模拟退火算法在基于LUT结构的FPGA工艺映射中的应用

介绍了采用现代较为常用的模拟退火算法对基于LUT结构的FPGA进行工艺映射的计算。首次采用点可见的编码方法对工艺映射的结果进行编码，在此基础上采用模拟退火算法进行计算，获得了较好的效果和收敛速度。     

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用

为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的人工神经网络进行了对照。结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的。     

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用

为了改善传统的人工神经网络,在训练过程中容易陷入局部最小导致应用于水资源评价时存在对训练样本的拟合精度不高的缺点,采用粒子群算法优化人工神经网络的权值和阈值,然后将其应用于中国12个地区的水资源可持续利用系统评价实例中,并和传统的人工神经网络进行了对照。结果表明,基于粒子群算法的人工神经网络和传统的人工神经网络相比,能较好的提高对训练样本的拟合精度,表明基于粒子群算法的人工神经网络,用于水资源可持续利用系统评价是可行的。     

基于粒子群算法的GM(1,1)在经济发展预测中的应用

采用粒子群算法对GM(1,1)模型中的参数进行优化求解,然后将得到的模型应用于四川省经济发展预测,并和传统采用最小二乘法求解参数的GM(1,1)的预测结果进行了对照.结果表明,采用粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型预测效果明显优于传统采用最小二乘法求解参数的GM(1,1)的模型预测效果.     

基于微波数据与光学数据集成的机器学习技术在作物产量估算中的应用

各类光学植被指数已成功地应用于各种植被监测与作物产量估算中,但这些指数易受大气状况的影响.由星载微波辐射计得到的植被光学厚度数据(VOD)与植被密度、含水量密切相关,数据可全天候获得,在农业遥感监测中呈现着巨大的潜力.作为来自不同传感器的遥感数据,微波遥感数据与光学遥感数据可以提供不同波长范围内的植被信息.为了更准确地...     

加权复合分位数自回归模型在隧道围岩变形预测中的应用

提出加权复合分位数自回归模型对隧道围岩变形进行预测的新方法,并给出其原理和实现算法。以昆明市阳宗隧道为例,对加权复合分位数自回归预测模型进行计算,并与其他模型进行对比分析。结果表明,新方法预测效果优于非加权复合分位数估值的AR(2)模型、基于最小二乘参数估计的自回归预测、经遗传算法优化的支持向量机等预测方法。     

基于多目标遗传算法和FLUS模型的西北农牧交错带土地利用优化配置

西北农牧交错带生态环境脆弱,区位特殊性和生态重要性使其在我国社会经济发展和生态环境保护方面具有重要战略意义。通过对该区域进行土地利用优化配置,使有限的土地资源支撑起生态环境保护和经济发展的重任是本文的出发点。多目标遗传算法和FLUS模型的应用可以从多方面（数量结构、空间布局、综合效益）完善土地利用优化配置,为土地利用优化配置提供更多的选择方案。本文选用多目标遗传算法和FLUS模型对该区域进行2025年的土地利用变化模拟,通过设置自然发展、生态保护优先、经济发展优先、生态-经济均衡4种情景,探讨了如何在兼顾生态环境保护与社会经济发展的情况下进行土地利用的优化配置。结果表明,基于生态-经济均衡情景下的优化方案,土地利用类型的数量结构和空间布局更为合理,其综合效益优于另外3种情景。该情景在合理限制经济发展速度的前提下,使生态建设获得稳定发展,其经济效益较生态保护优先情景下增长了8.96%,生态效益较经济发展优先情景下增长了0.77%,在生态保护与经济发展2种目标之间达到平衡,为西北农牧交错带的土地利用规划提供了决策辅助。