基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。     

止损策略与市场行为级联

为研究止损交易对市场中交易者行为及资产价格的影响,基于多主体模型方法,构建了一个加入止损策略的多主体市场模型。模型模拟结果表明当市场中止损阈值被触及时,极易触发连续的止损交易,造成交易者之间的行为级联。这种交易级联会引致交易者行为的趋同性增强、市场中的买卖订单失衡、市场价格的异常崩跌和流动性黑洞。     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷,提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析,实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法,使得主客观权重值得到有效的平衡,完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析,完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上,将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中,使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明,该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标,使得评价结果更加符合实际情况,为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

动车组进站过程精准停车控制方法研究

通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型.由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制.仿真分析表明:...     

基于观点动力学的水库移民文化适应机制研究

从观点动力学的全新视角出发,首先厘清非自愿移民文化适应概念框架,然后据此构建出“社会心理建模+复杂网络分析+多Agent仿真”的文化演化计算模型,最后通过模拟实验量化分析了水库移民文化适应的影响因素和发生机制.结果 表明:移民身份认同中的文化容忍度和易感性能加速文化适应进程;扩大移民在安置区的社交范围和精英移民的引导,...     

基于两级神经网络的发酵过程多变量前馈解耦控制

针对具有时变、非线性、不确定性的多变量耦合生物发酵过程,提出了一种基于两级神经网络的多变量前馈解耦方法.一级神经网络利用可获得的过程信息拟和耦合通道的过程特性,实现耦合作用对被控量影响的估计;二级神经网络用来拟和控制通道的逆特性.通过两级网络的串联,消除系统间的耦合.实验结果表明,提出的解耦控制方法能适应生物发酵过程模型的不确定性和参数时变性,克服了前馈解耦方法依赖于过程模型和对模型参数的变化表现敏感的缺点.     

基于均匀设计的T-S建模方法

T-S模糊系统被广泛应用在基于数据的建模方法中.模糊规则作为T-S模糊系统的核心,是影响系统精度和泛化性能的重要因素,然而模糊规则数量的确定非常困难.考虑基于减聚类的规则生成方法中,聚类半径直接影响规则生成数量,采用均匀设计设定聚类半径,合理选择规则数量,简化了复杂多变量系统的建模问题.实例证明所提出基于均匀设计思想的聚类半径设定法简单易行,具有较好的实际应用价值,适合于复杂多变量系统的建模应用.     

UML在研究生成绩管理系统建模中的应用

以研究生成绩管理系统的开发为背景,探讨了UML在该系统建模中的应用问题。在对系统进行需求分析的基础上,采用ROSE对系统进行需求模型、静态模型、动态模型及实现模型的建模。     

基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法

潜艇作战具备复杂环境中的动态博弈对抗特点,作战人员的态势认知与决策行为对潜艇作战效能有着重要影响。针对潜艇交战级作战实验中的态势认知决策建模难题,在分析态势认知决策过程的基础上提炼表征变量集合,提出基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法,并以某型潜艇交战级对抗为例研究给定想定条件下的态势认知决策过程,验证了方法的可行性和有效性。建立的模型能够有效刻画作战人员认知决策过程,支持潜艇作战实验中的交战机理和制胜机理研究。     

城市疫情传播和复工强度建模及相关性分析

以多源大数据为基础构建模型,分析全国34个典型城市因疫情导致的人口迁徙变化和人力缺口,并通过迁徙基数推算其他各城市的复工强度。仿真结果证明SEIR仓室模型能够较好地模拟此次疫情发展趋势,利用其估计各城市内部新型冠状病毒感染肺炎的基本再生数,结合人力缺口对复工强度进行回顾性的矩阵分析,以总结我国此次抗疫经验。相关性分析阶段对K-means无监督聚类后的城市集群进行回归分析,结果表明对于大部分城市而言,复工强度的大小与其人力缺口、基本再生数以及人均GDP水平有明显的相关关系。