核能发展的黄金时代

出于对矿物燃料引发全球气候变化的担忧,加之改进后的核能技术其安全性逐渐被认可,人们对发展核能的态度正在发生着变化——在今后数10年中,全球的电能消耗可望倍增;而西方国家在20世纪60￣70年代建造的许多发电厂已接近其设计寿命,加之对进口石油和天然气依赖性增加的担忧和其排放物引发的全球变暖,在许多政府看来,要想解决这一难题,发展核能是唯一的出路。     

基于神经网络的黄金期货价格的预测

黄金期货市场是一个极其复杂的非线性动力系统,由于神经网络具有很强的非线性逼近能力,理论上能无限逼近任意非线性函数.选用了应用最广泛的BP 神经网络模型来预测黄金期货的价格.对采集到的影响黄金期货价格的因素数据进行了归一化处理后建立BP神经网络并进行了模拟训练,然后用训练好的网络进行检验,并比较了输出结果和真实值,发现用BP神经网络模型能够将误差控制在一个较小的范围内.经过实证研究可以发现BP神经网络用于价格预测可达到较好的效果.     

半变系数伽马脆弱模型惩罚部分似然估计

为了更好地分析对数风险函数与协变量之间复杂的非线性关系,提出一种半变系数伽马脆弱模型并给出其估计方法．首先,应用B-样条将半变系数伽马脆弱模型近似转化为线性伽马脆弱模型,然后运用惩罚部分似然法估计转化后模型的线性参数,随后采用近似轮廓似然法并运用黄金搜索算法估计随机效应的参数;在通过迭代获得转化后的线性系数以及随机效应参数的估计以后,运用B-样条得到变系数函数的估计．经蒙特卡罗模拟研究发现,该方法可以给出协变量的线性参数以及变系数函数较为精准、稳定的估计,是分析协变量对于风险率影响的有效方法．最后,应用所提出的方法分析了NCCTG肺癌数据．     

大跨径水工隧洞围岩力学参数反演分析

为了验证位移反分析法在隧道施工过程中实际应用的可行性,以大田平原排涝隧洞为研究对象,选取隧洞围岩的弹性模量E和黏聚力c为反演参数,采用黄金分割法对所选断面围岩进行位移反分析的优化迭代计算,并以此得到的反演参数组合代入FLAC3D数值模拟软件中,计算该断面的围岩沉降变形,将结果与实际监测拱顶沉降数据进行对比.结果表明,此类反分析方法反演得到的围岩力学参数可靠,可以获得比较符合地质条件和工程应用的参数,反演结果可以预测后续施工的位移,并可以通过控制设计开挖量,减少喷射混凝土用量,节约工程成本.     

长江黄金邮轮网站的安全设计

长江黄金系列邮轮陆续下水,越来越多的国内外游客将体验长江黄金系列邮轮带来的旅游价值.其邮轮网站将在企业宣传和票务营销方面发挥更加突出的作用,网站安全设计至关重要.通过对当前网站安全隐患的分析,描述了解决网页内容免受黑客木马攻击的替换算法,并给出对应程序段;改进了口令认证方式,并指出MD5加密能够提高数据库的安全性;提出了程序验证方式,能够有效防御SQL注入式攻击在用户身份认证时发生.该网站的安全设计可为类似网站建设提供参考意见.     

融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法

为了解决传统花朵授粉算法收敛精度较低、易收敛到局部最优等问题,提出了融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法(DGSFPA).在异花授粉中引入动态收敛因子,来提高算法收敛精度.在自花授粉中进行黄金正弦优化,以增强跳出局部最优的能力.通过与其他3种算法在测试函数上的比较,验证了改进算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度.将DGSFPA应用于求解压力容器设计优化问题中,研究结果表明:改进算法所得4个设计变量值均比其他3种算法所得值小,且其总成本比花朵授粉算法减少5270.82元,比人工蜂群算法减少876.72元,证明了DGSFPA的有效性和可行性.     

基于黄金正弦与重启机制的二进制樽海鞘算法

针对樽海鞘算法在解决优化问题时存在收敛速度慢，易陷入局部最优解等问题，提出一种基于黄金正弦与重启机制的二进制樽海鞘改进算法.利用佳点集策略进行种群初始化，提高种群多样性；使用黄金正弦算法对樽海鞘领导者位置进行二次更新，提升算法的收敛速度和精度；在追随者位置更新过程中引入重启机制，防止算法陷入局部最优.为验证改进算法的性能，选取8个经典基准函数进行仿真实验，通过标准差评估、Wilcoxon检验及收敛速度对比等方法进行对比分析，结果表明，与现有5种二进制群优化算法相比，改进算法的收敛速度和寻优精度均有明显提升.