改进PSO与小波的地基沉降预测应用

将改进的具有双群特性及带变异算子的粒子群优化算法与小波分析结合优化神经网络预测地基沉降量。针对粒子群算法易陷入局部极小值的缺陷,将粒子总群分成两个子群,分别对两个子群进行不同的搜索策略以增强算法的全局和局部搜索能力。其中一个子群采用变惯性权重进行局部细搜索;另一个子群采用大的惯性权重进行全局搜索,并与小波分析去噪结合,优化神经网络参数,对地基累计沉降数据进行预测。实验结果表明这种划分使算法有较强的全局和局部搜索能力,同时提高了预测精度。

浅论变电站220kV线路保护的运行维护及操作

随着我国社会经济的快速发展，导致产业结构得到了优化和升级，我国的经济步八了健康发展的状态。近几年，人们生产生活水平的提高对于电力的需求日益增长，同时对城市的输电网络的运行要求逐渐提高。为了线路网络运行的稳定性，就需要对其进行维护。本文针对变电站220kV线路保护的运行维护及操作进行深入分析，供相关人士分析。

KICA与Relief算法相结合的人脸识别研究

为使提取到的独立成分有利于人脸的分类识别,在用核独立成分分析(KICA)进行特征提取后,选用改进后的k最近邻的Relief方法进行特征选择。改进后的Relief算法可以减少噪声污染,并能处理小样本问题,使选择后的人脸特征较好地用于分类。通过在AR人脸库上的实验,并与类内类间距离的特征选择方法进行比较,证明了该方法的有效性。

谈小学语文高段阅读教学中的多视角文本解读

小学语文教学,注重培养学生们形成听、说、读、写能力,高年级的学生能力较强,有了基本的理解能力,想要进一步提升他们的阅读水平,加强对文字的运用,可以使用多视角的文本解读方式。多视角文本解读就是让学生们学会换位思考,利用不同的身份,感受阅读活动中情感上的变化,加深情感体验,更好的掌握阅读内容,促进能力的提升。本文结合小学高年级学生的能力展开讨论,对阅读教学展开了分析,提出了几点有效的教育策略。

模拟退火粒子群与小波的地基沉降预测应用

针对粒子群优化算法易陷入局部极小值问题,改进学习因子使其自适应调整,并与具有良好全局搜索能力的模拟退火算法结合,充分利用两种算法各自的优点,同时结合小波分析去噪,优化神经网络参数,对地基累计沉降数据进行预测,并与标准粒子群优化算法做了对比,实验表明两种方法的结合具有良好的全局和局部搜索能力,预测精度高。

变尺度混沌粒子群与小波的地基沉降预测应用

针对粒子群算法易出现早熟,搜索精度低的问题,从惯性权重的确定和算法搜索精度两个方面进行了改进。其中惯性权重由随迭代次数非线性递减函数和一随机扰动项确定,利用这个扰动项的突变性来跳出极小值区域,同时为增加粒子的多样性,提高算法搜索精度,引入了变尺度混沌搜索,并将该方法和标准粒子群算法分别与小波去噪结合,预测地基累计沉降量并做了对比,实验表明本文方法具有良好的全局和局部搜索能力,预测精度高。