关键词： 锅炉   智能吹灰   分时线性   节能   人工神经网络  

摘要： 基于长短期记忆(LSTM)算法对结渣过程进行建模,开发炉膛水冷壁结渣监测模型,并且开发了基于分散控制系统(DCS)的锅炉智能吹灰系统。该系统实现了锅炉运行时的智能吹灰、自动疏水和自动投停过程,保证了锅炉受热面的安全,在某热电厂启用智能吹灰方法后,吹灰总频次显著降低,有效地降低了吹灰器投运频次和吹灰蒸汽消耗量,降低了排烟温度。

关键词： 大数据时代   人工智能   计算机网络技术   应用  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展,其在各行各业的应用逐渐深入,为人们的生产生活提供了诸多便利。大数据时代下,人工智能的价值进一步凸显,凭借自身在数据处理和分析上的突出优势,其在计算机网络技术中的运用也日益普遍。基于此,本文分析大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用要点,从网络管理、安全管理、数据挖掘和故障诊断四个方面探讨人工智能技术的具体应用,以供参考。

关键词： 智能汽车   路径跟踪   遗传算法   LQR控制  

摘要： 针对线性二次调节器(LQR)算法的智能汽车路径跟踪控制器权重矩阵确定困难的问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化的LQR路径跟踪控制器。首先,建立2自由度车辆路径跟踪误差动力学模型,设计有预瞄功能的LQR控制器,计算车辆最优的前轮转角输出;然后针对LQR控制器参数的确定,设计以车辆的横向误差、航向误差和输出前轮转角为目标函数的遗传算法优化策略,优化求解得到最优权重矩阵Q和R;最后,在MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真的环境下,验证遗传算法优化后的LQR控制器的跟踪效果和鲁棒性。结果表明:在双移线道路和连续换道工况下,优化后的GA_LQR控制车辆的横向误差峰值分别降低了86.6%和84.2%,航向误差峰值分别降低了17.7%和14.6%,输出较小的前轮转角,提高了车辆横向和航向的跟踪能力,且车辆在不同速度的双移线道路工况下,仍有较好的路径跟踪、速度跟踪和行驶稳定性。

关键词： 可变车道集群控制   信号配时优化   多目标规划   混合遗传算法   通行效率   环境排放效益  

摘要： 针对上海临空早晚高峰时段区域交通问题,分别构建广顺北路、协和路、福泉路和金钟路单条道路优化模型及基于多目标规划和混合遗传算法的临空区域路网可变车道集群控制及信号配时优化模型。从通行效率和环境排放效益2个维度进行量化对比。结果表明,可变车道集群控制及信号配时优化后早高峰改善比例大于晚高峰,路网通行效率及环境排放效益优化幅度分别达17.46%和20.53%。可变车道集群优化效果较单车道显著且稳定性高,更有利于路网通行效率的整体提升。研究结论可为城市可变车道集群的智能化管控提供理论支撑与借鉴。

关键词： 滑坡   变形预测   遗传算法   蠕滑位移   函数模型  

摘要： 滑坡位移预测是预报滑坡灾害的重要依据,以往的滑坡位移预测模型多数为时间序列预测模型、BP神经网络预测模型、Gaussian拟合预测模型以及其他一些非线性预测模型。这些滑坡位移预测模型在建立上缺乏力学理论支撑,对不同力学特性产生的滑坡位移预测分析上没有针对性。文章针对力学特性为重力蠕变型滑坡位移的预测,提出一种基于遗传优化算法的滑坡蠕滑位移非线性预测模型。以鲁家坡滑坡东侧J05监测点的累计水平位移为例,划定测试区域与预测区域进行模型预测分析,并将新模型预测结果与Gaussian拟合预测模型、BP神经网络预测模型预测结果进行对比分析。结果表明,相较于传统预测模型,新模型的预测效果有所提升,有一定的工程价值与实践价值。

关键词： 物流网络   资源优化   改进遗传算法   自适应策略   局部搜索  

摘要： 本文针对当前物流网络资源优化问题,提出一种基于改进遗传算法的优化模型。通过引入自适应遗传操作和局部搜索策略,增强了传统遗传算法在物流网络资源配置中的搜索能力和收敛速度。建立了包含多种运输方式和约束条件的物流网络模型,并将改进遗传算法应用于此模型中。通过与标准遗传算法及其他优化算法的对比,验证了所提模型和算法的有效性和高效性。实验结果表明,该算法可以有效提升物流网络的运行效率和成本优化。

关键词： 任务卸载   车联网   资源分配   免疫遗传算法  

摘要： 为了解决车联网场景下卸载决策和资源分配不合理的问题,提出了一种改进的启发式车联网任务卸载策略。该策略利用改进式的双种群免疫遗传算法(IDP-IGA),在保留了精英种群的同时引入了自适应移民算子,并在满足车辆最大容忍时延和路侧单元最大可分配资源的前提下,优化系统的时延-能耗开销。仿真结果表明,所提算法具有良好收敛性,与传统算法和遗传-粒子群优化算法相比,能够显著降低系统的时延-能耗开销,在任务卸载过程中实现最优的资源分配方案。

关键词： 碳排放权交易   法律规制   监管   碳配额  

摘要： 碳排放权交易这一市场机制的提出是为实现碳减排这一价值目标。碳排放权交易市场本身是由法律政策创设的市场,需要对碳排放权交易体系建立一套系统的法律规制。我国碳排放权交易的立法建设存在上位法的缺失及碳排放权的法律定位不明确、监管体系不完善、配额分配机制不健全的问题。在法律制度方面,应尽快出台《碳排放权交易管理暂行条例》及明确碳排放权的法律属性。在监管机制方面,用宏观审慎视角对全国碳排放权交易市场活动进行监督,以命令型监管与激励型监管协同配合的监管方式,激发交易市场活力。在配额分配方式上,过渡分配方式向多元化转变,同时在制定碳排放配额分配时综合考虑碳税、碳金融等因素,确保碳市场的稳定性和有效性。

关键词： 语义网络分析   语境   研究方法   传播学  

摘要： 既有研究缺乏对语义网络分析法机制的深层读解。本文研究目的:从语言学的三种语境视角切入,结合对语义网络分析的文献梳理和操作过程的分析,考察语义网络分析法的机制及传播学应用前景。最后得出结论:语义网络分析显示出对语词内容和形式的双重关注。内容上,选择符合社会文化语境和认知语境的具有实际语义的语词进行分析;形式上,语义网络分析重组语料并绘制网络,强调语词在整个语义网中的位置和功能,线性、顺序的文本语境因此被改写为另一种基于词共现关系的新的语境逻辑。这一逻辑不仅是对理性主义下线性知识体系表征方式和叙事模式的拒斥和反思,更是理解知识的新方式。

关键词： 印制电路板   数值试验设计   模型参数识别   响应面法   非支配排序遗传算法  

摘要： 印制电路板装配件(Printed Circuit Board Assembly,PCBA)在航空航天设备中有广泛应用,分析和优化航空设备中电子设备振动可靠性的必要前提是建立准确的PCBA有限元模型。针对PCBA有限元模型物理参数难以通过实验获取的问题,本文以某机载电子设备PCBA为案例,首先通过最小分辨率V(Minimum Run with Resolution V,MRRV)的中心复合设计(Central Composite Design,CCD)建立多因素模型响应面函数样本点;然后根据最小二乘法确定响应面函数系数并完成响应面精度检验,构建响应值与模态试验结果误差的多目标函数;再采用快速分类的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行多目标参数识别,将识别后的参数代入ABAQUS有限元模型进行仿真分析,最后与模态试验和随机振动试验结果进行对比。结果表明:模态频率平均误差减少到2.70%,随机振动响应平均误差为5.83%,验证了此方法对机载振动环境下PCBA模型参数识别的有效性。