一种基于神经网络的煤炭调运优化方法

运用神经网络的Hopfield优化电路,对一种煤种可相互代用的煤炭调运问题进行了优化仿真计算,其计算结果可为铁路部门的煤炭运输提供定量依据.同时此算法,对于其他的铁路运输问题也是可行的.     

铁路省际煤炭调运分析的思考

在分析我国煤炭省际调运,以及铁路煤炭运输基本格局的基础上,分析省际煤炭铁路调运的区域性特征及地区差异,研究2009—2013年铁路省际煤炭调运趋势,提出加快铁路煤炭运输发展的建议,即统筹利用"三西"地区运输能力,根据市场变化合理调整不同流向煤炭的运能配置,提高铁路煤炭的合同运输比例。     

基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

蚁群算法是指通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程来求解运输优化问题的一种算法。给出蚁群算法模型及算法步骤。研究一种带容量限制和考虑损耗的煤炭运输数学模型的优化计算,并给出算法步骤。运用蚁群算法对某一钢铁企业煤炭运输问题进行优化计算,计算结果符合实际生产情况。     

铁路集装箱空箱调运优化分析

为解决铁路空箱调运数量多、成本高及难度大等急需解决的问题,从铁路集装箱空箱调运的特点出发,考虑到需求量、供给量和租箱量等因素,建立了空箱调运的运输模型,运用LINGO语言求解模型,最终得到空箱调运的数量和租箱量及空箱调运的最优路径。     

铁路集装箱空箱调运问题分析

分析我国铁路集装箱空箱产生原因、空箱调运的特点及成本,提出在集装箱空箱调运过程中实现的目标及遵循的原则。对有时间窗的情况分类处理,求解使机会成本最小及完成重箱运输产生的经济效益最大的空箱调运最优决策。最后,提出了建立集装箱管理信息系统,提高集装箱运用效率,调整集装箱办理站布局,组建联营体、实现集装箱共享等提高集装箱运用效率的建议。     

一种基于神经网络优化预测模型的SiC MOSFET阻断电压确定方法

功率器件设计者常需要通过器件仿真进行器件的设计与优化,但由于仿真结果的未知性,设计者需要逐步调整相关参数,使仿真结果不断逼近目标值,这需要耗费大量的时间,而目前又没有有效的解决办法。为解决这个问题,提出了一种基于神经网络的优化预测模型,以确定SiC MOSFET的阻断电压。将测试温度、第一场限环间距、环间距变化步长、场限环个数和漂移区浓度作为自变量,代入器件仿真软件中进行仿真,从而得到VDMOSFET阻断电压(作为因变量),将其分别代入BP神经网络和RBF神经网络中进行预测,并对二者的预测误差进行对比。结果表明,使用LM算法的BP神经网络预测模型能够很好地预测VDMOSFET的正向阻断电压,可为设计者节约大量时间。     

一种基于BP神经网络的轨枕定位方法

传统的轨枕识别和定位主要依靠人工判读、图像识别或金属电磁特性判定来实现,这些方法具有效率低,精度差和定位不准等缺点,难以满足高速铁路天窗时间短、维修任务重的需求.为了解决这个问题,采用BP神经网络识别和定位轨枕,该网络具有自我修复和自我认知的能力,可在后续的识别中不断地完善自身的网型,从而逐步降低轨枕的误识率.BP神经...     

一种基于神经网络的分类系统

本文研究一种基于神经网络的分类系统，该系统采用传统模式识别与神经网络结合的方法，即在特征提取选择的基础上，用神经网络分类器进行分类识别。本文还针对ＢＰ算法易陷于局部极小的缺陷，提出了模拟退火法和ＢＰ的组合算法。将此分类系统用于脑干听觉诱发电位识别，其分类性能大大优于最近邻分类器。     

一种用于运动参数估计的神经网络方法

运动参数估计是计算机视觉中极为重要的研究课题，Ｔｓａｉ和Ｈｕａｎｇ提出的线性方法是典型的和较为有效的估计方法，但此种方法需要对矩阵进行特征分解，或用最小二乘法求解，运算量较大，本文把求解非线性约束极值问题引入神经网络，利用罚函数，构造网络的能量函数，网络最小能量状态时的矢量即为最小特征矢量，计算机模拟表明，该网络能较快收敛到稳定状态，运算结果是比较理想的。     

用于NARMAX参数辨识的一种神经网络方法

本文提出一种适合于ＮＡＲＭＡＸ参数辨识的神经网络模型和相应的训练算法，该模型能直接辨识ＮＡＲＭＡＸ参数，结构简单，辨识率高。为非线性系统的参数辨识和模态分析提供了一种有效的方法，仿真结果表明，文中所提出的神经网络方法和相应的算法是有效的。     

有转运运输问题的Hopfield神经网络优化方法

Hopfield神经网络是一种递归神经网络,可以用于联想记忆和优化,运输问题是一类特殊的线性规划问题,结合Hopfield神经网络优化功能和有转运运输问题的特点,并根据运输问题的实际情况,将约束边界模糊化,设计针对有转运运输问题的连续Hopfield神经网络电路。借用神经网络中能量函数的概念和含义确定网络电路的参数并证明系统的稳定性。将优化有转运运输问题转换成求解网络系统的平衡点,即吸引子。在优化过程中,为了防止网络收敛到局部极值,采用模拟退火算法,使网络能够达到全局最小值,不仅优化速度快、实时性强,也给其它线性、非线性规划问题的优化提供了一个新的途径。并通过计算机仿真研究验证了系统的有效性、可行性。     

基于适箱货物优先级的铁路空箱调运模型

根据铁路运输的特点,将适箱货物按重要程度分为不同的优先等级,建立铁路集装箱空箱调运非线性混合整数规划模型.目标函数为极小化空箱调运费用,在空箱量不足的条件下,首先满足各站高等级货物的空箱需求,并只有在高等级货物空箱需求得到满足且仍有空箱时,才会考虑各站低等级货物的空箱需求.数值算例验证了模型的有效性和可行性.     

基于BP神经网络的转向架斜楔参数优化

斜楔是货车转向架重要的减振元件,基于力学分析推导斜楔参数与斜楔垂向、纵向、横向及抗菱等效作用的解析关系式,根据关系式建立便于优化斜楔参数的斜楔等效模型,在考虑部件柔性的C70E货车刚柔耦合模型中建立斜楔各向等效力元模拟斜楔作用;该斜楔处理方法下货车模型的振动模态特征和临界速度均与实际接近。据此方法,计算266组不同斜楔参数下车体垂向及纵向加速度响应;并利用遗传算法优化的BP神经网络,建立斜楔参数与车体加速度的关系模型。以此为基础,运用遗传算法寻找使车体加速度最小的斜楔参数。通过建立的货车模型,验证与原始参数相比,优化参数下车身垂向和纵向加速度均有所下降,提升了转向架的减振性能;货车的脱轨系数与轮重减载率也有所下降,提升了货车的运行性能,表明该优化方法对斜楔理论设计有一定的指导作用。     

箱种代用下的铁路集装箱空箱调运研究

介绍了近年来集装箱空箱调运的研究成果。根据集装箱运输现状，建立了基于箱种代用下的运输规划模型，并且针对此类特殊运输问题，应用遗传算法，并通过算例证明箱种代用可以节约运输成本，有益于集装箱空箱调运优化。     

铁路集装箱空箱调运问题的遗传算法

根据铁路集装箱运输的特点,对空箱调运问题进行了分析,并设计了遗传算法求解这类问题.采用整数矩阵编码,通过对父代染色体的线性组合取整运算作为交叉算子,并做适当调整以保证解的可行性,同时利用矩形闭合回路调整调运量作为变异算子.以兰州铁路局集装箱办理站为例进行了验证,结果表明:该算法不仅效率非常高,而且可以得到问题的多个最优...     

证券组合的一种优化方法

本文提供了证券组合的一种优化方法，并指出了该方法的适用范围。     

一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。     

基于“价值-成本”策略的空集装箱调运模型

介绍了采用现代企业客户关系理论,将空箱使用按客户价值高低分为不同的优先等级,建立基于“价值-成本”策略的铁路空箱调运模型。模型目标函数综合考虑客户价值和空箱调运成本,在空箱量不足时,首先满足高序位价值客户的空箱需求后再考虑低序位价值客户的需求,以实现空箱使用效益最大化为目标。并通过数值算例验证了该模型的有效性和可行性。     

一种基于小波神经网络的车辆构架人工蛇行波重构方法研究

预测车桥系统的振动响应,减少工作人员去轨道实测列车蛇行波的工作量,关键在于求得与实际构架实测蛇行波接近的构架人工蛇行波.基于Monte-Carlo的人工蛇行波随机模拟方法只保留了实测数据中的方差作为重构的唯一约束条件,而其他一些重要特征参数,如频率、概率等都没有得到充分的利用,造成重构过程中的频率和相位的机会均等,导致最后重构的蛇行波与实测蛇行波有一定的差距.本文针对小波良好的时频局部性及神经网络强大的非线性映射能力,用小波基代替神经网络中的Sigmoid函数,构造带有轮盘赌遗传选择机制的小波神经网络,并对列车运行速度为160km/h的广深铁路实测蛇行波数据进行分析、重构.仿真结果表明这种方法能够有效地保留实测蛇行波的特征参数,重构的蛇行波过渡、衔接更加自然.同时,该方法也适用于高速列车的蛇行波重构.     

编制物资调运方案的惩罚数法

编制物资调运方案的惩罚数法东北财经大学裘金声物资流转，每种物资的购、销、调、存都要经过运输。如果没有运输，物资流转计划就不能实现，物资流通企业的综合业务活动就会陷于停滞状态。所以物资调运是物资流通的重要环节，是实现物资流转计划的必要条件。物资部门在组...