改进权重自适应GA及冷连轧轧制规程多目标优化

针对聚合多目标优化方法的权重难以确定的问题,提出了一种改进的权重自适应方法,并以遗传算法为基础对冷连轧轧制规程进行多目标优化.首先,结合某冷轧厂实际的轧制规程优化过程,选取等功率裕量、轧制能耗及带钢打滑概率作为优化目标,建立了冷连轧轧制规程的多目标优化模型.然后将改进的权重自适应遗传算法(GA)应用于不同规格的带钢轧制规程多目标优化中,结果表明,与实际应用的轧制规程相比,该方法有效的降低了3个目标函数的值;与权重自适应GA相比,改进的权重自适应GA的针对性更强,同时重要性高的目标收敛速度更快.

改进权重集对分析法在准东水质评价中的应用

根据准东水源地2011年9月地下水水质监测资料,以对地下水水质影响较大的总硬度、溶解性总固体、硫酸盐和氯化物为评价项目,采用基于熵权与超标倍数赋权的改进权重集对分析法对准东水源地进行了水质评价。结果表明:改进权重集对分析法在计算时考虑了各评价项目的重要性,使计算结果更接近客观实际;准东水源地大部分水质为Ⅰ级和Ⅱ级,水质总体情况较好,基本未受到污染。

基于改进权重的装备研制风险模糊评价模型

合理确定指标权重是装备研制风险模糊综合评价的关键。首先建立一般模型,分析专家评分法确定权重的不足,对其进行优化、改进;进而建立更加符合实际的风险模糊综合评价模型,使得评价结果更加客观、准确。

基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米涝渍灾害评估方法

【目的】研究东北地区春玉米涝渍灾害评估方法,为气候变化背景下东北地区春玉米合理生产和管理提供科学依据。【方法】以权重湿润指数为基础,采用作物需水量代替参考作物蒸散量,构建改进权重湿润指数;运用1986—2015年东北地区春玉米生育期内涝渍灾害事件与改进权重湿润指数耦合方法、基于K-S检验的正态分布显著性检验方法和t-分布区间估计方法等,确定基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度分级阈值;从农田土壤相对湿度与改进权重湿润指数相关性和拟合关系检验,改进权重湿润指数、权重湿润指数评估结果与历史灾情结果一致性检验,以及典型年份涝渍灾变过程动态评估准确性检验3个方面,对改进权重湿润指数评估春玉米涝渍灾害的精度进行验证;分析东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度空间格局,揭示其规律特征。【结果】(1)改进权重湿润指数与不同深度的土壤相对湿度均达到极显著相关(P<0.001),除玉米快速发育期外,其他生育期内二者相关系数最大值均出现在20 cm深度土壤相对湿度;将不同生育阶段改进权重湿润指数与20 cm深度土壤相对湿度间进行Slogistic曲线拟合,决定系数(R2)最大值出现在生育中期(0.46),其后依次是生育后期(0.34)、快速发育期(0.31)和初始生长期(0.21),均方根误差(RMSE)最小值出现在生育后期(0.49),其后依次是生育中期(0.51)、初始生长期(0.52)和快速发育期(0.56),不同生育阶段拟合曲线中90%的20 cm土壤相对湿度所对应的改进权重湿润指数值最小值出现在初始生长期(0.77),其后依次是快速发育期(1.12)、生育中期(1.21)和生育后期(1.25)。(2)与随机预留的春玉米涝渍灾害事件测试样本中灾情判定结果相比,权重湿润指数评估结果的完全准确率为26.7%,部分准确率为66.7%;改进权重湿润指数评估结果的完全准确率为66.7%,部分准确率为93.3%。(3)以嫩江、白城和沈阳3个代表站点1998年春玉米生育期内涝渍灾害为例,对比降水、权重湿润指数和改进权重湿润指数随时间变化的过程曲线,发现改进权重湿润指数所反映的当年涝渍发生时间和强度等级与灾情资料更为相符,而其大小还可直观表征涝渍强度动态变化。(4)春玉米不同生育阶段各强度等级的涝渍频率差别较大,黑龙江中部、吉林东南部、辽宁东南部为中度及以上涝渍频率的高发区,生育中期是中度及以上涝渍频率高发期。【结论】基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度分级阈值划分方法结果可靠,可表征农田涝渍实际发生状况;相对于权重湿润指数而言,改进权重湿润指数不仅对春玉米涝渍灾害评估准确率更高,而且更适于对涝渍灾变过程的跟踪和动态评估,对于揭示气候变化背景下东北地区春玉米涝渍灾变机制和时空演变规律具有重要意义。

基于NGBoost和改进权重优化的区域分布式光伏概率功率预测

低压配电网中分布式光伏点多面广,特性不一,同时面临着大量的数据采集不完备的情形,使得区域分布式光伏的功率预测面临极大挑战,极大影响配电网的安全经济运行。针对上述问题,提出了一种基于自然梯度提升(natural gradient boosting,NGBoost)和改进权重优化的区域分布式光伏发电概率功率预测方法。首先,针对区域数据采集完备的有监测光伏电站,采用NGBoost概率区间预测方法计算单个分布式光伏站点未来时刻的完整概率分布,获取概率区间预测结果,并采用SHAP(shapley additive explanation)方法对气象特征进行可解释分析。然后,针对区域内数据采集不完备的分布式光伏电站,以数据采集完备电站的预测概率分布为信息参考源,以概率预测综合指数(coverage width-based criterion,CWC)和连续分级概率评分(continuous ranked probability score,CRPS)评价指标最小为目标,采用改进权重优化方法优化数据采集不完备电站和数据采集完备电站之间的相关性权重系数,进而估计无监测电站的功率预测概率分布。最后,以典型的区域配电网为例进行算例分析,结果表明了提出的概率区间预测方法的有效性。

基于改进Critic权重法的冲击地压危险等级预测方法

屯宝煤矿WⅡ02040501工作面受断层构造影响,回采期间大能量微震事件频发,为提高工作面采掘期间大能量微震事件的预警准确率,通过多元Logistic回归模型,从微震日能量/频次等监测指标中筛选出了微震日频次、频次变化量、日平均能量3个关键预警指标,基于Critic改进权重法建立了各预警指标与冲击地压危险等级的耦合公式,并在WⅡ02040501工作面进行了工程验证。研究结果表明:基于微震能量四分位数间距法划分的微震“大能量”事件临界值,可有效判识具有诱冲危险性的大能量微震事件;基于日频次、频次变化量、日平均能量3个预警指标确定的耦合公式,对大能量微震预警准确率达到了80%,可提高冲击地压防治措施的针对性和有效性。

改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型及其应用

为提高传统不等时距灰色模型(TUTGM)的预测精度,提出了一种改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型(IUTWGMRCC)。首先在传统不等时距灰色模型中引入时距权重分配系数,按照累加生成和累减还原过程的生成序列不同,构建了4种不同的预测模型,并依据相似度准则确定最优拟合序列和预测值;然后采用正弦函数和谐波变化生成的周期序列函数修正残差序列,进一步提高模型的预测精度;最后对建筑物3个观测点的沉降量进行预测。结果表明,累减还原过程引入不等时距权重的灰色模型预测精度最高,经残差组合修正后,预测结果的后验差比分别为0.04、0.11和0.05,精度等级为1级。

主梁变形预报的改进非等间隔权重灰色修正模型

针对斜拉体系加固张拉施工阶段主梁变形难以预报,传统非等间隔灰色模型在其应用中存在精度低的问题,提出了一种马尔科夫链残差修正的改进非等间隔权重灰色主梁变形预测模型。首先,该模型将主梁变形量和索力差分别看作传统非等间隔灰色模型中的原始数据列和时间差,考虑在累加生成和累减还原过程中是否引入权重分配系数,构建了4种不同的非等间隔权重灰色预测模型,并依据相似度准则确定相应的最优权重分配系数和最佳计算模型,提高预测精度;然后,采用马尔可夫链法反映出主梁变形残差序列的随机波动特征,从而对改进非等间隔权重灰色模型的预测值进行修正,较好地弥补了单一预测模型预测精度偏低的不足,进一步提高模型的预测精度;最后,通过该模型对斜拉体系加固主梁变形进行预测。研究表明,相对传统非等间隔灰色模型,在模型累减过程中引入权重分配系数后的模型相对误差平均值降低0.47%;采用马尔可夫链法对预测结果进行修正后,相对误差平均值降低10.32%,能显著提高预测模型的精度;与马尔科夫链修正后的传统模型相比,经累减还原优化后的修正模型相对误差平均值降低3.50%,预测精度更高,能够较好地反映出了斜拉体系加固主梁变形的发展趋势;该模型的核心理论是灰色系统理论,对实测数据并无特殊要求和限制,同样适应于其他工程领域的变形预测问题。

基于改进惯性权重PSO算法的水库防洪联合调度研究

针对望谟县洪灾频发的现状,基于改进惯性权重的PSO算法,以动用新屯、纳坝水库的防洪库容最小为目标,建立了水库防洪联合调度模型。在保证水库工程安全和控制断面低于保证流量的前提下,通过防洪联合调度,两库(纳坝、新屯)库堤结合方案使望谟县城市防洪标准由现状20年一遇提高到50年一遇,50年一遇洪水削峰率约为33.7%。其中,纳坝水库50年一遇洪水的安全下泄量为23.5 m^(3)/s,新屯水库50年一遇洪水的安全下泄量为16.5 m^(3)/s。实例应用可为水库群防洪联合调度研究提供参考。

一种改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法

立体匹配是根据两幅或者多幅具有一定视差的图像,获得图像之间视差图的过程.针对自适应权重立体匹配算法难以同时满足精度和速度的不足,提出一种符合人眼视觉特性的改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法.首先对权重公式进行改进,改进后根据公式计算每个点的权重,其次对图像进行稀疏的区域匹配获得稠密视差图,然后将所得视差图进行左右一致性检测及遮挡填充,最后对视差图进行中值滤波,以去除孤立的误匹配点和噪声点.实验结果表明,改进方法比Yoon的自适应权重算法匹配效率提高了90多倍,比SSD精度提高了12.34%,能够快速的获得精确的视差图,满足系统对实用性的要求.

改进随机惯性权重粒子群算法在灌溉配水中的应用

灌溉配水是当前节水农业研究的焦点。本文在考虑工业、生活、环境供水量因素下,建立了以作物经济效益最优的灌溉优化配水模型,将改进随机惯性权重粒子群优化算法对模型进行优化求解,结合灌区实验数据进行仿真,得出改进算法能解决作物的优化灌溉问题。

改进CRITIC与TOPSIS的区域建筑安全评价算法

为了监控区域建筑危险源,提高区域建筑的安全性水平,本文设计了一种区域建筑安全等级评价算法。该算法结合改进的CRITIC权重与TOPSIS模型,突出多个评价指标之间的比较强度,关注指标间的相互关系,充分考虑候选方案的全局最优解,对区域建筑安全等级的评价提出了具体的方法步骤。通过工程实例验证,本文算法在区域建筑安全等级评价中表现出明显优势,可以为决策者提供更科学、更合理的决策依据。

基于改进模糊综合评判法的空压机状态评估

引入模糊数学理论,通过对空压机系统和影响因素的综合分析与研究,构建了其层次型评估指标体系,并在此基础上建立了整体运行状态评估模型。针对存在的各级评估指标权重分配过于主观或客观的问题,提出了改进的计算权重方法,以此改进了多级模糊综合评判方法在设备状态评估中的应用,使得评估结果更加科学、客观。利用该评估模型对某制氧厂的空压机进行了实例分析,结果表明该模型方法具有一定的有效性与合理性。

改进粒子群算法的舰载武器目标分配

针对舰载火力打击中的武器目标分配问题,设计了一种改善的混合粒子群优化算法来求解。对粒子更新速度的最大值进行线性递减,使得前期加强全局寻优能力,后阶段提高收敛能力;采用异步变化的学习因子,以及基于正切函数的惯性权重改进法来解决全局搜索能力与收敛精度之间的矛盾;引进了遗传算法中的杂交算子并采取模拟退火思想更新粒子,避免得到局部最优解。仿真结果显示,设计的算法能有效适宜地求解武器目标分配问题。

基于支持向量回归积和改进粒子群算法的特定区间盾构机作业参数选取

为实现特定区间盾构机作业参数更准确的选取,提出了基于支持向量回归积(e-SVR)和改进惯性权重降低速度粒子群优化(IIWDSPSO)算法的盾构机作业参数选取模型。基于e-SVR构建掘进参数、地层参数、几何参数与地表沉降值之间的非线性关系模型,并基于实际盾构施工数据与人工神经网络模型、随机森林模型进行性能对比分析;通过10组仿真实验分析惯性权重降低速度对算法性能的影响,基于分析改进的粒子群优化算法优化特定地层参数和几何参数区间的掘进参数。结果表明,e-SVR模型对盾构施工数据样本具有更好的拟合和泛化能力,所提出的IIWDSPSO算法具有更好的准确性、稳定性和收敛概率。实际工程应用结果也验证了所提模型求解出的特定区间掘进参数能使地表沉降值相对更小,得到的掘进参数能够为实际工程提供更准确和可靠的参考。

基于改进粒子群算法的梯级水电站优化调度

梯级水电站的优化调度是一个具有复杂约束条件的大型动态非线性优化问题,运用标准线性粒子群算法求解有易陷入局部最优的特点。针对这个问题对惯性权重的更新策略进行改进,减弱了典型线性寻优的局限性,得到更优的优化结果。以恩施芭蕉河梯级水电站丰水期为例,建立以周期发电量最大为目标函数的梯级水电站的短期优化调度模型,运用粒子群优化算法对其进行求解,得到了较好的梯级水电站优化调度结果。

基于组合赋权结合中心点三角白化权函数的水资源承载力评价

选取水资源承载力作为水资源可持续发展水平的评价目标,以资源系统、社会系统、经济系统和生态系统这四个维度构建水资源承载力评价指标体系。利用“层次分析法”获取指标主观权重,“熵权法”获取指标客观权重,结合属性权重最优改进法获取组合权重。选取江苏省水资源承载力为研究对象,时间维度为2009—2018年。利用灰色聚类分析处理模糊问题的高效性,借助中心点三角白化权函数简化计算量。依据该模型对江苏省水资源承载力进行评价,结果表明:2009—2018年江苏省水资源承载力水平逐渐提升,由2.5357的较差发展到3.2594的中等,并逐渐向良好水平靠近,这与江苏省生态环境质量逐渐提升的实际情况相符,进一步证实了评价模型的合理性。

改进博弈论四重组合赋权法下的开口甲板多目标拓扑优化设计

结构刚度、振动及开口处强度影响开口甲板服役寿命。针对开口甲板型式,以多项式惩罚模型(Polynomial penalization model,PPM)为理论依据并辅以三段式延拓(Three-stage continuation,TSC)法,提出一种基于折衷规划法(Compromise programming method,CPM)和改进博弈论四重组合赋权法(Improved fourfold combination weighting model of game theory,IFCWGT)的强度-刚度-振动多目标拓扑优化(Topology optimization,TO)综合策略。为缓解传统变密度法收敛至局部最优解及局部模态问题,将应用TSC技术的PPM引入至开口甲板多目标概念设计领域。建立结合CPM和PPM-TSC的最大单元应力最小化、静态多应变能最小化、动态多频率最大化的多目标TO模型并应用β法以获取Pareto妥协解。提出利用博弈论思想无偏好耦合层次分析(Analytic hierarchy process,AHP)法、熵权法(Entropy weight method,EWM)、基于层间相关性(Criteria importance through intercriteria correlation,CRITIC)法及变异系数法(Coefficient of variation method,CVM)的IFCWGT策略,以得到兼具设计决策者主观价值和数据客观性的子目标综合权重因子。研究表明,所提出的融合四种主客观赋权法的IFCWGT技术在子目标权重分配及开口甲板拓扑性能、拓扑布局方面更具先进性。

规模化屋顶光伏接入配电网的建设决策

围绕规模化屋顶光伏的选优建设问题,提出一种规模化屋顶光伏建设方案的综合评价方法。基于屋顶光伏建设的相关方分析,从供电影响侧、环保侧、经济侧、市场侧角度构建一套适用于屋顶光伏建设决策的综合评价指标体系,供电影响侧考虑并网运行质量与匹配度,环保侧体现绿色低碳效益,经济侧关注投资建设效益,市场侧反映应用参与度与接受度;采用层次分析-G1结合赋权法、改进的基于指标相关性的指标权重确定法分别求解指标主、客观权重,并通过改进的最小偏差组合赋权模型确定指标综合权重,采用优劣解距离法完成方案的评价与决策。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

复杂背景下遥感图像密集目标检测

遥感图像中的目标排列密集,常见的检测算法难以较好地区分密集目标,同时目标所处背景复杂,导致在模型生成的特征图中,存在高响应的背景噪声,容易带来错误的检测结果。针对上述问题,在CenterNet算法基础上,提出一种改进权重分配的目标检测算法。在计算热力图损失的过程中,设计一种改进权重分配策略,加大目标边缘区域回传的损失,促进网络对密集目标边缘的学习,减少算法将密集目标认定为单个目标的概率;在CenterNet网络结构中,添加语义分割模块,让网络模型学习每一个目标的分割图,通过分割图抑制特征图中高响应的背景噪声。在DOTA数据集上进行实验,改进算法均值平均精度(mAP)达到68.56%,优于其他方法,和原CenterNet算法相比,mAP提升了6.53个百分点。实验结果表明,改进的CenterNet算法能更好地适应复杂背景下的密集目标检测。