基于DPSO-RK算法解带有交易成本的投资组合选择问题

目的在Markowitz均值-方差模型的基础上,建立带有交易成本且期望收益和风险都有一定误差的投资组合选择模型,即乐观情况下期望收益最大风险最小模型和悲观情况下期望收益最小风险最大模型。方法根据模型特点,设计了基于Runge-Kutta法的差分进化粒子群优化(Differential PSO with Runge-Kutta,DPSO-RK)算法。结果与结论数值试验表明用DPSO-RK算法求解该模型是有效的,模型符合实际,与改进的粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)相比,本文所提出的算法具有更好的仿真结果。     

车门包边液压机模块与模具耦合刚度分析技术

以天津市天锻压力机有限公司研制的公称力为1500kN组合框架式车门包边液压机为例,根据对在液压机与模具耦合后模型进行不同工况下的分析,分别找出了横梁和立柱的最大应力位置及最大变形量,为改进设计提供了依据。     

引入侦查子群的蚁群算法求解0/1背包问题

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群。在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度。通过4个典型0/1背包问题(KP)实例进行了仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度。     

混凝土—型钢组合柱平面外计算长度的确定

以梁柱屈曲理论为依据推导出在无柱间支撑情况下混凝土—型钢组合柱的上段钢柱计算长度系数,并采出通用有限元程序对结果进行了校核,希望对以后该类型结构的设计起一定的指导作用     

用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

基于相对误差的线性组合预测研究

在讨论传统的组合预测方法的基础上,对相对误差准则下的线性组合预测进行了研究和推广。分别以"相对误差平方之和最小"、"相对误差之和最小"和"最大相对误差最小"为准则,给出了9个线性组合预测模型,其中有6个线性组合预测模型是新提出的,并且讨论了模型的解法。以美国加州电力日均价为例,给出了9种线性组合预测模型的预测结果,验证了新模型的精确性和优越性。     

2008年汶川8.0级特大地震孕育和发生的多单元组合模式

2008年5月12日四川省汶川县境内发生8.0级特大地震. 这次逆冲型地震发生在大陆内部的高角度逆冲断裂之上, 与有历史记载以来所发生的逆冲型特大地震是不同的. 通过对汶川地震的地表破裂、震源机制、余震定位、地震破裂过程、同震地壳形变、强地面运动等的综合研究, 认为汶川特大地震的孕育和发生是3个地质单元共同作用的结果. 川西高原作为变形单元震前发生长期持续的变形, 并且将变形转换为积累在龙门山断裂带的应力; 龙门山断裂带作为闭锁单元震前变形缓慢但积累很大的应力, 当其超过断裂的摩擦强度或岩体的破裂强度时就突发破裂, 形成地震, 释放出巨大的能量; 四川盆地作为支撑单元对川西高原和龙门山的向东运动产生阻挡, 是汶川地震孕育不可缺少的元素. 汶川地震的孕育和发生可以用多单元组合模型来理解.     

特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究

非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,...     

面向复合材料带隙预测的两段式集成学习模型构建

带隙是钙钛矿型复合氧化物材料重要的特征参数,对材料的物理化学性质起决定性作用,如导电性能和光电性能等.为了寻找适合不同应用领域的钙钛矿型材料,利用机器学习进行带隙预测是一种重要的研究手段.构建了一个两阶段异质集成学习模型,在第一阶段使用多种不同的基础机器学习器(回归模型)进行预测;在第二阶段把对预测结果影响较大的描述子和基础机器学习器进行集成学习.利用该模型对210种钙钛矿型复合氧化物材料的带隙进行预测,并与多种独立的机器学习算法以及不同集成策略模型的预测性能相对比,评估了本模型的预测性能.结果表明,这种两段式的集成学习模型能够更好地学习到材料数据的内在关系,并具有较好的预测效果和较强的泛化能力.     

高低组合跳深练习法对中学生跳高、跳远、三级跳远成绩影响的实验研究

本文通过文献资料法,实验法和数理统计的方法对高低组合跳深练习法对中学生运动员的跳高、跳远、三级跳远的成绩影响进行统计学对比分析,以验证高低组合训练法训练效果,并简要分析其优点,以期为广大教练提供才能考。