关键词： 月径流预测   数据降维   优化参数   PCA-GA-BP神经网络  

摘要： 径流预测对于水力发电、水库调度、洪水预报等领域至关重要,因此建立一种高效、高精度的模型是领域研究重点。针对径流非线性函数特征,本文提出一种基于PCA降维输入变量和遗传算法优化初始参数的BP神经网络模型。首先运用PCA主成分分析,对输入变量降维处理,在保证最大程度反应变量特征的情况下,提升网络速度,达到高效目标。其次运用遗传算法,以预测值和真实值误差的绝对值为适应度函数,优化网络初始权值阈值选取,以此实现精度优化目标。最后将数据划分进行训练与测试,根据评价指标得到模型预测效果。以黄河流域兰州站月径流量为研究对象进行数据训练与预测,通过径流量大小划分平水年以及丰水年优化模型建立。结果表明,与传统BP模型及其他研究者提出的支持向量机、随机森林、Adaboost Regressor回归器模型相比,本文提出的PCA-GA-BP神经网络模型在两类径流数据集上具有更高的预测精度和更快的训练速度。

关键词： 改进遗传算法   机器人   分拣策略   染色体分割   模拟退火   路径规划  

摘要： 针对直角坐标机器人分拣过程中遗传算法易陷入局部最优、迭代次数多等问题,提出一种改进的遗传算法。建立分拣问题数学模型,确定目标函数。考虑到分拣路径的特殊性,对染色体进行分割,同时引入筛选机制,对种群初值优化。将目标函数中定值部分仅用于最终路径计算,进而优化目标函数,提高运算效率。为避免局部最优,将模拟退火算法串行融入遗传算法,修改接受准则。实验结果表明:改进的遗传算法在迭代次数和优化幅度上均优于传统算法,为直角坐标机器人分拣控制提供了有效策略。

关键词： 悬疑喜剧《满江红》   小人物形象   英雄情怀  

摘要： 电影《满江红》通过消解经典形象、颠覆线性叙事、革新视听语言等手段创新传统主流电影表达,从小人物出发重塑英雄形象。一方面,影片在解构传统历史题材时,刻画大量行为举止诙谐的小人物,并以小人物之姿完成大英雄使命,充分体现其“隐藏式”的英雄本质。另一方面,将喜剧与悬疑元素相融合并进行高频反转,不仅使影片具有强烈的视觉反差,也使得新时代的英雄精神通过一种全新的形式进行彰显与弘扬。

关键词： 无人机-车辆”协同物流配送   最小代价插入算法   遗传算法  

摘要： 从城市与农村物流市场的发展看,目前物流配送模式较为单一,为提高配送效率和降低配送成本,提出的“无人机-车辆”协同物流配送模型,以无人机与车辆协同工作为主导,求解“最后一公里”的配送问题。以最小成本为目标函数,应用基于最小代价插入算法的遗传算法模型,探究不同起始配送节点下“无人机-车辆”协同物流配送的最小成本问题。

关键词： 遗传算法   路网提取   施工禁行区域   交叉算子   多目标规划  

摘要： 在城市环境中,建设工程不仅会存在安全风险,还可能导致交通拥堵、事故和延误等问题。为保证公共交通畅通和施工现场的安全,文中在GA框架下提出了一种融合多目标优化的禁行区域规划算法。采用区域生长算法,利用马尔可夫链分析交通节点的状态转移概率,明确节点之间的关联度并构建谱聚类的相似图,提取施工禁行区域规划单元的路网。再应用遗传算法进行迭代寻优计算,求出最优施工禁行区域规划方案。实验结果表明,所提算法给出的施工禁行区域规划方案实施后,整个禁行期间交通冲突次数集中在0~50次之间,冲突次数频率的数值约为10,更好地保证了交通运行安全。

关键词： 物联网环境   物联网多层次威胁   威胁溯源   深度学习   遗传算法  

摘要： 常规物联网(IoT)环境的多层次威胁溯源主要采用网络数据关系分类实现,忽略了常规数据与威胁数据之间的相似性,导致溯源结果误报数较多。对此,提出基于深度学习与遗传算法的物联网环境多层次威胁溯源方法。建立深度学习神经网络对IoT环境威胁数据进行识别,添加批量标准化操作将常规数据与威胁数据分离,提取多层次威胁数据特征,应用遗传算法得到最优个体,实现威胁数据初始节点的溯源定位。实验结果表明,应用所提方法得出溯源结果误报数较少,溯源结果较为准确,满足IoT环境安全维护的现实需求。

关键词： 多目标测算   遗传算法   电力锅炉燃烧   锅炉燃烧   燃烧速度   效率优化  

摘要： 针对电力锅炉燃烧效率优化的传统定向局域约束方法稳定性不足问题,提出基于多目标遗传算法的优化方法。该方法明确优化目标,构建多阶约束机制,并通过多周期核验修正模型。测试显示,在不同负荷(20%~100%Pe)下,燃烧效率优化比均超6.5,有效提升了锅炉燃烧效率优化的稳定性和性能。

关键词： 惯性开关   接触电阻   预测模型   粒子群优化   遗传算法  

摘要： 微流体惯性开关可以避免机械惯性开关的磨损、变形和振动等问题,因此被广泛应用于汽车、军事和医疗等行业。由于开关本身电阻会对电信号传递产生较大影响,针对这一问题,对微流体惯性开关的接触电阻进行理论分析与仿真并建立模型以预测接触电阻大小。采用数值仿真法,以接触电阻为研究对象,通过改变电极宽度、两电极间距、电极与侧壁距离、惯性力作用时间和正应力5个参数得到580组样本数据,根据样本数据建立随机森林、BP神经网络和基于粒子群优化的BP神经网络3种预测模型。通过对建立的3种预测模型对比分析,发现基于粒子群优化的BP神经网络模型的预测效果最好。为了验证基于粒子群优化的BP神经网络预测模型的合理性,以接触电阻最小值为优化目标,利用遗传算法对该预测模型拟合的映射函数的参数在给定范围内寻优,发现遗传算法得到的电阻最优值与理论仿真值相差10.41%,结果表明可以借助基于粒子群优化的BP神经网络预测模型估计开关接触电阻。

关键词： 齿槽转矩   复磁导率法   遗传算法   气隙磁密   Maxwell  

摘要： 齿槽转矩对永磁电机的动态性能影响较大,削弱齿槽转矩是永磁电机设计的重点之一。本文运用复磁导率法结合麦克斯韦应力张量方程,推导出了齿槽转矩的解析求解方法,并基于解析法和遗传算法分别对电机极弧系数及磁极边缘角度进行了优化,在优化过程中不降低电机的整体气隙磁密。通过有限元软件Maxwell进行验证,结果表明所求得的最优极弧系数精度在3%以内,优化后的磁极边缘角度可使电机齿槽转矩幅值最高降低48%。本文所使用的优化方法不需要较长求解时间,且具有较高的优化精度,通过优化极弧系数和磁极边缘角度可以有效降低齿槽转矩幅值,为电机的齿槽转矩削弱及动态性能优化设计提供了一定的工程意义。

关键词： 协同防空   混合部署   任务规划   遗传算法  

摘要： 巡航导弹具有成本低、射程远、突防能力强、命中精度高等诸多优点,在现代战争中大量使用,如何规划部署防空武器平台有效防御巡航导弹攻击是防空作战的难题。构建防空武器雷达探测模型和杀伤区模型,根据防空武器作战流程建立了拦截期望模型。考虑到外部信息协同制导,研究外部协同杀伤区、协同部署原则,并采用双染色体协同变异遗传算法规划最优部署策略,为解决多平台协同防空以及要地防御部署提供方法支撑。