相等的双目录分割问题及其随机算法

研究了相等的双目录分割问题,给出了此问题的随机算法．通过分析算法的性能,得到算法的近似性能比为0．6378．在回答Jon Kleinberg于1998年提出的一个公开问题方面取得了一定进展．     

机组组合的混合编码遗传/tabu搜索组合算法

通过对遗传算法和tabu搜索的各自运算特性进行分析,文章提出了一种混合编码遗传算法与tabu搜索策略结合的组合算法,并运用组合算法对机组优化组合问题进行了求解。组合算法较好的结合了遗传算法的大规模寻优特性与tabu搜索的强局部搜索能力的特点,较大地减小了算法陷入局部最优的概率,能快速搜索到高质量的系统优化解;而且算法所采用的混合编码策略避免了每一迭代步上的负荷经济分配计算,大大地减少了计算量,提高了搜索速度。实例仿真结果表明,这种组合算法是有效的。     

RBCC发动机亚燃模态热环境分析

针对RBCC（火箭基组合循环）发动机的亚燃模态,通过三维数值模拟计算分析了不同的工况下RBCC发动机中的受热情况,得到热载荷分布。其中一次火箭、小支板尾端、凹腔出口受热最为严重。计算发现一次火箭的流量越大,对流换热系数越大。支板壁喷会产生二氧化碳剪切层,影响燃烧效率,但是会降低热流密度。通过较为系统的热力分析,为RBCC发动机热防护提供一定的设计依据。     

涡轮基组合循环发动机进气道设计

采用等激波强度的方法,考虑进气道的气动性能和进气道前体斜板的调节规律。对高超声速涡轮基组合循环发动机的二维混压式几何可调进气道的设计进行了探索。控制进气道喉部出口马赫数的大小,给出了三斜板内外混合压缩进气道设计点的几何尺寸和非设计点的斜板调节规律。运用二维CFD数值计算手段,通过求解欧拉方程,对所设计进气道在不同飞行条件下的流场进行了计算。计算表明,设计的进气道结构简单,附加阻力小,总压恢复系数高,低速起动性能好,调节规律容易实现。     

基于最优加权法的航空货运量组合预测

以1997～2007年我国航空货运量的统计数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型和回归分析模型进行组合优化,建立了基于最优加权法的航空货运量组合预测模型,并对组合预测模型进行检验.检验结果表明,组合预测模型是有效的、可靠的,具有较高的预测精度,可应用于实际预测.     

基于DSP的GPS/DR组合定位系统的设计

对于城市车辆GPS导航来说,其很大的一个缺点是跟踪卫星的信号常常由于建筑物、隧道及树木等的遮挡而使GPS的定位精度大大降低,甚至无法进行正常的定位。为此,提出了基于DSP的GPS/DR组合定位系统,详细介绍了系统的硬件设计方法、组成和软件设计思想。最后进行了采用联合卡尔曼滤波器的GPS和DR系统的组合定位的仿真实验。实验证明,采用联合卡尔曼滤波算法的GPS/DR组合定位系统的转度明显高于GPS单独定位方式。     

利用ARIMA-SSA-LSTM组合模型的碳排放交易价格预测

单一的预测方法在不同方面各有优劣,为了提高碳排放交易价格预测的精确度,从智能算法出发提出ARIMA-SSA-LSTM组合碳排放交易价格预测模型。该模型通过结合非线性规划局部搜索的优势和遗传算法全局搜索的优势使用非线性规划遗传算法分配差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和麻雀搜索算法优化后的长短时记忆(LSTM)模型(SSA-LSTM)的权重,通过加权得到最终的碳排放交易价格预测结果。运用ARIMA-SSA-LSTM组合模型,ARIMA模型,LSTM模型和SSA-LSTM模型分别对湖北省与广东省碳排放交易价格进行短期和长期预测。实证结果表明,相比单一的ARIMA模型、LSTM模型、SSA-LSTM模型,ARIMA-SSA-LSTM组合模型三个预测精度评价指标均为最小,碳排放交易价格预测精度最优。相比于传统ARIMA模型,机器学习LSTM模型具有更精确的预测结果,并且趋势预测更优。引入智能算法后,权重分配结果更加准确,LSTM模型的预测性能得到提升,印证了智能算法在碳排放交易价格预测领域的有效性。     

基于k-means聚类与RBF网络的电力系统日负荷预测

针对大型工业企业电力负荷震荡剧烈,幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型,依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其它4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明：本文方法对负荷预测效果较好。     

一种基于粗集的证据理论组合算法

Dempster合成规则为证据理论提供了一个有用的合成公式,但该公式在合成高度冲突的证据时,合成结果将有悖于常理．将粗集理论中属性重要度的思想引入到证据理论中,以此衡量证据的重要性,改善冲突证据的合成效果．该方法可把专家的主观判断和过去可用的知识与数据综合考虑,使群体决策得到更符合实际的结论．