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基于遗传算法-PLUS模型的黄河流域景观生态脆弱性多情景模拟 被引量:3
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作者 王韧 王嘉睿 +3 位作者 颜建军 贾云 郜晨 张秋泓 《生态学报》 北大核心 2025年第2期567-585,共19页
黄河流域生态保护和高质量发展是党中央作出的重大战略决策,如何科学谋划、统筹构建黄河流域土地利用和生态系统新格局极具现实意义。从多情景下景观生态脆弱性预测这一较为新颖的研究视角切入研究,在分析黄河流域1995—2020年土地利用... 黄河流域生态保护和高质量发展是党中央作出的重大战略决策,如何科学谋划、统筹构建黄河流域土地利用和生态系统新格局极具现实意义。从多情景下景观生态脆弱性预测这一较为新颖的研究视角切入研究,在分析黄河流域1995—2020年土地利用类型转移情况的基础上,针对流域自然发展、生态保护、经济发展、生态保护与经济发展兼顾的协调发展4种不同发展目标,耦合Genetic Algorithm(GA)优化算法与Patch-generating Land Use Simulation(PLUS)模型,对土地利用类型转移概率进行优化,进而模拟2030年土地利用格局、盐碱地和湿地空间分布;在土地利用模拟的基础上计算景观格局指数和景观生态脆弱度,据此分析黄河流域生态脆弱性演变特征。主要结论如下:(1)在2030年土地利用多情景模拟中,林地、草地和水域面积在四种情景下均有一定程度的增加,生态系统修复效果明显;协调发展情景下水域扩张程度最大,建设用地扩张率大幅低于自然发展和经济发展情景;(2)相较于2020年,2030年盐碱化程度增加,自然发展情景情况最为严峻;湿地生态系统修复效果明显,协调发展情景下恢复程度最大;(3)黄河流域2030年林地、草地、水域和建设用地破碎化程度减弱,耕地和未利用地则相反;流域整体景观破碎度较2020年有所降低,土地利用的丰富性和多样性提升;(4)相较于2020年,黄河流域2030年的景观生态脆弱性仍有加剧趋势。生态保护情景下恶化程度较缓,协调发展情景对于流域上游水系风蚀区的水土保持和中部平原地区生态平衡的效果十分显著。研究结果为黄河流域国土空间规划和生态保护治理提供了新的理论基础和实践证据。 展开更多
关键词 土地利用 多情景模拟 遗传算法-plus模型 景观生态脆弱性 黄河流域
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基于遗传算法的重载车轨耦合动力学模型校正 被引量:1
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作者 曹源 王雯婧 +3 位作者 宿帅 孙永奎 王峰 王文昆 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第8期3481-3492,共12页
重载铁路在现代交通运输中承担着不可替代的作用。车辆−轨道耦合动力学模型是重载列车运行过程中轮轨相互作用机制刻画的重要工具,为重载钢轨病害的产生和演化机理的分析提供依据。然而,现有研究大多依赖人工手动调优的方式来实现车辆−... 重载铁路在现代交通运输中承担着不可替代的作用。车辆−轨道耦合动力学模型是重载列车运行过程中轮轨相互作用机制刻画的重要工具,为重载钢轨病害的产生和演化机理的分析提供依据。然而,现有研究大多依赖人工手动调优的方式来实现车辆−轨道耦合动力学模型的校正,此方式工作量大、效率低且难以保证仿真模型与实际场景的一致性。针对该问题,提出一种基于遗传算法的车辆−轨道耦合动力学模型校正方法,实现模型的自适应校正,为轮轨相互作用机制和钢轨病害的分析奠定基础。首先,基于Universal Mechanism(UM)软件建立车辆-轨道耦合动力学模型,并设计相应的Matlab接口,为优化算法在迭代过程中修正模型参数和运行模型仿真提供基础;其次,引入Morris筛选法对模型参数的敏感性进行分析,筛选出高敏感车辆参数,用于车辆−轨道耦合动力学模型校正;然后,考虑仿真模型与实际车轨相互作用的一致性,设计基于遗传算法的模型校正方法,实现车辆−轨道耦合动力学模型的自适应校正;最后,利用真实线路小半径曲线的监测数据对提出的算法的敏感参数筛选和矫正效果进行验证。研究结果表明,提出的方法不仅可有效筛选出高敏感性车辆参数,还能实现车辆−轨道耦合动力学模型的准确校正。研究成果优化了车辆−轨道耦合动力学模型参数的自适应调整技术,能有效提升车辆−轨道耦合动力学模型的分析精度,进而为重载线路智能运维提供技术支撑。 展开更多
关键词 重载铁路 车轨耦合 动力学模型 遗传算法 模型校正
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基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法 被引量:1
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作者 刘凡 崔金凤 +1 位作者 吴铭 沈荣 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第4期233-238,共6页
为了提高教师组卷的质量及教学效率,优化教学资源,国内外许多学者对自动组卷技术进行了深入的研究。传统的自动组卷算法并未考虑班级整体认知水平,且组卷效率低,组卷质量参差不齐,影响了对学生学习效果的正确评估。针对以上问题,该文提... 为了提高教师组卷的质量及教学效率,优化教学资源,国内外许多学者对自动组卷技术进行了深入的研究。传统的自动组卷算法并未考虑班级整体认知水平,且组卷效率低,组卷质量参差不齐,影响了对学生学习效果的正确评估。针对以上问题,该文提出了基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法。首先借助预训练大模型所具备的强大数据处理和分析能力,提出了利用大语言模型的微调技术和问答机制进行自动组卷,通过实验选择在7B(7 Billion)参数规模的Qwen大模型上使用Q-LoRA微调进行自动组卷,可以高效率地生成试卷。同时,提出基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法提升试卷质量,利用Qwen大模型生成的试卷作为初始种群,并且设计组卷适应度计算方法,采用“精英保留”的思想设计遗传算子,改进选择、交叉、变异算子的设计,始终保留种群中最好的个体。实验结果显示,传统遗传算法组卷需要34.586 s,成功率为83%,大模型自动组卷算法则能在8.565 s内完成,但成功率略降至81%。相比之下,该文提出的基于认知诊断与大模型优化的遗传算法自动组卷方法,不仅将组卷效率大幅提升至0.673 s,而且成功率高达100%,完全满足了实际应用的需求。这一方法显著优于前述两种算法,展现出在效率和成功率上的双重优势。 展开更多
关键词 自动组卷 认知诊断 大语言模型 遗传算法
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基于修正J-A模型和改进遗传算法的变压器建模方法 被引量:2
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作者 王顺亮 何坤 +4 位作者 周俊杰 马俊鹏 刘天琪 辛清明 李欢 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期219-224,共6页
变压器直流偏磁会导致铁心半周饱和,可能导致高压直流输电系统中谐波不稳定现象发生。为实现对直流偏磁条件下变压器运行工况的精确模拟,基于能量守恒式及Langevin方程对原Jiles-Atherton(J-A)模型进行修正;进一步提出了适用于修正J-A... 变压器直流偏磁会导致铁心半周饱和,可能导致高压直流输电系统中谐波不稳定现象发生。为实现对直流偏磁条件下变压器运行工况的精确模拟,基于能量守恒式及Langevin方程对原Jiles-Atherton(J-A)模型进行修正;进一步提出了适用于修正J-A模型参数辨识的改进遗传算法,提高了传统遗传算法的全局搜索精度和收敛速度。在PSCAD/EMTDC中基于修正J-A模型搭建了非线性磁滞电感,在此基础上建立变压器仿真模型;基于等比缩小的变压器实物进行直流偏磁实验,将励磁电流仿真波形与实验波形进行对比。结果表明:修正的J-A模型物理意义更加明确,改进遗传算法具有更高的精度和更快的收敛速度,所建变压器模型与实验结果吻合度很高,验证了所提建模方法的准确性。 展开更多
关键词 直流偏磁 Jiles-Atherton模型 遗传算法 变压器建模 PSCAD/EMTDC
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基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证 被引量:2
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作者 王栋 张志鹏 +3 位作者 赵睿 张君宇 乔瑞勇 孙少铮 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2024年第1期21-28,共8页
在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外... 在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。 展开更多
关键词 磨削力模型 外圆磨削 平面磨削 经验公式 模型系数优化 模型预测 遗传算法 非线性优化函数
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基于遗传算法的斜拉桥基准模型参数修正方法 被引量:4
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作者 马海英 邱媛 +2 位作者 夏烨 赖明辉 李清岭 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期95-105,共11页
健康监测对于斜拉桥结构全寿命的安全使用十分重要,而使用传感器采集斜拉桥数据进行健康监测存在盲区.结合Benchmark模型对桥梁结构进行监测,能够在给定状态下,比较和评价不同的健康监测方法标准,对桥梁的设计、运营以及管养等方面有重... 健康监测对于斜拉桥结构全寿命的安全使用十分重要,而使用传感器采集斜拉桥数据进行健康监测存在盲区.结合Benchmark模型对桥梁结构进行监测,能够在给定状态下,比较和评价不同的健康监测方法标准,对桥梁的设计、运营以及管养等方面有重要意义.本文基于背景工程,提出用于斜拉桥结构健康监测的基准模型.首先,使用Matlab建立斜拉桥的鱼骨梁简化有限元模型,并建立斜拉桥的板壳单元精细模型,作为简化补充模型和模态矫正模型;其次,采用正交试验设计,对建模过程中的待修正参数进行斜拉桥动力特性参数的显著性分析;最后,基于遗传算法对模型参数进行修正,提出了动态自适应技术和并列选择的方法优化遗传算法结构,干涉遗传选择过程,并赋予初始种群更高的离散性,与调用GA函数的方法对模型进行修正进行比较,验证了改进后的遗传算法具有更高的计算效率,模态参数误差较小. 展开更多
关键词 斜拉桥 基准模型 鱼骨梁模型 板壳单元模型 健康监测 改进遗传算法
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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法 被引量:2
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作者 汪开普 马晓艺 +2 位作者 卢超 殷旅江 李新宇 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。 展开更多
关键词 拆解序列规划 机器人并行拆解 混合整数线性规划模型 遗传算法 强化学习
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桁架穹顶复杂优化求解的遗传算法
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作者 张蕾 仲洋 +2 位作者 曹梦萱 卢婧 韩霄松 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1387-1396,共10页
针对传统遗传算法在复杂高维优化问题中适应度计算代价较高的问题,提出一种基于流形学习与多元线性回归的改进遗传算法Gamma.Gamma算法通过流形学习对种群数据进行降维,并结合AP聚类(affinity propagation clustering)与多元线性回归模... 针对传统遗传算法在复杂高维优化问题中适应度计算代价较高的问题,提出一种基于流形学习与多元线性回归的改进遗传算法Gamma.Gamma算法通过流形学习对种群数据进行降维,并结合AP聚类(affinity propagation clustering)与多元线性回归模型,减少适应度函数的计算次数,提高算法优化效率.实验结果表明,Gamma算法在桁架穹顶结构优化等复杂工程及多个经典Benchmark函数上,均以较少的适应度调用次数达到了与传统方法相近的优化效果,在处理高维优化问题上应用前景良好,能有效提高计算效率,降低时间成本. 展开更多
关键词 遗传算法 流形学习 代理模型 复杂优化问题
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基于遗传算法的磁压缩电源参数设计方法
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作者 叶少华 杨勇 +1 位作者 饶波 张明 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第3期76-86,共11页
磁压缩电源主要用于为压缩磁体供电,以形成压缩场反等离子体所需的磁场位形,是磁压缩系统中的重要组成部分。压缩磁体线圈数量众多,线圈之间耦合关系复杂,导致求解形成目标磁场所需的电源参数非常困难,对电源设计带来一定挑战。提出了... 磁压缩电源主要用于为压缩磁体供电,以形成压缩场反等离子体所需的磁场位形,是磁压缩系统中的重要组成部分。压缩磁体线圈数量众多,线圈之间耦合关系复杂,导致求解形成目标磁场所需的电源参数非常困难,对电源设计带来一定挑战。提出了一种基于遗传算法的磁压缩电源参数设计方法,以提高参数设计效率。根据磁压缩电源工作电路拓扑及线圈之间的耦合关系,推导了磁压缩电源系统的物理模型。在物理模型的基础上,提出了基于遗传算法的磁压缩电源参数设计方法,并阐明了该方法的基本原理。编写了算法代码并建立了MATLAB仿真模型,在理想情况及实际工程两种设计情况下对HFRC磁压缩系统电源参数进行了优化设计,得到了优化磁场与目标磁场位形基本一致的结果。同时建立了MAXWELL仿真模型对比分析,两种模型的输出结果吻合度很高,验证了该方法在电源设计时的有效性和准确性。 展开更多
关键词 场反等离子体 磁压缩电源 电源设计 耦合模型 遗传算法
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基于遗传算法的空投捆绑包装线平衡优化方法研究
10
作者 朱景山 胡涛 +2 位作者 阳静 王进 蔡乐 《包装工程》 北大核心 2025年第9期316-323,共8页
目的优化空投捆绑包装线工序安排,改善工作平衡,并提升保障效率。方法针对按现行空投捆绑包装方法设计的空投捆绑包装线,基于遗传算法建立空投捆绑包装线平衡问题数学模型和设计算法,通过Matlab运行算法对空投捆绑包装线工序进行优化安... 目的优化空投捆绑包装线工序安排,改善工作平衡,并提升保障效率。方法针对按现行空投捆绑包装方法设计的空投捆绑包装线,基于遗传算法建立空投捆绑包装线平衡问题数学模型和设计算法,通过Matlab运行算法对空投捆绑包装线工序进行优化安排,比较优化前后的最小生产节拍、平衡率、平滑指数等指标。结果根据关键指标对比分析,相较于优化前,基于遗传算法改进的空投捆绑包装线的最小生产节拍缩短125 s,平衡率提升12.9%,平滑指数降低134.66。结论基于遗传算法构建的空投捆绑包装线平衡问题数学模型和优化算法可行,优化后较好地改善了工作平衡和提高了保障效率,可为改进空投捆绑包装保障条件提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 空投 捆绑包装 数学模型 遗传算法
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基于复模态分析与并行遗传算法的车辆动力参数识别
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作者 施剑锋 丁勇 +2 位作者 沈伯衡 韩凌霞 谢旭 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期42-51,共10页
获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后... 获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后,提出了车辆动力参数识别的多核并行遗传算法,采用多目标适应度评价,以快速、准确地识别车辆刚度、阻尼、转动惯量;最后,采用车轮跌落振动实验和环境激励峰值法实测车辆的模态,获取用于适应度评价的自振频率、阻尼比和振型。通过对轻型汽车、重型卡车的动力参数进行识别进行验证,结果表明:用识别的车辆动力参数计算得到的车辆振动模态,与实测振动模态吻合,其中前3阶固有频率的最大误差为0.8%、阻尼比最大误差为1.3%,计算与实测振型向量之间的夹角余弦接近1;车辆的分析模型有必要增加车体的扭转阻尼,以准确反映实际车辆的扭转振动特性;多核并行算法大大加速了识别过程。16核心CPU在15核心并行时的加速比达到最大值12.5,在复杂车辆的多目标、多参数识别中,采用多核并行算法是非常有效的。 展开更多
关键词 车桥耦合振动 车辆有限元模型 复模态分析 动力参数识别 多核并行计算 遗传算法
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基于遗传算法的目标声散射回波多方向核函数匹配
12
作者 罗俊 李秀坤 杜金鑫 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1574-1582,共9页
亮点模型将目标声散射回波视为各亮点子回波的叠加,当相邻2个散射回波成分之间的时延小于发射信号脉宽,目标回波在时频域上严重混叠,采用魏格纳分布时频分析方法处理时则存在严重的交叉项干扰,无法在时频面上准确识别各亮点。本文推导... 亮点模型将目标声散射回波视为各亮点子回波的叠加,当相邻2个散射回波成分之间的时延小于发射信号脉宽,目标回波在时频域上严重混叠,采用魏格纳分布时频分析方法处理时则存在严重的交叉项干扰,无法在时频面上准确识别各亮点。本文推导了多几何亮点模型的模糊函数,并根据其自项和交叉项分布特点,选择多方向核函数来更好地匹配自项。根据先验信息确定核函数的角度参数,以体积归一化的三阶瑞丽熵作为时频分布的评价指标,使用遗传算法优化核函数其他参数,进而利用得到的核函数对声散射回波在模糊域滤波得到高分辨力时频分布。实验结果表明:本文方法得到的时频分布可以在保证自项分辨率的同时有效减弱交叉项干扰,提高时频图像信噪比。提取的全方位声散射特征模型可为水下目标探测提供依据。 展开更多
关键词 声散射回波 亮点模型 时频分布 交叉项干扰 模糊函数 多方向核函数 三阶瑞丽熵 遗传算法
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基于遗传算法优化XGBoost模型的地铁乘客出站走行时间预测 被引量:5
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作者 郭凯旋 肖梅 +1 位作者 刘宇 张皓 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第18期7851-7858,共8页
地铁乘客出站走行时间的预测是城市交通运行和管理的重要依据,对其进行准确预测有助于缓解地铁拥堵、优化地铁服务和提高乘客满意度。为了准确预测地铁乘客出站走行时间,首先,基于视频分析软件从监控视频中提取了乘客出站时的走行时间... 地铁乘客出站走行时间的预测是城市交通运行和管理的重要依据,对其进行准确预测有助于缓解地铁拥堵、优化地铁服务和提高乘客满意度。为了准确预测地铁乘客出站走行时间,首先,基于视频分析软件从监控视频中提取了乘客出站时的走行时间和若干特征变量。其次,为了筛选出对走行时间有显著影响的因素,采用相关性分析和最优尺度回归模型进行影响因素分析,并使用遗传算法进行最优特征组合的提取。最终,将提取出的特征作为输入向量,使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进行走行时间的预测,并以平均绝对误差等作为评价指标。实验结果表明,本文提出的方法在地铁乘客出站行为预测方面具有较好的效果,平均绝对误差为1.55 s,低于未优化的极端梯度提升模型(1.87 s)、支持向量机(2.03 s)和随机森林(1.96 s)等模型。 展开更多
关键词 遗传算法 极端梯度提升模型 走行时间预测 特征提取
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基于遗传算法的二维土壤水与作物生长耦合模拟模型构建和参数优化 被引量:1
14
作者 张芳旭 王军 +2 位作者 韩宇平 贾冬冬 李久生 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期392-403,共12页
为快速准确地估算滴灌条件下土壤-作物系统模型参数,基于二维土壤水与作物生长模拟模型(SWNCM-2D)耦合遗传算法(GA),建立了滴灌条件下土壤水力学参数与作物生长参数的优化模型,以土壤含水率和作物干物质量实测值与模拟值之间的标准均方... 为快速准确地估算滴灌条件下土壤-作物系统模型参数,基于二维土壤水与作物生长模拟模型(SWNCM-2D)耦合遗传算法(GA),建立了滴灌条件下土壤水力学参数与作物生长参数的优化模型,以土壤含水率和作物干物质量实测值与模拟值之间的标准均方根误差最小为优化目标,利用南疆地区棉花滴灌试验不同灌水量处理下的土壤含水率和作物生长动态及产量观测数据,优化求解土壤水力学参数与作物生长参数,并应用优化后的模型参数开展不同滴灌灌溉管理措施下的棉花产量与水分生产力预测。结果表明:耦合GA的SWNCM-2D模型参数优化结果较好,不同土层土壤含水率模拟值与实测值之间均方根误差(RMSE)、标准均方根误差(nRMSE)和一致性指数(d)分别为0.0095~0.0370 cm^(3)/cm^(3)、5%~27%和0.6518~0.9642,干物质累积量和LAI的nRMSE分别为8%~17%和6.2%~23.0%,d均高于0.97。棉花皮棉产量随灌水量增大而增大,水分生产力随灌水量增大而减小;皮棉产量随灌水间隔增大而减小,水分生产力随灌水间隔增大先增大后减小;说明基于优化参数的全生育期土壤水分动态变化与作物生长过程的模拟较为准确。综合考虑棉花产量和水分生产力,推荐该地区适宜的灌溉制度为灌水间隔7 d和灌水量120%ET_(c)(作物需水量)组合。 展开更多
关键词 SWNCM-2D 耦合模型 参数优化 产量预测 遗传算法
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基于集成替代模型和遗传算法的地下水污染源信息识别 被引量:1
15
作者 刘蒙 骆乾坤 +2 位作者 安济民 赵梦 钱家忠 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期731-738,共8页
准确识别污染源信息是高效治理和修复地下水污染的前提。为解决使用传统模拟优化方法识别污染源信息过程中产生的严重计算负担问题,文章首先建立BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型、支持向量回归(support vector re... 准确识别污染源信息是高效治理和修复地下水污染的前提。为解决使用传统模拟优化方法识别污染源信息过程中产生的严重计算负担问题,文章首先建立BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)模型和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)模型代替传统模拟优化方法中的地下水水流和溶质运移模拟模型。然后,使用简单平均法和遗传算法(genetic algorithm,GA)计算权重值并建立集成替代模型进一步提高模型精度。最后,将表现最优的基于遗传算法建立的集成替代模型嵌入识别污染源信息的优化模型中。算例结果分析表明,嵌入基于遗传算法建立的集成替代模型的优化模型相较于传统模拟优化模型计算时间由11 d大幅度缩短至39 min,且求解所得的污染源信息参数接近真实值,可用于解决污染源信息识别问题。 展开更多
关键词 地下水污染 污染源识别 替代模型 遗传算法(GA)
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基于遗传算法的气体爆炸化学反应简化模型及其应用 被引量:2
16
作者 张炜 王成 +3 位作者 钱琛庚 徐坤 刘志林 孟繁霖 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期997-1005,共9页
针对火焰加速和爆燃转爆轰数值模拟中由于总包反应机理的化学反应刚性导致的时间步长小、计算效率低等问题,提出了一种通用的气体燃料爆炸化学反应模型简化方法.建立了基于遗传算法的简化反应模型Arrhenius参数寻优设计方法,使简化反应... 针对火焰加速和爆燃转爆轰数值模拟中由于总包反应机理的化学反应刚性导致的时间步长小、计算效率低等问题,提出了一种通用的气体燃料爆炸化学反应模型简化方法.建立了基于遗传算法的简化反应模型Arrhenius参数寻优设计方法,使简化反应能够得出与详细反应机理量值相近的火焰特征参数,最大误差不超过5%;在此基础上,将构建的简化反应模型与多组分反应流体Navier-Stokes方程进行耦合,采用大涡模拟方法实现气体燃料爆炸化学反应过程的高效精确模拟.以开敞空间的氢气爆炸过程模拟对提出方法进行验证,仿真及实验对比结果表明,提出的方法能够以较高的效率和精度对实际物理过程进行近似,弥补详细反应机理仿真效率过低的不足,对各类气体爆炸化学反应过程具有较好的适应性. 展开更多
关键词 气体爆炸数值模拟 计算效率 模拟精度 简化反应模型 遗传算法
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基于动态规划算法和改进的自适应遗传算法的“多泵-多马达”液压系统全局功率匹配研究
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作者 邹博识 宋昕宇 钟宇航 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期203-214,共12页
针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优... 针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优效率低、无法对离散变量进行优化的问题,在前人提出的遗传算法优化输出的最佳发动机转速和液压泵排量进行功率匹配的基础上,采用在多泵输油系统节能中应用广泛的动态规划算法,近一步对马达的投入排量、马达和发动机投入数量进行优化。利用具有较强非线性映射能力和高拟合精度的BP神经网络算法建立泵和马达效率模型以及发动机燃油消耗模型,采用动态规划算法确定当前工况下马达和发动机最优投入数量,确定变量泵和变量马达的高效排量范围。利用改进自适应遗传算法搜索当前工况下泵和马达最佳排量组合,并通过提高功率传递路径上各元件的效率,实现全局效率最高。最后,通过在具有“多泵-多马达”液压系统的工程车辆进行实车油耗测试验,以验证该方案的可行性。结果表明:新方案与原控制方案相比,马达和泵的效率提升明显,具有较好的节油效果。 展开更多
关键词 多泵多马达 神经网络功率预测模型 动态规划算法 改进自适应遗传算法 全局功率匹配
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基于遗传算法优化的含氢Ti65合金人工神经网络本构模型的构建
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作者 朱铭 夏敏 +3 位作者 田壵 邓磊 金俊松 王新云 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期232-239,共8页
本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度... 本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度、应变、应变速率的含氢Ti65合金GA-BP神经网络本构模型,并将所建模型通过二次开发集成入有限元软件中,对含氢Ti65合金等温热压缩过程进行模拟。结果表明:4-12-12-1结构的GA-BP神经网络本构模型的相关系数和平均绝对误差分别为0.9982和0.46%,模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够用于局部置氢Ti65合金热塑成形过程的分析。 展开更多
关键词 置氢处理 Ti65合金 人工神经网络 遗传算法 本构模型
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基于遗传算法的核电备件库存模型仿真优化 被引量:5
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作者 谢宏志 韩亚泉 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第1期289-299,共11页
备品备件是核电厂设备检修的物质基础,然而持有过量的备件库存将增加核电厂运营成本,通过设置合理的备件库存参数,在保障供应和控制库存之间寻找到一个合理的平衡点。针对核电备件库存参数设置问题,将遗传算法引入备件库存参数优化领域... 备品备件是核电厂设备检修的物质基础,然而持有过量的备件库存将增加核电厂运营成本,通过设置合理的备件库存参数,在保障供应和控制库存之间寻找到一个合理的平衡点。针对核电备件库存参数设置问题,将遗传算法引入备件库存参数优化领域。通过建立核电备件库存参数评价方法,将核电备件库存参数设置转换为多变量优化问题,使用遗传算法计算最优库存参数。选用大亚湾核电厂的备件进行仿真测试,当给备件增加多种领用波动时,使用遗传算法计算的备件库存参数均优于当前数据库中的库存参数,结果表明遗传算法应用到备件库存参数优化领域具有重要的实用价值。 展开更多
关键词 备品备件 核电厂 库存模型 遗传算法
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基于小生境遗传算法与径向基代理模型的短期风电功率预测 被引量:1
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作者 刘沛汉 尹翠 +2 位作者 贾娜 樊小朝 杨青斌 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期554-564,共11页
为提高短期功率预测精度,以赋予风电被电网资产更大规模消纳的优势,建立一种基于主导特征影响因素和小生境遗传算法改进的径向基代理模型的滚动式短期(0~72 h)风电功率预测模型。首先,基于罚函数和排挤机制的小生境技术对传统基本遗传... 为提高短期功率预测精度,以赋予风电被电网资产更大规模消纳的优势,建立一种基于主导特征影响因素和小生境遗传算法改进的径向基代理模型的滚动式短期(0~72 h)风电功率预测模型。首先,基于罚函数和排挤机制的小生境技术对传统基本遗传算法进行改进,以径向基代理模型(RBF)作为建模基础,利用改进后的遗传算法以反传误差极小为目标函数对RBF模型的连接权值进行优化,借助其寻优能力来获取最佳权值,以达成对RBF网络的改进和二次训练;然后,基于主导特征气象因素,结合改进的RBF模型最终建立N-SGA-RBF风电出力预测模型,对风电场连续3日0~72 h输出功率进行预测;最后,对N-SGA-RBF模型、RBF模型以及BP模型做预测结果趋势变化、各采样点绝对/相对误差分布、发电预测预报准确率和合格率的对比。以新疆东部某风电场实测数据进行算例验证分析,仿真结果表明,所建预测模型具有较高的精度。 展开更多
关键词 风电功率 预测 径向基代理模型 小生境遗传算法 智能优化
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