基于经验权重方法的舟曲县泥石流易发性评估

舟曲县泥石流灾害频发,2010年8月发生的特大山洪泥石流,造成大量生命财产损失。文章采用遥感影像结合地面调查获取舟曲县植被覆盖、岩性、构造等信息;基于数字高程模型与水文分析获取水系、沟谷纵比降、沟谷弯曲度、流域、坡度信息;基于国土资源部在全国开展县市灾害调查中提供的泥石流易发性量化经验权重,对全县178条较大沟谷进行泥石流易发性评价。得到的结果与野外考察和前人认识具有较高的一致性。该方法不需要大量的野外工作,具有评估迅速简单的特点,对县级以上区域尺度的泥石流易发性快速评估具有较高推广价值。

改进的带经验因子的二进制粒子群优化算法

针对传统二进制粒子群优化(BPSO)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优,从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题,提出一种改进的带经验因子的BPSO算法。该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新,从而引导粒子寻优。为避免粒子对历史信息的过度依赖,算法通过赏罚机制和历史遗忘系数对其进行调节,最后通过经验权重决定经验因子对速度更新的影响。仿真实验结果表明,与经典BPSO算法以及相关改进算法相比,新算法无论在收敛速度还是全局搜索能力上,都能达到更好的效果。

利用RSR确定权重系数的研究(二)——五种权数的比较

本文以实例表明五种确定权重系数的方法。在利用RSR进行综合评价时以选用分比×经验权重系数较为理想,经验权重系数可用定性排序定量转化方法,也可用层次分析方法求得。

EWA算法在电力市场仿真中的应用

基于代理的计算经济学已成为电力市场研究的一种重要方法,构建智能代理的学习模型是其中的重要研究内容之一。常用的强化学习和信念学习算法各有弊端,为此引进了一种综合了强化学习和信念学习的经验权重魅力值(EWA)算法,将其应用于电力市场仿真研究中,模拟发电商决策行为。基于混合代理和单一代理系统的仿真结果表明,EWA学习算法对市场参与者的行为有更好的描述,在参与者众多的大系统中较Roth-Erev算法更为先进、智能,具备更好的学习性能;EWA算法具备更高的捕捉博弈均衡的能力。

求解最优化问题的新型最有价值球员算法

最有价值球员算法(Most Valuable Player Algorithm,MVPA)是一种模拟体育比赛的新型智能优化算法。针对该算法在求解复杂优化问题时存在寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种新型最有价值球员算法(Novel MVPA)。在个体竞争公式中,引入自适应的个体经验权重和群体经验权重,以实现全局探索和局部开发能力的平衡;在队伍竞争阶段,当队伍输了比赛以后采用基于云模型的变异操作来更新队伍,降低算法陷入局部最优解的概率,从而提高算法的计算精度和优化速度。采用20个测试函数进行数值实验。结果表明,与基本最有价值球员算法、粒子群算法和遗传算法相比,新算法具有更高的寻优精度和更快的优化速度。

南堡油田M区月度产油量预测方法

月度产量的预测对合理安排油田生产运行有着重要意义,而目前的预测方法存在着需要数据点过多,对产量上升阶段预测精度不够等问题。应用经验法、统计法、移动平均法等多种方法,对南堡油田M区月度产量进行预测,并对各种计算方法所得结果的相对误差进行了计算和分析;依据不同方法的精度,对不同的计算结果进行赋值;运用权重系数法对油田月度产量进行了综合计算。计算结果显示,权重系数法预测的平均相对误差为9.37%,能有效提高其他各种单一方法的预测精度。

Improved random noise attenuation using f-x empirical mode decomposition and local similarity

Conventional f-x empirical mode decomposition（EMD） is an effective random noise attenuation method for use with seismic profiles mainly containing horizontal events.However,when a seismic event is not horizontal,the use of f-x EMD is harmful to most useful signals.Based on the framework of f-x EMD,this study proposes an improved denoising approach that retrieves lost useful signals by detecting effective signal points in a noise section using local similarity and then designing a weighting operator for retrieving signals.Compared with conventional f-x EMD,f-x predictive filtering,and f-x empirical mode decomposition predictive filtering,the new approach can preserve more useful signals and obtain a relatively cleaner denoised image.Synthetic and field data examples are shown as test performances of the proposed approach,thereby verifying the effectiveness of this method.

新能源汽车市场开拓的政府补贴机制研究

市场培育与开拓成为阻碍中国新能源汽车行业发展的最为关键的要素之一。采用多Agent方法构建政府通过补贴对具有行为外部性的新能源汽车销售企业的销售努力进行激励的模型,研究政府补贴力度、获取补贴的销售目标等因素对系统相关绩效的影响,并将经验权重魅力值学习算法引入到政府动态调整补贴力度以开拓新能源汽车市场的研究中,对比政府静态补贴和动态补贴对相关绩效的影响。实验结果表明,政府应从消费者对新能源汽车的需求入手,努力扩大市场需求规模;销售目标对于汽车市场开拓具有正向作用,但在制定能否获取补贴的销售目标时应采用适度原则,并采取多种策略相结合的方式激励销售企业;重视和培养该行业中先锋企业的开拓能力,以先锋企业带动其他企业共同增强新能源汽车市场开拓能力,在一定程度上鼓励并发挥企业之间的行为外部性;政府采用动态补贴机制会优于保持补贴力度不变的静态补贴机制。研究结果为政府在多周期补贴过程中合理决策补贴力度和销售目标提供理论依据。

上海市生产性农药中毒发病情况的综合评价

目的综合评价1997—2005年上海市生产性农药中毒发病情况,为农药中毒防控工作提供依据。方法用综合评价法之一的秩和比(RSR)法进行处理。并引入分比(SR)和经验权重系数(W’)对秩和比RSR进行校正。结果在1997—2005年这9年中,以2000、2005、1999年的生产性农药中毒发病情况较好。1997和1998年较差。逐年发病呈现波动性趋好趋势。结论按发病程度轻重,并给以权重的综合评价法对9年的农药中毒发病情况进行分析,评价全面,结果可靠。