考虑运营与服务平衡的公交时刻表优化研究

发车时刻表的编制是公交运营调度中的重要工作,为简化公交公司设计发车时刻表的过程与难度,平衡发车运营过程中公交公司与乘客的利益,提出了考虑运营与服务平衡的单线公交时刻表优化方法,将时刻表的制定流程简化为每班车发车时刻的确定.分别建立模型计算发车运营成本与期望服务价值,模型中对各站点乘客累计等待时间的计算考虑了车辆到达各站...     

求解多集分裂可行问题的线搜索两步投影法

针对多集分裂可行问题提出了一种可变步长的双外推梯度投影算法.与现有的投影法相比,新算法采用最优步长来更新每次迭代的投影域,以保证下一次迭代更接近解集.在适当条件下,证明了算法的收敛性.基本的数值实验表明,该算法是有效的,而且比现有的投影法收敛更快.     

基于一阶振型斜率的剪切型建筑结构损伤定位

提出了一种利用结构一阶振型斜率改变判断剪切型结构损伤位置的方法.首先,进行结构振型和振型斜率对损伤的敏感性分析,导出敏感性系数表达式.然后,计算结构损伤前后的一阶振型斜率差.最后,在敏感性分析和计算得到的结构一阶振型斜率差的基础上,通过迭代计算消除多损伤引起的振型斜率改变叠加进行损伤定位.通过10层剪切型框架结构不同损伤工况的数值分析表明,所提出的算法能够正确识别所有的损伤位置.     

基于改进的分形理论的短期电力负荷预测

为提高负荷预测结果的精度,设计了一种基于改进的分形理论的短期负荷预测模型。选取与实测日气象数据相似的日期作为基准日,对其进行重标极差法分析,从而确定其具有分形的特征,根据分形插值区间计算迭代压缩因子和确定迭代函数系统(IFS:Iterative Function System)建立实测日的分形插值函数,通过移动平均函数对数据进行处理,利用最小二乘法(OLS:Ordinary Least Square)建立数据拟合方程,将时间数据带入拟合方程中计算预测数据。经过仿真对比实验,改进后的比改进前的预测模型预测的负荷数据平均绝对百分比误差(MAPE:Mean Absolute Percentage Error)下降了0.26,证明了改进分形理论的短期电力负荷预测模型可以有效提高负荷预测结果的准确性。     

一类非精确线搜索下的混合共轭梯度算法

给出了一类在非精确线搜索下的混合共轭梯度算法,对李荣生提出的NCG算法进行了改进,在算法的迭代过程中,保持了迭代方向的下降性,在较弱的条件下证明了全局收敛性,数值试验表明该算法是相当有效的.     

缺项P-级数的敛散性

P-级数(广义调和级数) ∞n=1移n1p当p>1时收敛,当0相似文献   

函数列一致收敛的奥斯古德定理

研究函数列的一致收敛性的理论方法问题,在有限闭区间上,给出了判断函数列一致收敛的奥斯古德定理和狄尼定理的两种形式,对奥斯古德定理给出了两种证明方法,给出了奥斯古德定理的几个推论,沟通了相关知识的联系,并通过实例说明奥斯古德定理的应用及其理论价值。在开区间或无限区间上,给出了函数列一致收敛的判别定理,并应用于研究含参变量广义积分的一致收敛性,从理论上沟通了函数列一致收敛与参变量广义积分的一致收敛的内在联系,构成一套理论方法体系。     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

解非线性方程的一族修正Chebyshev-Halley迭代方法

提出一族求解非线性方程的修正Chebyshev-Halley迭代方法.该方法避免了计算函数的二阶导数,且具有至少三阶收敛的性质,当参数选取特殊值时,可以得到四阶收敛方法.收敛性分析和数值实验结果表明,该方法与具有同阶收敛性质的算法相比效率更高.     

高维分数阶cable方程隐式差分逼近

针对高维分数阶cable方程的数值差分逼近问题,采用有限体积方法,构造高维分数阶cable方程一种隐式差分逼近格式.结果表明:该隐式差分格式是无条件稳定和收敛的.利用隐式差分方法求解三维情况的数值例子,将数值解与精确解进行比较,说明隐式差分方法的有效性.此方法可应用于其它类型的高维分数阶微分方程.