关键词： BP神经网络   遗传算法   焦炭质量预测模型   智能配煤系统   煤焦数据库  

摘要： 针对炼焦煤品种繁多,同一矿点来煤的煤质波动较大,混煤现象严重的问题,宁波钢铁有限公司通过搭建煤焦数据库,开发智能配煤系统,实现全流程监测煤焦数据变化。智能配煤系统结合历史生产数据分析提取影响焦炭质量的关键指标,采用多元线性回归和BP神经网络的建模方法,建立焦炭质量关键指标预测模型。同时,智能配煤系统结合焦炭质量预测模型、配煤专家系统和炼焦单种煤库存信息,采用优化后的遗传算法进行配煤模型的构建,从而实现快速实时调整配比、合理利用炼焦煤资源、稳定焦炭质量并且有效降低炼焦成本的目的。智能配煤系统运行稳定,实现了对炼焦煤资源的合理利用和降本增效的目的。

关键词： 数字乡村   数字治理   乡村振兴   “三农”   张力  

摘要： 数字乡村建设是推动新时代“三农”工作与乡村现代化转型的战略引擎。在发展逻辑上,数字赋能乡村建设有其理论、历史与现实的必然性。从其要素结构看,农业转型与数字产业场景脱域、农民数字素养与乡村生活适配失灵、农村数字服务与治理关系脱嵌等内在张力映射着数字乡村建设依然任重道远的现实。相应地,从加快数字农业迭代升级步伐、数字化调适农民行动能力、数字化融合农村基层服务关系等方面进行治道变革,将不断消解数字乡村建设过程中问题的生发与矛盾的叠合。

关键词： 岩土工程   遗传算法   位移反分析   多目标优化  

摘要： 边坡工程通过预测开挖后的位移变化来评估开挖风险,岩体工程参数直接关系到最终结果。采用边坡变形的多目标反分析方法获取准确合理的岩体工程参数,该方法基于非劣排序遗传算法(non-inferior sorting genetic algorithm Ⅲ,NSGA-Ⅲ),采用经过训练的BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)代替数值计算,采用NSGA-Ⅲ用于搜索多目标方程的Pareto解集。以锦屏一级水电站左岸坝肩边坡为依托验证所提方法,考虑外观测点的水平位移及竖直位移、坡表浅部位移、深部裂缝变形共4种现场数据,选择对位移变化有较大敏感性的5类岩体材料参数作为反演参数,在不同目标函数组合下进行参数反演。结果表明:采用NSGA-Ⅲ的反分析方法能够综合利用多种监测数据,提高反演结果的可靠性和计算效率,利用反演获取的材料参数正向计算后所得变形与实际观测结果匹配良好,验证了该方法在边坡开挖工程中预测的准确性和可靠性。

关键词： BiLSTM   VMD   遗传算法   月降水量   时序特征  

摘要： 利用辽宁省气象局提供的地面观测降水资料,构建了具有多元时间特征的降水数据,采用变分模态分解方法(variational mode decomposition,VMD)组合遗传算法(genetic algorithm,GA)对双向长短时记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)进行优化,建立基于VMD-GA-BiLSTM的月降水量预测模型,并与BiLSTM、VMD-BiLSTM和GA-BiLSTM进行实验对比,应用均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和R 2决定系数作为模型评价指标。实验结果表明:VMD-GA-BiLSTM模型的R 2决定系数达到0.98,RMSE和MAE表现更低,验证了VMD-GA-BiLSTM模型在时间序列预测方面的优势。

关键词： 吡唑醚菌酯   冬枣   残留量   消解规律   安全间隔期   风险评估  

摘要： 2021—2022年在河北黄骅开展了250 g/L吡唑醚菌酯乳油在冬枣中的规范残留田间试验,样品采用QuEChERS法净化,气相色谱-电子捕获检测器检测分析,得出吡唑醚菌酯在冬枣中的残留消解规律,并对其进行膳食风险评估。2年残留消解试验结果显示,吡唑醚菌酯在冬枣中的半衰期分别为9.86、11.8 d,消解规律符合一级动力学方程;最终残留试验结果显示,末次药后14~28 d,吡唑醚菌酯残留量为0.297~0.684 mg/kg,其中,末次药后21 d的残留试验中值为0.432 mg/kg。膳食风险评估得出风险商为0.62%,膳食摄入风险可接受。建议250 g/L吡唑醚菌酯乳油在冬枣上使用剂量为3000~4000倍液,每季最多施药3次,施药间隔期7 d,安全间隔期21 d。

关键词： Gamma校正   遗传算法   硅基OLED微显示器   场堆叠数字驱动   灰阶曲线   OLED等效模型   视觉建模  

摘要： 硅基有机发光二极管(OLED)微显示器的驱动方式主要分为数字驱动和模拟驱动。在数字驱动中,OLED器件的等效电容导致开启过程中产生亮度脉冲,特别是在场堆叠驱动方式中,固定小数子场的开关过程带来的亮度脉冲直接影响显示的亮度,导致灰阶曲线呈现出非线性递增,这为Gamma校正带来了挑战。为改善Gamma校正的过程及其结果,基于场堆叠数字驱动提出了一个新型亮度模型。该模型结合场顺序、场权值、Vcom电压值和Vcom电压配置,组成一个综合的参数空间。基于该模型,运用遗传算法对灰阶曲线进行了优化,并在分辨率为2560×2560×3的全彩硅基OLED微显示器上进行了实验验证。实验结果表明,通过优化参数空间,白色光灰阶曲线的均根方差和无效灰度点数从21.65 cd/m^(2)、15395个降至1.62 cd/m^(2)、2977个,得到显著改善。这一改进不仅使灰阶曲线更加线性和单调,还有效减少了无效灰度点,成功地实现了白色光Gamma 2.2曲线的精确校正。相比于模拟驱动,场堆叠数字驱动在低灰阶显示上展现出更佳的区分度,更符合人眼对显示效果的感知。

关键词： 风电功率   预测   径向基代理模型   小生境遗传算法   智能优化  

摘要： 为提高短期功率预测精度,以赋予风电被电网资产更大规模消纳的优势,建立一种基于主导特征影响因素和小生境遗传算法改进的径向基代理模型的滚动式短期(0~72 h)风电功率预测模型。首先,基于罚函数和排挤机制的小生境技术对传统基本遗传算法进行改进,以径向基代理模型(RBF)作为建模基础,利用改进后的遗传算法以反传误差极小为目标函数对RBF模型的连接权值进行优化,借助其寻优能力来获取最佳权值,以达成对RBF网络的改进和二次训练;然后,基于主导特征气象因素,结合改进的RBF模型最终建立N-SGA-RBF风电出力预测模型,对风电场连续3日0~72 h输出功率进行预测;最后,对N-SGA-RBF模型、RBF模型以及BP模型做预测结果趋势变化、各采样点绝对/相对误差分布、发电预测预报准确率和合格率的对比。以新疆东部某风电场实测数据进行算例验证分析,仿真结果表明,所建预测模型具有较高的精度。

关键词： 价值教育   核心价值观   集体   个体   矛盾  

摘要： 集体和个体的冲突是价值教育困境的主要原因之一,深入认识并消解这一困境对践行社会主义核心价值观至关重要。通过形式化地刻画价值教育的冲突和融合境况,由集体和个体矛盾而产生的价值教育困境可以以逻辑形式来表达。这种困境的表现形式在于,一致性、自由性、集体一致认同性、价值教育一致性和价值教育局域性等5项价值教育应当满足的性质并不总是相容的。集体和个体矛盾对价值教育有很大的影响,甚至可能导致价值教育出现与初衷相反的结果。通过在逻辑上调整这5项性质的强弱程度,可以缓解它们之间的冲突,这为当前开展价值教育实践提供了重要启示。

关键词： 碳排放成本   遗传算法   高维目标优化   柔性流水车间调度   低碳经济  

摘要： 随着环境保护意识的提高和低碳经济蓬勃发展,碳排放成本逐渐成为企业决策中必须考虑的重要因素。为实现碳排放成本、完工时间、拖期时长和机器负荷4个优化目标,本文建立了碳排放成本的高维目标柔性车间调度优化模型,并根据模型特点设计了一种基于生物激素调节机理的改进NSGA-Ⅲ算法。采用MATLAB软件对实际生产数据进行模拟仿真,证明所提出的优化方法可在保证完工时间和总拖期时间不受影响的情况下,控制碳排放成本、提高设备效率,同时满足工件加工工序的要求。

关键词： 计算机技术   智能汽车   汽车设计  

摘要： 科技的飞速发展促使我国汽车设计迈向智能化与科技融合的崭新阶段。计算机技术在智能汽车设计中的应用,旨在构建更加智能、自主与集成的汽车系统,不仅能够增强车辆的安全性、舒适度及便捷性,还能够显著提升驾乘人员的出行体验。该文介绍计算机技术在智能汽车设计中的应用特点,探讨计算机技术在智能汽车设计中的具体应用,并分析相关应用案例,以推动我国智能汽车产业的蓬勃发展。