针对海上异构无线网络中网络接入选择算法存在干扰环境适应性不强、单网传输效率低、业务完成率低的问题,提出了一种基于多网并行传输的海上异构网络接入选择算法。该算法在满足多属性决策的基础上,采用效用函数对网络属性值进行数值标...针对海上异构无线网络中网络接入选择算法存在干扰环境适应性不强、单网传输效率低、业务完成率低的问题,提出了一种基于多网并行传输的海上异构网络接入选择算法。该算法在满足多属性决策的基础上,采用效用函数对网络属性值进行数值标准化,再采用改进的逼近理想值排序(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)法计算出备选接入网络方案的排序,最后选择排序靠前的网络进行接入。仿真结果表明该算法相对于传统TOPSIS算法和模拟人工切换算法能有效降低接入成本,改善用户服务质量,提高业务完成率。展开更多
修理分队指挥员科学、合理、快速地选择机动路线,对于高效发挥巡回保障力量抢修效益、有效保存战场抢修有生力量具有十分重要的意义。以单目标点抢救抢修任务为研究对象,根据摩步机动路线选择的主要影响因素,构建修理分队路线选择的评...修理分队指挥员科学、合理、快速地选择机动路线,对于高效发挥巡回保障力量抢修效益、有效保存战场抢修有生力量具有十分重要的意义。以单目标点抢救抢修任务为研究对象,根据摩步机动路线选择的主要影响因素,构建修理分队路线选择的评估指标体系。采用组合赋权-逼近理想值法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)评估模型,对分队抢修仿真行动过程中指挥员所选择的机动路线进行评估。在仿真条件下,对3位指挥员提出的机动路线进行评估排序,选择最优路线,以验证该方法的可行性和有效性。展开更多
鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-C...鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-CV从地质和工程两方面筛选了影响日均产气的主控因素。为进一步验证该方法的准确性,利用随机森林回归算法预测煤层气井的产气情况,测试井的决定系数R2=0.85,预测效果较好并验证了RF-CV方法的准确性。基于熵值法(entropy method,EM)的逼近理想解排序法(technique for order preference similarity to ideal solution,TOPSIS)对DJ区块127口井的产气效果进行综合评价,选出相对贴近度前12的井,利用统计分析法对优选的井与全部井进行了对比分析,确定了工程主控因素的最优区间,研究结果对煤层气井的压裂规模优化和有效开发提供了借鉴。展开更多
文摘针对海上异构无线网络中网络接入选择算法存在干扰环境适应性不强、单网传输效率低、业务完成率低的问题,提出了一种基于多网并行传输的海上异构网络接入选择算法。该算法在满足多属性决策的基础上,采用效用函数对网络属性值进行数值标准化,再采用改进的逼近理想值排序(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)法计算出备选接入网络方案的排序,最后选择排序靠前的网络进行接入。仿真结果表明该算法相对于传统TOPSIS算法和模拟人工切换算法能有效降低接入成本,改善用户服务质量,提高业务完成率。
文摘修理分队指挥员科学、合理、快速地选择机动路线,对于高效发挥巡回保障力量抢修效益、有效保存战场抢修有生力量具有十分重要的意义。以单目标点抢救抢修任务为研究对象,根据摩步机动路线选择的主要影响因素,构建修理分队路线选择的评估指标体系。采用组合赋权-逼近理想值法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)评估模型,对分队抢修仿真行动过程中指挥员所选择的机动路线进行评估。在仿真条件下,对3位指挥员提出的机动路线进行评估排序,选择最优路线,以验证该方法的可行性和有效性。
文摘鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-CV从地质和工程两方面筛选了影响日均产气的主控因素。为进一步验证该方法的准确性,利用随机森林回归算法预测煤层气井的产气情况,测试井的决定系数R2=0.85,预测效果较好并验证了RF-CV方法的准确性。基于熵值法(entropy method,EM)的逼近理想解排序法(technique for order preference similarity to ideal solution,TOPSIS)对DJ区块127口井的产气效果进行综合评价,选出相对贴近度前12的井,利用统计分析法对优选的井与全部井进行了对比分析,确定了工程主控因素的最优区间,研究结果对煤层气井的压裂规模优化和有效开发提供了借鉴。
