关键词： 碳交易机制   多目标规划   机队规划   遗传算法  

摘要： 为均衡考虑航空公司的经济与环境表现,在碳交易环境下,以运营收益最大化和碳排放总量最小化为目标函数,以航线供需匹配限制、航班旅客需求限制、飞机流平衡限制、机型适航性限制等为约束条件,建立多目标规划模型。针对机队规划问题的特点,采用具有自适应变异能力的遗传算法对该模型进行求解,并通过实例计算验证了该模型的有效性。结果表明,所提出的方法可以在减少8.41%运营收益的同时降低16.55%的碳排放总量,能够均衡考虑航空公司的经济性与环境性需要。

关键词： 比例-积分-微分   遗传算法   径向基函数   液压马达   测控  

摘要： 工业自动化和智能化的不断发展,使得液压系统的应用变得日益频繁,其中液压马达的性能直接影响整个系统的效率和可靠性;为此,研究首先以数学建模的方式对液压马达测控加载系统进行了建模,其次,以比例-积分-微分控制技术为基础,引入了遗传算法和径向基函数进行参数整定优化,最终提出了一种新型测控系统模型;实验结果表明,该新模型在中心值为0.45,宽度参数为0.3和权值参数为-0.1时的性能最佳;其响应时间最短为1.2秒,平均振幅为8 mm,频率与原系统基本一致;其马达转速最快可达1470转/分钟,测控误差最小为0.49 mm,系统响应时间最快为0.25秒,超调量最低为2.87%;由此可知,该新测控模型能显著提高液压马达的动态性能和稳定性;研究旨在通过改进现有的控制算法,以提升液压马达的测控精度和响应速度,为该领域的技术发展,提供一种新的方向。

关键词： 金融风险   遗传算法   支持向量机   风险预警  

摘要： 鉴于预警金融风险的重要性,为提高金融风险的预警能力,本文提出了遗传算法支持向量机(GA-SVM)金融风险预警模型,以应对传统支持向量机(SVM)在参数选择和预测精度方面存在的问题。本文采用四种不同的评估指标,包括平方绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均误差(ME)和预测误差百分比(PER)的绝对值,来验证GA-SVM模型的有效性。研究结果表明,GA-SVM模型相对于传统SVM模型在预测上证指数和美元兑人民币汇率方面都取得了显著的改进。具体来说,对于上证指数的预测,MAE平均降低了11.378%,RMSE平均降低了6.571%,ME平均降低了14.508%,PER绝对值平均降低了7.639%。对于美元兑人民币汇率的预测,MAE平均降低了16.339%,RMSE平均降低了17.370%,ME平均降低了36.204%,PER的绝对值平均降低了21.099%。这些结果表明,GA-SVM模型在金融指数波动预测方面更准确,显著提高了金融风险预测的精度。本文研究的重要性在于提供了一种新的方法,可以改进金融风险预警系统,为金融领域提供更可靠的预测和决策支持。

关键词： 听力障碍者   句子阅读   句法加工   暂时歧义句   质量差异理论  

摘要： 本研究采用自定步速阅读技术和句法歧义消解范式,借助汉语典型歧义结构(“V+N”和“V1+N1+的+N2”),探讨听障者与健听者在阅读不同句法复杂度句子时的加工机制差异。结果显示:(1)在阅读一致句时,无论句法复杂度高还是低,听障者和健听者在正确率、句子阅读时间和语义判断时间上均无显著差异。(2)在阅读歧义句时,听障者的正确率显著低于健听者,且句法越复杂差距越明显。(3)听障者在歧义句的阅读时间上以及低复杂度歧义句的判断时间上与健听者均无显著差异,只在高复杂度歧义句的判断时间上显著长于健听者。(4)听障者与健听者在加工歧义句时因句法复杂度的影响展现出了不同的加工负荷和认知策略。以上结果支持了量变理论,即听障者虽然具备了一定的句法加工能力,能够识别句法信息,但在处理高复杂度歧义句时正确率和加工速度仍有待提升。

关键词： 变电站   继电保护   在线运维   遗传算法  

摘要： 针对变电站继电保护系统传统运检方式存在的效率较低、工人劳动强度大、结果不准确、设备劣化预测困难等问题,展开对变电站继电保护预测运维技术的研究,提出基于遗传算法和模糊预测算法融合的变电站继电设备后台监测系统,实现对设备运行状态的实时监控。利用计算机数值模拟分析法对融合算法进行仿真研究,结果表明,故障诊断与异常预测算法可以实现对设备运行状态的实时监测,达到预判继电设备最佳检修周期的目的,有效实现了预防性维护和远程运维,大大提高了设备的运维效率。

关键词： 大数据视域   人工智能   计算机网络   负载均衡  

摘要： 随着科技进步,大数据与人工智能技术为网络管理、安全防护、实时流量平衡等方面带来显著创新。本文剖析了Agent技术、Map/Reduce技术等关键技术,并详细探讨了人工智能在计算机网络技术中的各种应用,如网络安全信息管理、系统评价与网络管理、智能路由算法、负载均衡等方面。研究结果表明,人工智能与计算机网络的深度融合不仅助力网络性能优化,还大幅度提升了网络安全与用户体验,为社会发展注入了强大动力。

关键词： 倾角传感器   温度补偿   径向基函数神经网络   粒子群优化算法   遗传算法  

摘要： 针对MEMS倾角传感器零位温度漂移问题,提出了粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)相结合优化径向基函数(RBF)神经网络的补偿方法,克服了RBF神经网络收敛慢、泛用性低的缺陷。结果表明:该方法能够有效地消除温度对MEMS倾角传感器输出的影响。相较于RBF神经网络模型,最大相对误差(MRE)减小了21.03%,均方根误差(RMSE)减小了23.54%,温度漂移得到明显改善,提高了倾角传感器的稳定性与准确性。

关键词： 声纳搜索   累积探测概率   路径优化   多目标优化   遗传算法  

摘要： 针对面向移动目标的移动搜索平台最优路径研究不足问题,提出一种基于累积搜索概率理论的移动搜索平台路径优化方法。基于传感器性能评价的重要标准之一的累积探测概率(cumulative detection probability,CDP),利用时序相关性模型,即(λ,σ)过程模型,构造单峰CDP计算公式。构建一组目标运动想定,利用贝叶斯后验概率修正目标想定轨迹概率和不同时刻下的CDP。以搜索完成时CDP最大以及CDP达到目标水平时间最短为多目标,在连续时间与连续空间中实现高效搜索,构建面向声纳搜索移动目标的路径优化模型,通过多目标遗传算法给出优化解。与随机搜索模式下的CDP结果比对可以发现,本文方法可以获得更高的CDP,比单目标优化结果所得到的搜索方案具有更高的效率。

关键词： 遗传算法   自动化   故障检测   设备   配电  

摘要： 为准确提高配电自动化设备故障检测的准确性,本文引入遗传算法开展配电自动化设备的故障检测方法研究。需要结合配电自动化设备运行常态,采集配电自动化设备的故障信息;结合遗传算法,计算设备运行适应度;利用粒子群优化算法,对设备故障区段进行定位与检测。通过对比实验证明,新的检测方法可以实现对配电自动化设备故障的准确检测。

关键词： 人工智能   诺贝尔奖   人工神经网络   机器学习   《科学美国人》   霍普菲尔德   杰弗里   物理学奖  

摘要： 2024年10月,本年度诺贝尔奖获奖者揭晓。其中两个重要奖项分别颁发给了推动人工智能发展与应用的关键研究者和开发者,这表明人工智能已经在科学界形成了独特的影响力。今年物理学奖获得者约翰·J.霍普菲尔德和杰弗里·欣顿分别于1987年和1992年为《科学美国人》撰稿。欣顿曾预测,由生物学启发的机器学习最终将导致“人工神经网络的许多新应用”。截至2024年,为《科学美国人》撰稿的诺奖得主人数增至171位。