关键词： SIMHYD模型   遗传算法   洪水预报   水文模型   汇流演算  

摘要： SIMHYD模型结构简单,参数较少,被广泛应用于流域月尺度和日尺度的径流模拟,由于模型结构中缺少流域汇流部分,尚无法满足小时尺度的洪水预报与模拟的需要。为此本文开展SIMHYD模型研究,针对模型结构存在不足,在SIMHYD模型基础上,设计对比4种不同汇流方案:①不考虑汇流(原始SIMHYD模型);②仅增加河道汇流;③仅增加坡面汇流;④同时增加河道汇流和坡面汇流。并在淮河王家坝区间流域开展小时尺度的洪水模拟应用研究。研究结果表明,相较于原始SIMHYD模型,增加汇流之后的SIMHYD模型模拟精度均有所提高,其中,同时增加河道汇流和坡面汇流的SIMHYD模型模拟精度提升最大。本研究通过改进SIMHYD模型的汇流部分,使该模型可以应用于小时尺度的洪水预报与模拟,且模拟精度较高。

关键词： 遗传算法   储能   容量配置   多目标优化  

摘要： 大容量储能配置不当会增加维护成本,缩短电池寿命。因此,设计一种遗传算法,添加模糊数学规划方法,增加算法多目标优化能力,结合燃油经济性、储能装置冷却需求功率、成本等不同指标,得到不同工况下柴油发电机、蓄电池的出力情况以及储能配置容量。以某电力渡轮为例,仿真结果表明:配置优化后的混合动力系统满足船舶航行可靠性要求,柴油发电机能够工作在效率较高的区域,减少了7.5%的燃油消耗。研究成果可为推动电力渡轮绿色化提供参考。

关键词： 遗传算法   数据采集   QoS组播路由优化   蚁群算法   路径代价  

摘要： 为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。

关键词： 遗传算法   自适应矩估计   循环神经网络   心音分类  

摘要： 针对传统的循环神经网络(RNN)在识别分类心音信号方面具有梯度爆炸、梯度消失和短期记忆的问题,该文提出了无需心音分段的结合遗传算法(GA)与修正的自适应矩估计(RAdam)优化RNN的心音分类模型。该模型的优势是将GA和RAdam优化器以串联的方式融合到RNN中,以达到改进RNN的作用。首先,利用GA的选择、变异和遗传操作,优化RNN的输入层节点数,获取心音特征向量的最优个体的初始解。其次,根据最优个体中的权重、偏置矩阵,赋予模型初始权值和阈值,获得初始权重最优解,整个模型共享参数。最后,联合改进的学习率自适应优化算法,优化RNN模型。结果表明,结合经典的梅尔(Mel)倒频谱系数方法提取心音信号的特征向量,心音信号分类准确率达到90.29%,相比于未优化的RNN模型,准确率提高了17.79%。

关键词： 人工智能   中职计算机教育   实训教学平台   教育技术   数据管理  

摘要： 本文旨在探讨基于人工智能的中职计算机实训教学平台的设计与应用,以促进中职计算机教育的发展与创新。首先分析了中职计算机教育的现状与问题,随后介绍了人工智能在教育中的应用现状与潜在价值。接着详细阐述了基于人工智能的中职计算机实训教学平台的设计要点,包括教学平台需求分析与目标设定、平台架构设计与技术选型、功能模块设计与实现以及数据管理与安全性设计。通过具体案例展示了如何有效应用人工智能技术解决中职计算机教育中的实际问题,以期为相关领域的研究与实践提供参考与借鉴。

关键词： 大数据   人工智能   计算机网络  

摘要： 伴随着科学和技术的持续进步,人工智能和大数据技术逐步渗透到人们的日常生活中,从而彻底改变了人们的生活习惯和工作方式。通过在计算机网络中融入人工智能技术,我们能够实现计算机网络资源的高效共享和最优配置,从而显著提高计算机网络系统的智能化程度。利用人工智能技术在计算机网络中,可以增强对大数据的分析能力,并促进计算机网络技术的持续创新与进步。在大数据时代的大背景之下,大数据技术与人工智能不断地进行融合,从而让人们的日常生活和工作变得更为便捷。因此,利用人工智能技术在计算机网络中显得尤为关键。这篇文章深入探讨了人工智能与大数据在计算机网络领域的应用优点,并研究了这两种技术在计算机网络中的实施策略。

关键词： 光储充电站   电动汽车   储能寿命   储能容量优化   遗传算法   粒子群算法   蚁群算法  

摘要： 提出了一种优化电动汽车充电站储能容量配置的方法。该方法考虑了季节性电动汽车充电负荷波动与光伏出力之间的关系,并且考虑了储能寿命。论文利用蒙特卡罗法考虑了不同类型电动汽车的多种影响因素,对整体负荷进行预测。以每日运行成本最低为优化目标,在考虑四季光伏出力和储能寿命的影响下,采用了3种算法对目标函数进行优化,以得到最佳的光储充电站储能配置方案。研究以西北某地区为例。结果表明:冬季下综合成本为3.0432×10^(6)元,相比于其余3个季节综合成本最低;采用遗传算法时,在综合成本相差不多时,获得的储能配置最优,储能容量为22.82 MWh,储能功率为7.31MW,从而得到光储充电站最优的储能容量配置。

关键词： 渐开线圆柱齿轮   接触强度   智能设计   遗传算法   最小中心距  

摘要： 为对两级渐开线圆柱齿轮减速器的齿轮结构进行优化设计,根据齿轮强度计算标准和机械结构优化设计的相关理论,分析了对齿轮接触强度和弯曲强度较大有影响的参数,以最小中心距为目标函数,以齿轮强度、尺寸等为约束条件,建立了两级渐开线圆柱齿轮传动结构优化的数学模型。基于智能算法(遗传算法)对齿数、模数、螺旋角等参数进行多目标优化,优化后齿轮的最小中心距减少了28.99%,有效的提高了空间利用率。同时该文研究结果可为智能设计、智能制造提供参考。

关键词： 人工智能   个性化学习   计算机信息技术教学  

摘要： 本研究通过构建一个基于人工智能的学习模型,旨在实现计算机信息技术教学中的个性化学习,以提高学习效率和质量。研究采用智能推荐算法和用户画像技术,根据学生的学习行为和能力水平,动态规划个性化学习路径。在实验过程中,利用机器学习方法训练模型,并通过精确度、召回率等指标对模型性能进行评估。与传统教学方法相比,该模型学习效率平均提高了20%,学生满意度提升了30%。

关键词： 空中交通流量管理   军民航空管联合运行   飞行活动协同排序   遗传算法  

摘要： 随着空域资源需求的不断增大,军民航间飞行矛盾日益突显。为解决此问题,本文以国务院、中央军事委员会空中交通管制委员会提出的“军民航空管联合运行”为背景,引入军民航共享空域的概念,重点研究了在此类空域中军民航飞行活动协同排序(CMFCS,civil-military aviation flight activity collaborative sequencing)问题。首先,基于军民航各自飞行任务特点与差异,对军民航飞行任务的种类进行划分,并使用层次分析法确定各类飞行任务的优先权原则;其次,以军民航飞行活动总延误时间成本最小为目标,建立CMFCS模型;最后,使用遗传算法对模型进行求解,确定军民航飞行活动批准进入共享空域的时间序列。研究结果表明,与经典的先到先服务(FCFS,first come first service)策略相比,协同排序策略得到的总延误时间成本降低了72.17%,优化效果显著且更符合实际,能够实现军民航共同使用国家空域资源,保障飞行活动安全、有序、高效地运行。