基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

一类全局最优化问题的动态隧道方法

研究了连续变量函数的全局最优化问题 ,给出了动态隧道方法。该动态隧道方法由局部搜索和动态隧道 2个阶段构成。在局部搜索阶段用了动态系统方法。对全局最优化问题的实例进行了数值实验 ,数值结果表明了该方法的稳健性和有效性。     

基于观测柔度阵的结构参数识别

针对地震工程学中结构振动控制和抗震安全评价所涉及的结构识别问题，建立了基于观测柔度阵的结构参数识别模型和求解方法。由于参数识别的求解采用直接搜索的全局收敛算法，改善了参数识别的计算条件，程序实现简单。数值模拟结果显示本文的方法能够得到稳定精确地识别结果。     

大气吸引子的存在性

研究了无穷维Hilbert空间中,非定常外源强迫下大尺度大气方程组解的全局渐近行为.从算子的特性出发,给出能量不等式及解的唯一性定理.在外源强迫有界的假定下,证明了全局吸收集及大气吸引子的存在性,揭示出系统具有初始场作用衰减和向外源强迫适应的特征,并对结论的物理意义及由结论所引发的关于气候数值预报的几个想法进行了阐述.     

全局测量空间转站测量数据整体平差方法北大核心CSCD

针对大型结构件全局测量中多测站测量统一坐标系时的误差积累问题,该文以徕卡TM30全站仪测量系统作为测量手段,模拟实施测量方案获取点位坐标信息。基于七参数转换模型,利用Matlab编程,比较分析了作为初步转换法的四元数法、奇异值分解法和罗德里格矩阵法,对比其进行初步转换的精度差异,从而优选坐标转换方法。在初步转换的基础上,分别基于原始观测值和公共点坐标观测值进行整体平差解算,编程实现了全局测量中各公共点误差及各站坐标转换总误差的计算与分析。最后,对两种整体平差方法的优缺点进行了讨论分析,指出在实际工程中可综合应用两类整体平差方法的技术优势,以最大限度地减少误差积累,提高整体测量精度。     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。     

贵州省市州域经济差异的时空演变

区域经济差异一直是国内外研究的热点,本文以贵州省9个市州为研究单位,选取10个经济发展指标,运用全局主成分分析,结合GIS技术,测度了贵州省9个市州域2006～2016年10年来经济差异的时空演变。结果表明:贵州省各市州区域经济内部差异明显,经济增长存在较强空间关联性,上升区与下降区均集中分布;各项指标数值相对比较大的地区,最终得分不一定高。     

改进的单纯形法及其在非线性参数估计中的应用

采用了改进的单纯形法,该算法利用遗传算法的变异操作来增强单纯形法的全局搜索能力,既兼顾了全局收敛性,又具有高效的局部搜索能力。并通过实例验证了该算法的优越性,以及应用于测量上的非线性最小二乘估计的可行性。     

基于NS2的TCPW性能改进算法研究

TCP Westwood(TCPW)和Vegas都是基于测量的TCP New-Reno增强算法。TCPW针对ACK流直接估算可用带宽,在慢启动和线性递增部分依然采用传统Reno的盲目递增的机制,导致发送端较为频繁的重传。对这几种算法原理进行分析阐述,并提出1种改进方法,更精确的测量估计带宽,通过网络仿真工具NS2进行验证,明显去除TCP全局同步现象,增强网络性能。