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1.
针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索法相比,改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度;在预测精度和稳定性方面,基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。 相似文献
2.
地震属性聚类是提取隐藏在地震数据中地质特征的重要途径,K均值是最常见的聚类方法之一,方法简单且高效,但是该算法存在局部收敛、结果依赖于初值等问题。为了解决该问题,将具有全局寻优能力和更高搜索效率的布谷鸟搜索算法引入到地震属性聚类中,通过扩大搜索范围,增加种群数量,更容易跳出局部极值。结果表明,通过2个理论数据集试验证明基于布谷鸟搜索的聚类算法能较好地发现非线性数据结构中低维特征。通过实际地震数据应用可以看出基于布谷鸟搜索的地震属性聚类算法能比较准确地刻画塔里木盆地塔中地区碳酸盐岩礁滩储层和油气的分布。 相似文献
3.
选取3条典型的腐蚀排水管道作为研究对象,通过对腐蚀区域的生物膜和污水进行采样,研究了排水管道系统微生物群落的分布特征和环境因素对生物多样性的影响,并通过16S rRNA分析了微生物群落的空间分布。研究结果表明,在3条排水管道中微生物群落分布具有一定的相似性,在门水平上,变形菌门(38.2%)、放线菌门(37.2%)在管道顶部腐蚀区域占据优势,而管底区域绿弯菌门(31.6%)、广古菌门(19.5%)占据优势;在属水平上,分枝杆菌(33.1%)在管道顶部腐蚀区域丰度最高,而甲烷丝菌(18.1%)在管底区域丰度最高。在典型相关分析中发现,pH为微生物群落的重要影响因素。不同的功能菌对管道的腐蚀影响强度不同,在各功能菌影响权重的计算中发现,管顶硫氧化细菌及管底硝酸盐还原菌占据较高的权重,分别为0.30和0.22。在管道微生物腐蚀评估中发现,管道开始段面临的微生物腐蚀风险较高。 相似文献
4.
考虑到传统系统在实现智能化烟草生产自动控制时,登录、信息管理及吞吐量和响应时间无法满足用户需求,设计基于 RFID 的智能化烟草生产自动控制系统。 基于烟草生产自动控制系统整体架构,利用智能化烟草生产自动控制的复位电路和外围接口电路,设计智能化烟草生产控制电路,完成系统硬件设计;在系统软件设计中,利用 RFID 技术识别控制要素的重要度特征,通过控制指标矩阵的一致性检验,计算每个控制指标的相对权重,确定烟草生产自动控制指标权重,结合烟草生产自动控制算法设计,实现智能化烟草生产的自动控制。 实验结果表明,基于 RFID 的智能化烟草生产自动控制系统不仅在用户登录管理模块和基础信息管理模块中可满足用户的功能需求,还可以通过提高吞吐量和缩短响应时间,满足用户的性能需求。 相似文献
5.
摘要:转炉终点钢水锰含量预测,对原料添加和冶炼成本节约具有重要作用。针对凭经验预估的终点锰含量值与实际值较大偏差导致的生产成本升高的问题,建立了一种基于混合策略的改进型鲸鱼优化算法(IWOA)与最小二乘向量机(LSSVM)的转炉终点锰含量预测模型,引入柯西变异提高鲸鱼优化算法(WOA)跳出局部最优的能力;借助惯性权重增强鲸鱼算法局部搜索能力和收敛精度;提出差分变异以增加鲸鱼算法在探索末期的物种多样性和降低陷入局部最优概率。实验结果表明,IWOA LSSVM锰含量预测模型不仅在全局和局部寻优以及收敛速度有较大的提升,在误差性能指标方面优势明显,且预测误差于±0.01%间的命中率为93.3%。 相似文献
6.
针对绿色产品评价指标体系落地难、缺乏协调性和普遍适用性的问题,提出一种面向指标多层次分解的绿色产品分级评价方法。通过收集包含消费维度的多属性绿色指标建立初始指标集,将初始指标集内指标分解为约束性指标、必要性指标和可选指标,以定量和定性标准对三种类型指标进行再次分解,对再次分解得到的指标设立不同的指标约简原则,建立可约指标集。灰色关联聚类方法用于约简冗余指标并建立最简指标集。以约束性指标作为产品评价的约束条件,结合必要性指标和可选指标对产品进行分级评价。以空调产品为例,验证了该方法的有效性。 相似文献
7.
8.
9.
利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用. 相似文献
10.
针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化(IPSO)算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机(ELM)结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。 相似文献