利用统计估算放大法推求可能最大暴雨

由于中国对赫氏法有不同的看法,因此在引进该法后,需要对该方法加以修正和改进,倾向于以离均系数Φm取代统计估算法中的Km值.统计估算法仅从实际发生的大暴雨中寻求Φmm,而没有放大的概念,所以利用该方法计算的PMP值往往偏小.统计估算放大法是通过水汽放大,对统计估算方法进行改进.应用统计估算放大法推算宁德地区PMP,计算结果表明,该方法较其他方法更合理.     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

Toeplitz矩阵填充的尾端修正增广拉格朗日乘子算法

基于均值的增广拉格朗日乘子（MALM）算法,提出了一种尾端修正的Toeplitz矩阵填充新算法.该算法利用增广拉格朗日乘子（ALM）算法迭代速度较快的优点,对迭代矩阵序列进行结构化与尾端修正.在一定程度上减少了每步均值处理所产生的数据传输量,从而降低了计算代价.同时详细讨论了新算法的收敛性.最后通过数值实验证明了新算法比l步修正的增广垃格朗日乘子（l-MALM）、MALM以及ALM算法在计算时间上有较大程度的减少.     

基于延迟线组合调相的高能效自适应混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出系统采用混合预编码技术所带来的高功耗影响,基于延迟线组合调相器件设计了一种间接全连接型混合预编码系统结构,并提出一种自适应连接的混合预编码方案,可大幅减少与天线直连的调相器数量从而降低硬件造成的功耗损失。方案将编码矩阵的求解分为数字编码矩阵、模拟编码矩阵和开关组成的连接交换矩阵3个部分进行交替优化;提出一种基于互补正交投影矩阵的算法来解决模拟编码矩阵的优化;利用功率约束条件和最小二乘算法简化数字编码矩阵的求解;针对连接交换矩阵的离散组合优化问题,利用低复杂度的交叉熵算法进行优化。仿真结果表明,所提方案可以保证系统性能在接近纯数字预编码方案的同时有效提高系统的能量效率。     

基于PSO算法改进的ANFIS在织物染色配色中的应用研究

本文研究了PSO（粒子群优化）算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络（ANFIS）,提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型,并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看,该配色模型收敛速度快,精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高,在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。     

自适应频域块LMS算法在抵消干扰方面的研究

分析了无线通信系统中自适应滤波算法中的LMS算法,并提出了利用自适应抵消输入信号中的干扰而获取有用信号的在频域实现的干扰抵消方法,该方法基于时域中的数据块最小均方误差LMS算法和该块LMS算法中存在线性相关和线性卷积的过程,通过1/2重叠保留法的快速傅立叶变换FFT,在频域以直接相乘的计算方式实现快速相关和快速卷积,利用自适应滤波器在频域实现LMS算法.通过实验仿真比较可以看出,该频域块LMS算法不仅保证了与时域自适应滤波算法有相同的收敛性,而且由于利用了快速FFT技术,使运算量大大减少.     

数据挖掘中决策树算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点。对ID3算法予以改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。