关键词： 主成分分析法   遗传算法   神经网络   冷链物流需求   河南省  

摘要： 随着消费者越来越重视农产品的品质，旺盛的消费需求促使河南省农产品冷链物流快速发展。利用主成分分析和GA-BP神经网络对河南省2023-2027年农产品冷链物流需求量进行预测。研究结果表明，改进的预测模型有较高的预测精度，能够有效预测河南省农产品冷链物流需求量的变动趋势，更好地为政府制定相关政策提供参考依据。

关键词： 建筑信息模型   施工进度   遗传算法   优化  

摘要： 为优化建筑工程施工进度，实现施工高质量发展，根据其施工工期短、施工风险大、施工进度可控等特点，以BIM 4D施工管理平台为核心，配合Project等软件，结合信息化技术、智能优化算法，基于BIM 4D模型和遗传算法，建立工期-成本优化数学模型。通过分析2种模型的参数关联性后，提出施工进度深度优化方法，并结合实际工程对该方法进行实证，最终实现最优施工进度编制。旨在针对工程项目普遍特点和信息化发展需求，探索结合BIM技术与优化算法的施工进度管理方法，提升施工进度精细化管理水平。

关键词： 遗传算法   路径规划   数字化工艺  

摘要： 利用传统算法进行焊接路径规划时导致部分连续焊点间距小于安全距离，在对低碳钢类材料进行点焊时会造成焊接变形的问题。在原算法基础改进了自适应适应度函数，提出一种由安全距离值和长度值共同构建的适应度函数，以解决变形问题。研究结果表明：改进后的焊接路径比原焊接路径在适应值上更优，提高了焊接质量的稳定性。同时在数字化工艺仿真软件中运用改进算法进行焊接仿真验证，仿真结果显示运用改进后的算法得出的路径进行焊接时，在适应度值方面有了较大提高，最终体现在耗时方面提高10%左右。且各关节运动速度、加速度均合理、可控。

关键词： 知识组织   知识表示   本体集成   知识组织系统  

摘要： 知识组织系统是从一定的视角出发对知识进行建模而形成的知识组织处理工具。随着跨领域资源检索需求增加，用户需求多样性发展，单一视角知识表示方法的局限性逐渐显现出来，已经无法满足当前知识组织发展的要求。多视角知识表示方法考虑到用户个体的差异，将多个视角的知识表示融合在一个知识组织系统中，以实现知识表示的多样化。多视角知识表示方法立足于知识生产及利用，从认识论、文化保证论、知识建构论探讨多视角知识表示的内在逻辑，围绕认知活动，聚焦认知主体、认知客体及其情境，对多视角知识表示的类型进行划分，并深入探讨多视角知识表示的互操作实现方式，为未来构建多视角的知识组织系统提供研究基础。图1。表1。参考文献55。

关键词： 云计算   机器学习   光伏发电   概预算管理  

摘要： 本文针对光伏概预算管理中存在的效率低下问题，设计了一套基于云计算的智能化管理系统。系统集成数据采集与存储、智能概预算编制、预算执行监控和系统管理与运维四大单元，利用机器学习算法和优化求解器实现从数据到方案的端到端闭环设计。实证测试表明，该系统在高并发、大数据量处理方面表现出色，为传统光伏概预算管理模式带来颠覆性变革。

关键词： 轧钢加热炉   PID控制   遗传算法   燃烧效率   排放控制  

摘要： 为了解决轧钢加热炉煤气燃烧效率低、排放控制效果不佳的问题，文章研究了一种基于遗传算法优化的PID控制策略（GA-PID）。通过构建燃烧效率动态控制模型，结合炉膛温度、煤气流量和氧含量等关键参数，对控制系统的性能进行了分析与优化。实验结果表明，GA-PID控制策略在不同负荷条件下显著提升了燃烧效率，降低了单位煤气消耗量及CO排放浓度，展现出良好的动态响应性能与稳态控制能力，为加热炉燃烧系统的节能优化和排放控制提供了技术参考。此外，基于GA-PID策略的优化算法能够有效提升系统的鲁棒性和适应性，确保在不同工况下持续保持最佳控制效果，进一步推动了能源节约和环境保护的目标实现。

关键词： 配矿   系统优化   高炉炼铁   神经网络   碳减排   铁矿石   遗传算法   多目标优化  

摘要： 在钢铁行业铁矿石资源“卡脖子”和亟需降本增效的当下，如何通过优化铁矿资源配置实现钢铁工业安全、低碳和高质量发展是十分重要的课题。采用实验室试验研究、大数据分析、构建数学模型等研究手段，进行了基于炼铁多目标系统优化的一体化配矿技术研究，旨在开发打通配矿-烧结-高炉全流程的一体化配矿技术，实现炼铁系统跨工序协同优化，为钢铁企业降本增效提供有效保障。结果表明，基于矿粉基础试验研究构建矿粉性能大数据库，并根据模型预测结果优选采用神经网络构建了烧结矿性能预测模型，通过模型可对烧结矿转鼓指数、低温还原粉化指数和化学成分等进行预测，模型预测拟合效果较好。建立了基于RBF神经网络的高炉炉况指标预测模型和误差追溯模型，通过误差追溯和参数寻优模型，能够精确地计算出操作参数对燃料比波动的具体贡献率，并基于寻优模型得到的参数标准值进行替换，可对引起高炉核心经济指标波动的瓶颈因素进行精准调控。建立了贯穿配矿-烧结-高炉工序的跨工序耦合一体化配矿模型，在A钢厂的应用表明，通过一体化配矿模型的计算获取更具优势的替代方案，相较原方案高炉燃料比降低1.6～15.8 kg/t，吨铁碳排放降低5～45 kg，吨铁效益为10～50元。

关键词： 新时代   高校   网络舆情   应对策略  

摘要： 依托互联网技术的急速发展，“互联网+”与传统媒体融合，催生了一大批新兴媒介。千禧一代的大学生是新时代网民的中流砥柱，他们善于从网络上获取各种信息，抒发言论，参与网络舆情事件。高校的特殊性决定了网络舆情事件一旦发生，就会迅速吸引全社会关注，进而演变为社会舆情。本文旨在从新时代高校网络舆情的依据、成因、应对策略三个维度出发，帮助高校避免因舆论倒逼而处于被动局面，为净化高校网络舆情环境提供机制保障。

关键词： 柔性作业车间   自动化引导车   遗传算法   集成调度   路径规划  

摘要： 针对柔性作业车间中自动化引导车(AGV)加工机器集成调度问题，以最大加工时间最小化为目标，提出一种融合时间窗与Dijkstra算法的自适应邻域搜索遗传算法。首先，建立了AGV与加工机器集成调度模型。其次，为了避免潜力个体被淘汰，提出一种基于个体编码相似度的选择策略；在此基础上，根据个体差异与迭代次数，设计了自适应个体的交叉策略与交叉概率；根据个体质量设计自适应个体变异概率；为了检测并跳出局部最优解，提出一种基于种群停滞程度的自适应邻域搜索方法；引入了AGV优先级判断与冲突类型相结合的AGV避让策略。最后将时间窗与Dijkstra算法嵌入到自适应遗传算法的解码过程，结合避让策略，解决AGV的路径冲突问题。通过多个算例的分析与对比，验证了所提算法的有效性与优越性。

关键词： 直线加速器   人工神经网络   光子能谱   深度剂量  

摘要： 人工神经网络具有良好的求解线性方程和进行大规模运算的能力.在放射治疗中，入射光子束能谱准确度直接影响着剂量计算精度.本研究利用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）输入深度剂量数据，重建6 MV医用直线加速器的光子能谱.首先，采用经验公式计算出训练能谱，并利用EGSnrc/DOSXYZnrc模拟出的单能光子深度剂量，得到对应的训练深度剂量，设置损失函数为重建能谱与训练能谱之间的均方差，搭建并进行模型的预训练；然后，针对10 cm×10 cm参考射野下的iX、600C、Primus直线加速器，以及4 cm×4 cm、10 cm×10 cm、20 cm×20 cm射野下的XHA600D直线加速器，基于EGSnrc/BEAMnrc输出的相空间文件分析出测试能谱，利用EGSnrc/DOSXYZnrc模拟出测试深度剂量，修改损失函数为重建能谱对应深度剂量与测试深度剂量之间的均方差，进行模型的微调.结果表明，ANN模型的重建能谱不仅峰位和半高全宽与测试能谱一致，且均方根误差都不超过0.51%.在3 mm/3%容差下，重建能谱对应深度剂量的γ通过率都达到98%以上.上述结果表明，基于ANN模型的光子束能谱重建方法是有效的.