的振型模态分量构成的组合参数作为网络输入参数.通过对一个4层钢框架数值模拟,比较了改进算法和传统算法测试结果,从而证明改进算法更加精确、优越.     

向量优化中值映射的余切上图导数的一个表示

对于参数向量优化问题minK{f(w,x)|x∈G(w)},其中f:W×X→Y是从赋范空间W和X的积到另一个赋范空间Y的Hadamard可微的单值映射,G:W→X是一个集值映射,KY是一个尖闭凸锥.借助目标函数的导数和约束映射的余切导数,给出了值映射的余切上图导数的一个表示.     

图像增强技术中的智能算法

提出了一种基于粒子群与模拟退火算法相结合的进化算法.该算法利用模拟退火算法全局收敛性好和粒子群算法收敛速度快等优点，通过交换这两种算法的信息得到最优解.将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强，实例计算表明该算法稳定性好，在收敛速度和求解精度方面都优于遗传算法等一些其它进化算法.     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

基于量子遗传算法的正规模糊神经网络控制器设计

针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。     

基于多边约束的数据融合网络定位

无线传感网络定位方法近几年来受到广泛的关注。分布式算法是传感网络定位的一个主要要求,它不仅能减小计算和通信负载,同时对络的非连通性有很好的鲁棒性,对测量噪声克服也有一个很好的实现方案。虽然多种测量技术都能实现位置估计,但都存在某些不足。数据融合是一个很好的解决方案。提出了一个数据融合的结构和模糊优化数据融合算法。对每个节点的TOA和RSS数据进行融合。仿真表明位置估计的精度能够得到显著的改进,同时算法的复杂度也得到了降低。     

基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法

体系对抗已成为当今战争的主要形式,因而急需对体系优化问题进行深入细致地研究.鉴于此,提出了一种基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法.该方法采用正交遗传算法在可行域内快速地搜索一些较优方案(解);利用灵敏度分析方法从已评估方案中得到待研究体系输入、输出之间的灵敏度关系;应用这种灵敏度关系来指导正交遗传算法的后续搜索.最后采用一些数据实例来验证该方法,实验结果表明,该方法是可行的、正确的和有效的.该方法能在较少次数的仿真后,得到待研究体系的满意解或最优解;同时,该方法可推广到其它复杂优化问题的求解中.     

基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.