Python仿真软件在移动通信系统教学中的应用实践

随着移动通信技术的高速发展,移动通信系统衍生出很多新的功能和服务,使得在移动通信系统专业课程教学中,相关技术服务的抽象性和多样化让学生对于该系统功能及服务的理解存在较大困难。为了让学生直观地了解移动通信系统的技术现状和未来发展趋势,提出将Python仿真软件引入移动通信系统教学中,解决移动通信系统教学中理论教学过于抽象空洞、实验教学又难以实践的问题。

基于ISSA-BP神经网络的棉纱条干均匀度预测

为解决棉纱条干均匀度难以预测的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。首先,将棉纱成形过程中采集到的12个原棉指标进行特征提取,作为BP神经网络预测模型的输入变量。接着,利用佳点集策略,Levy飞行策略和锦标赛学习策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进。最后,利用ISSA搜索BP神经网络最优的初始权值和阈值,建立ISSA-BP神经网络模型。为验证改进算法的有效性,利用Python进行训练和仿真,并与BP模型、GA-BP模型、PSO-BP模型和SSA-BP模型进行预测结果对比。结果表明:ISSA-BP模型在棉纱条干均匀度预测中平均相对误差为1.52%,预测性能较优,误差较小,预测结果较为理想,可以有效预测棉纱条干均匀度。

面向城市道路的智能网联汽车多车道轨迹优化方法

为提高城市路网下智能网联汽车的通行效率以及燃油效率,提出面向城市道路的多车道时空轨迹优化方法。首先,结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并采用庞特里亚金极大值算法进行求解。然后,本文设定协同换道的规则,并通过Q-learning算法获取最优的换道策略。最后,通过SUMO/Python联合仿真验证了该方法可以在不同车辆饱和程度、绿信比状态及最低通行速度条件下有效提高通行效率,且燃油效率得到明显改善。

突发事件舆情演化与治理研究——基于拓展多意见竞争演化模型

[研究目的]基于主题分析与传播动力学建模,挖掘突发事件舆情演化特征,并探究舆情引导重点与管理方案。[研究方法]首先利用系统动力学进行事件因果关系的剖析;其次,构建传播动力学模型,分析舆情演化特征,将SEIR传染病模型与LDA文档主题生成模型相结合,采取LDA进行主题抽取,划分意见群体,构建拓展SEI_(n)R多意见竞争演化模型,并利用Python针对大宗商品领域突发事件“中行原油宝事件”进行数据采集、模型仿真与灵敏度检验,实现舆情演化与舆情防控分析,进而分析平台管控、媒体引导与监管干预三个角度对网络舆情演化的影响。[研究结论]结合网络舆情态势的演化特征分析给出一定的对策与建议,为突发事件网络舆情应对与治理工作提供了管理思路。

煤矿采煤掘进工作中高强支护技术方案的应用研究

为了研究出一种基于综合机械化技术的采煤巷道掘进工程高强度支护技术,在矿压控制CAE仿真、劳动接续Python仿真等多种比较模式下,比较了基于综合机械化掘进机改装的支护棚技术。结果显示:独立支护棚技术可提供更有效的支护效果,但其人员配置方面要求更高;机载支护棚技术的综合机械化程度更高,但其技术仍有待继续提升。

四足机器人不规则地形稳定方法研究

当四足机器人行走在不规则的地形中时,会受到意料之外的干扰导致机器人失去平衡。为解决该问题,设计一个应用于18个自由度的四足机器人平衡控制器,在机器人受到外界干扰时能够恢复其平衡;该平衡控制器通过PD控制器计算机器人恢复平衡所需加速度,并据此提出一种四足机器人平衡算法;该算法建立独立关节空间,采用贝塞尔曲线法对机器人足端进行规划。实验结果表明,该算法能够在机器人受到外界干扰时及时调整机器人的主体位置方向来维持平衡。