基于GA/PSO BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究

为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA BP、PSO BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_(2.5)质量浓度、O_(3)质量浓度、NO_(2)质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R^(2))分别为0.80、0.55、0.78、0.67。研究结果可为日后VOCs污染预报预警提供理论参考。

基于改进PSO算法的施工园区交通组织优化研究

为解决施工园区内料物运输效率低、运输成本高的问题,综合分析料物运输过程和园区内交通仿真影响机制,构建场内交通仿真综合模型并求解得出施工园区道路共线运输方案,以北京城市副中心站施工园区02B和05B基坑区域为研究对象,利用多角度反馈修正PSO算法求解并对优化后的结果展开分析。研究结果表明:道路公共化前后的料物运输路径改变,道路公共化后运输设置的道路85%行车密度频率提高5%~20%,重点优化的拥堵道路85%行车密度频率降低10%~40%,各私有化道路由二级服务水平变为一级服务水平,促进交通资源的利用率,进而减少运输成本并提高整体园区料物运输效率。研究结果可为国内外其他施工园区封闭管理区域交通组织优化提供理论参考和经验借鉴。

求解TSP的改进自组织PSO算法

针对粒子群算法(PSO)的早熟收敛现象,从种群多样性出发,基于自组织临界性特点改进PSO算法的参数设置,采用自组织的惯性权重和加速系数,并增加了变异算子。借鉴交换子和交换序概念,设计出了能直接在离散域进行搜索的改进的自组织PSO算法。用于旅行商问题(TSP)的求解,并与基本及其他典型改进PSO算法进行性能比较。实验结果证实改进的自组织PSO算法是有效的。

基于KSOM-PSO算法的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络中的入侵检测机制对拒绝服务(denial of service,DoS)攻击检测精度不高的问题,提出了基于核自组织映射(kernel self-organizing map,KSOM)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)聚类算法融合的KSOM-PSO神经网络算法作为无线传感器网络的检测机制。首先在传统SOM算法中引进核函数进行聚类;其次使用SOM聚类获得的获胜神经元权值对PSO粒子的初始位置初始化;最后在PSO算法中将传统的线性减小权值的方法改为非线性减小权值的方法,以提高PSO算法的全局搜索效率和局部搜索精度。实验结果表明,KSOM-PSO与传统的PSO聚类算法和SOM算法比较,检测精度有较大的提高,且收敛速度更快。

融合SOM和改进PSO的Web文档集成聚类算法

随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要。Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度。提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Particle Swarm Optimization)细聚类的Web文档集成聚类算法。首先根据向量空间模型表示法,用特征词条及其权值表示Web文档信息,其次用SOM算法对文档特征集进行粗聚类,得到一组输出权值,然后用这组权值初始化改进的PSO算法,用改进PSO算法对此聚类结果进行细化,最终实现Web文档聚类。仿真结果表明,该算法能有效提高文档查询的查准率和查全率,具有一定的实用价值。

L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法

为弥补已有算法中单一群体多样性监测方法和早熟停滞的不足,提出L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法。利用L范式概念给出位置、速度和自我认知3种群体多样性测度方法,将多测度群体多样性作为粒子群自组织系统的反馈信息,动态调整算法的惯性权值和加速系数,从而实现群体粒子的聚集和发散。基于基准测试函数,给出3种群体多样性的变化特征,比较不同范式不同控制策略下算法的性能。实验结果表明该算法具有更强的全局搜索能力和更高的优化精度。

基于SOM和PSO的非监督地震相分析技术

地震相分析技术是储层预测的一种重要方法,可以用来描述有利沉积相带的分布规律.传统的地震相聚类分析方法对大数据的处理运算速度较慢,且容易陷入局部极小值,造成聚类分析的结构不准确.本文提出基于自组织神经网络(SOM)和粒子群优化方法(PSO)相结合的地震相分析技术,利用自组织神经网络能够保持原始地震数据的拓扑结构特性的特点,将大量冗余样本压缩为小样本数据,再通过粒子群的全局寻优能力改善K均值聚类的效果.理论模型和实际应用表明该方法能既有效实现数据压缩,又能提供较为准确的全局解,在地震相预测中兼顾计算效率和计算精度.

基于PSO算法优化的自组织竞争神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用研究

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确率和方法的合理性,在分析突出机理的基础上,提出了运用经PSO算法优化的自组织竞争神经网络来预测煤与瓦斯突出的方法。由于影响突出的因素是多方面的,根据可以反映其相互关系最大钻屑量(S)、煤屑解析指标(K1)、钻孔瓦斯涌出初速度(q)和煤的坚固性系数(f)来建立预测模型,并且运用PSO算法对网络权值进行优化。结果表明,该方法结果稳定,准确率高,因此运用该方法来预测煤与瓦斯突出是可行的。

基于改进PSO-Apriori算法的恐怖组织关联特征分析

通过分析和挖掘出恐怖组织内在的关联特征,得出恐怖主义袭击事件组织者的时空活动规律,为针对特定组织者的全球反恐战略部署提供理论依据和指导。利用20年的全球恐怖主义数据库(GTD)作为数据源,以全球恐怖组织为主体研究对象,通过改进的多值属性Apriori算法对提取出的恐怖组织时间、空间及其相关特征进行关联分析,并以粒子群算法(PSO)优化Apriori算法的支持度和置信度两个重要参数。研究结果表明,改进算法规则提取时间有所缩短,冗余规则数量大大减少,特定恐怖组织在时空分布上具有很强的内在关联特征。由此得出结论,通过对多值属性Apriori算法的剪枝步和连接步设定规则限制能够提高关联算法的运行效率并提取出更加有效的规则。同时,经过粒子群算法的优化能够避免人为主观意识对算法结果产生的影响,从而验证了改进算法的有效性和准确性,挖掘出恐怖组织的基本时空活动规律。

论公共卫生治理的政府责任

多元共治时代,公共卫生治理中政府责任要打破基于行政任务进行责任配置的传统逻辑,将政府责任的厘定置于“公共任务公私合作”和“行政任务公私合作”的双重视域。公共卫生治理中行政机关作为公共任务公私合作的主导者和行政任务公私合作的责任方,在承担领导与促进责任、组织与动员责任、履行或担保责任、监督与救济责任之时,其内部构造差异明显。新时代公共卫生治理体系建构必须着眼于中国式社会治理共同体这一整体性视角,科学厘定公共卫生治理中政府责任的内部法律构造,统筹推动公共卫生治理法治化进程。

全球化战略与国际合作伙伴关系的管理挑战

随着全球化的推进,跨国企业越来越重视与外部合作伙伴的合作,以实现市场拓展、资源共享和创新等目标。然而,跨文化、跨国界、跨组织等因素带来了管理上的挑战。文章将探讨全球化战略下企业在国际合作伙伴关系管理中所面临的挑战,并提出相应的管理对策和建议。

去中心化自治组织法律性质的解释论与立法论

去中心化自治组织具有分散、自治、开放等特征,是基于技术革新、要素重组及产业升级而催生的新质生产力新业态。在解释论上,去中心化自治组织并非公司、信托或合伙企业,而应定性为民事合伙。但该定性未赋予去中心化自治组织主体资格并给予成员有限责任保护,不利于其进一步发展。因此,有必要从立法论层面予以回应。对此,域外的有限责任企业、创新技术安排、新兴实体及二元主体立法模式具有借鉴意义但不宜直接移植。在我国,去中心化自治组织具有法人化的组织与政策基础,但其并非全新的算法法人,而是仍为自然人的团体构造,形成新型公司、非营利社团与财团三元类型体系。当前可引入沙盒监管模式进行实验性立法,未来则应通过制定单行法和完善相关法构建规范体系,从而实现组织创新与法治干预之平衡,促进数字经济高质量发展。

“亚盟”与“西约”:印太经济框架的走向与应对

“印太经济框架”(IPEF)于2022年5月23日启动,是美国“印太战略”在经济领域的重要一环。而随着军事和安全、政治和外交的陆续展开,美国及其盟友在亚太建立包围中国的、类似欧盟的政治经济一体化组织“亚洲同盟(亚盟)”和类似北约的军事安全组织“西太平洋公约组织(西约)”的倾向越发明显。中国的应对至关重要,应阻止二者成立,把快速实现IPEF同等开放和建立人类命运共同体作为重点。

基于正交混淆的多硬件IP核安全防护设计

为了解决集成电路设计中多方合作的成员信息泄漏问题,该文提出一种基于正交混淆的多硬件IP核安全防护方案。该方案首先利用正交混淆矩阵产生正交密钥数据,结合硬件特征的物理不可克隆函数(PUF)电路,产生多硬件IP核的混淆密钥;然后,在正交混淆状态机的基础上,实现多硬件IP核的正交混淆安全防护算法;最后,利用ISCAS-85基准电路和密码算法,验证正交混淆方法的有效性。在台湾积体电路制造股份有限公司(TSMC)65 nm工艺下测试正交混淆的多硬件IP核方案,正确密钥和错误密钥下的Toggle翻转率小于5%,在较大规模的测试电路中面积和功耗开销占比小于2%。实验结果表明,采用正交混淆的方式能够提高多硬件IP核的安全性,可以有效防御成员信息泄漏、状态翻转率分析等攻击。

我国校园足球资源困境与公私合作——基于多重制度逻辑视角

为促进我国校园足球持续健康发展,对当前面临的资源困境及缓解机制进行研究。基于多重制度逻辑的理论框架,认为我国校园足球在当今制度情境下面临着相互冲突的多重制度逻辑,主要包括政府逻辑、市场逻辑与家庭的逻辑,当前存在的资源困境则是由于政府单一逻辑主导的资源配置机制与校园足球所处的多重制度逻辑的不协调所造成的。具有"混合组织"特性的公私合作模式,能够创造性地整合多重制度逻辑,进而从治理结构、资源配置主体及方式等层面阐述我国校园足球采用公私合作模式进行资源配置的基本策略,以期缓解资源瓶颈。

产业技术创新战略联盟组织形态的法学探讨

产业技术创新战略联盟是产学研结合模式的重大创新,为了促进联盟及联盟各方的规范运行,首要问题就是联盟自身法律地位的界定。首先,从法学视角对产业技术创新战略联盟的组织形态进行了探讨,首先根据现有法律规范廓清《意见》中联盟的法律地位,其次,从主体法角度探讨了联盟可以选择的法律形态,最后,重点分析了公司法人型和有限合伙型在联盟中的应用,以期为联盟各方选择联盟形态提供法律指引。

我国公立医院应用公私伙伴关系模式办医现状的探讨

随着医改的不断深入,公私伙伴关系办医模式在我国已得到初步应用。通过探讨政府、公立医院与社会资本在举办医疗机构过程中不同的合作模式,总结公私伙伴关系办医模式在我国的应用现状,分析其产生的社会效益和存在的风险,提出了坚持政府主导,明确政府职能定位;合理规范合作方的权利与义务,实现多方共赢的建议。

考虑大停电风险的输电网扩展规划模型和算法

基于自组织临界理论提出了一种考虑大停电风险的电网规划模型及其求解算法。该模型在传统规划模型的基础上,增加了预期负荷损失和幂率尾风险(power-law tail risk,PTR)等风险指标,从多个角度分析规划方案的可靠性。求解算法分为2个阶段,首先利用改进的粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法初步筛选出待选方案集;然后计算待选方案的风险指标,综合所有评估指标利用帕累托最优原则排序。改进的MOPSO算法采用有限容量精英库和全局引导者概率选择机制,有效平衡解的多样性和全局收敛速度。算例分析表明:所提方法可行有效;PTR是其他风险指标的有效补充,在电网规划中考虑PTR有利于降低规划方案的大停电风险;大停电风险并不总是随投资费用的增加而降低,利用优化算法可实现用少量增加的投资费用有效降低大停电风险。

中国慈善组织的发展环境及其与政府的关系:回顾与展望

政府与慈善组织的关系涉及权力的分配、资源的分配、责任的分配以及文化的认同。从规范意义上讲,两者应是合作伙伴关系。新中国成立60年来,随着政治、经济、社会、文化环境的演变,我国慈善组织与政府的关系经历了由政府全面接管和包办,到制度惯性影响下的政府主导慈善组织协作的转变。随着公民社会的兴起,政府与慈善组织之间良性互动的合作伙伴关系值得期待。

政府购买服务、社会资本合作(PPP)促进社会组织发展——基于居家养老分析

政府购买、社会资本合作的社会居家养老已经成为老龄化社会发展的必然选择,在提供居家养老服务过程中,社会组织参与度增加,促进其专业化发展和政社分离。对居家养老概念界定的基础上,梳理国内外已有研究,分析政府购买社会组织居家养老服务发展现状。对比国内外政府购买居家养老已有模式和经验,发现竞标购买是当前我国政府购买居家养老最优模式。社会组织作为社会居家养老服务的提供者,在其中有重要作用。在研究中发现,政府、社会组织、老年人三方面在居家养老中均存在一定问题,包括政府购买力不足、法律法规不完善、社会组织自身能力不足、缺乏独立性、老年人和家庭社会对居家养老认识不全面等。针对这些问题分别对政府、社会组织、社会认知方面提出不同改进路径。