基于IAOA-KELM的储气库注采管柱内腐蚀速率预测

针对储气库注采管柱的内腐蚀速率预测问题,建立了基于阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm, AOA)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)相结合的模型提高腐蚀速率预测精度。通过引入佳点集、改进密度降低因子、采用黄金正弦算法缩小搜索空间,提高局部开发能力,利用改进阿基米德优化算法(Improved Archimedes Optimization Algorithm, IAOA)优化KELM正则化系数(C)和核函数参数(γ),进而建立IAOA-KELM储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型;使用MATLAB软件运用该模型对某注采管柱内腐蚀数据集进行学习与预测,将IAOA-KELM模型与KELM、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)-KELM、AOA-KELM结果进行预测误差对比。结果表明,IAOA-KELM模型的预测值与实际值较为拟合,其E_RMSE为0.65%,E_MAE为0.39%,R²...     

基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)现有路由算法的网络寿命,提出一种基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法(EBPSO)。首先,在簇头(CH)选举阶段,考虑传感器节点的能量、簇内节点距离、CH到基站的距离等参数,利用粒子群优化(PSO)算法选出最合理的CH,并将筛选出来的CH节点应用于铀尾矿库核素监测组建WSN;其次,在数据传输阶段,提出转发节点的选择方法;然后,用能量阈值重分簇方案来减少能量消耗;最后,对比基于PSO优化模糊C均值的分簇路由算法(POFCA)、低功耗自适应分簇(LEACH)以及高效非均匀分簇算法(EEUC)性能。结果表明：在网络生命周期上,EBPSO算法比POFCA、LEACH、EEUC分别提升1.7%、24.7%、9.2%。EBPSO算法能够延长网络生命周期,适用于铀尾矿库核素监测应用场景。     

基于SSO的铀尾矿库无线传感器网络定位算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)定位算法的定位精度和收敛速度,利用优化的麻雀搜索算法(SSA)改进基于信号强度指示(RSSI)的定位算法。首先,引入混沌映射和精英方向学习初始化麻雀种群,丰富种群多样性,提高算法的全局寻优能力;其次,采用莱维飞行策略改进搜索者的位置更新方式,避免陷入局部最优;然后,采用优化的SSA代替最小二乘法来定位未知节点,并将定位算法应用于铀尾矿库放射性核素污染监测定位;最后,在不同的锚节点数、通信半径以及噪声标准差条件下,对比麻雀搜索优化定位算法(SSOLA)与加权质心定位算法(WCLA)、接收信号强度指示差定位算法(RSSID)、麻雀搜索定位算法(SSA)、粒子群定位算法(PSO)以及樽海鞘群定位算法(SAP)的性能。结果表明：SSOLA与其余5种算法相比定位误差平均下降41.9%、45.2%、26.8%、39.9%和36.9%,定位精度更高,收敛速度更快。     

基于粒子群优化和巷道分区的深井WSN定位算法

针对现有深部矿井中人员定位精度不足问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)及巷道分区的深井无线传感器网络(WSN)定位算法(PTWL)。将直型巷道里相邻锚节点之间的区域等分,利用信号强度等级对所划分的区域进行标记,以巷道中未知节点接收到的信号强度确定其大致区域,采用PSO算法对未知节点的最大概率坐标进行运算,实现精确定位;通过仿真试验对比PTWL与信号强度指示(RSSI)、信号强度分区(RSSP)算法的优劣。结果表明:PTWL算法比经典RSSI算法和RSSP算法定位精度更高。     

鱼骨式航路网络建模及抗毁性分析

为保障航空器航路飞行安全,提高恶劣天气、军事活动等事件发生时航路运行效率,针对单条完整航路及进出此航路的航线段,基于复杂网络理论建立鱼骨式有向加权航路网络模型;建立度、加权度、介数等抗毁性攻击的去点指标,分析指标特性及在蓄意去点攻击和随机去点攻击条件下航路网络抗毁性;以中国A593航路为例,进行实例验证。结果表明:鱼骨式有向加权航路网络负向匹配;航路网络对基于度、加权度、介数等的蓄意去点攻击的抗毁性低于其对随机去点攻击的抗毁性。     

基于PCA-BP融合的边坡稳定性评价模型

针对边坡岩土体物理力学性质复杂、边坡稳定性影响因素众多等特点,提出将主成分分析(PCA)和BP神经网络结合起来进行边坡稳定性评价的方法。若BP神经网络训练误差一定,则网络信息容量与样本数成正比。当样本数较少时,就必须减少样本维数,以达到较好的匹配效果,为此,引入主成分分析法(PCA)对影响边坡稳定的众多变量进行降维处理,以消除输入数据间的相关性,有效地减少预测模型的输入量,优化网络的输入节点数,提高网络的运行效率。针对BP算法容易落入局部最小、收敛速度慢等缺点,引入粒子群优化算法(PSO)优化神经网络的连接权重与阀值,从而克服了BP神经网络的固有缺陷。在此基础上,建立基于PSO优化算法的PCA-BP融合的边坡稳定性评价模型。模型分为3个层次,第一层次为输入层,即经过PCA分析之后获得的主成分;第二层次为隐含层;第三层次为输出层,即安全系数。应用该评价模型进行算例分析,结果表明,安全系数的模型计算值与参考值的绝对误差均很小,相对误差均控制在6%以内,吻合程度较高。     

飞机货舱火灾CO浓度神经网络补偿算法研究

针对飞机货舱火灾探测误报率偏高且响应速度较慢的问题，采用电化学式一氧化碳传感器来代替传统民机所用的光电式烟雾探测器来探测飞机货舱火灾，并提出了一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的一氧化碳浓度补偿模型。首先在自搭建试验平台采集密闭空间火灾的多项试验数据，然后用PSO优化LSTM的隐藏层神经元个数和学习率，提高了LSTM的预测精度。通过与其他3种神经网络对比，PSO改进LSTM模型在基于时间序列的火灾一氧化碳检测中具有更好的补偿效果。通过浓度补偿，可以使电化学式一氧化碳探测器在飞机货舱火灾发生的早期阶段进行更准确的探测预警。     

城市燃气输配系统网络结构抗毁性评估

为提高城市燃气输配系统网络结构抗毁性,针对其结构复杂,功能设备联系紧密,转换节点多等特点,建立网络模型,选取网络模型参数及抗毁性测度指标,对系统在不同攻击策略和模式下的抗毁性进行模拟仿真。研究结果表明:基于节点介数对城市燃气输配系统抗毁性影响最为显著;不同攻击策略下连续移除节点数目越少引起该系统抗毁性的变化越大;破坏初期进行维护是提高系统抗毁性最有效的途径。     

基于VEGA和DCGA的化工园区布局优化研究

化工园区布局优化是一个复杂的多目标优化问题,建立了以事故风险和经济收益为两个优化指标的化工园区布局优化模型,以潜在死亡人数(PLL)表征事故风险,以销售收入表征经济收益;从算法的正确性、有效性及其搜索性能上提出了三条化工园区布局优化算法性能的评价准则;基于向量评价遗传算法(VEGA)和基于确定性拥挤机制的小生境遗传算法(DCGA)分别对化工园区布局优化进行研究,并对比分析了优化计算结果,得出:建立的化工园区双目标布局优化模型和提出的优化方法是可行的,计算所得的Pareto最优解对化工园区布局具有较好的参考价值;VEGA算法仅能满足部分准则要求,而DCGA算法能同时满足三条评价准则要求,可知DCGA算法适用于化工园区布局优化。     

基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究

为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络,并增加上采样层,解决图像经过卷积网络特征信息流失严重的问题;其次,通过K-means++聚类算法优化区域建议网络(RPN)中锚点的尺寸和比例,提高生成建议区域的精确性,解决缺陷目标定位不准确的问题;最后,用创建的螺栓缺陷数据集进行对比验证。结果表明:改进后的算法检测准确率可达87.4%,相较原算法提高8.9%,且对于多目标缺陷与混淆目标,漏检率与误检率分别降低9.9%和11%。     

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

航路网关键节点识别及抗毁性分析

为研究关键航路点的失效成本,给空管和航空公司提供决策支持,基于我国航路网结构,从机场间的连通时间成本出发,提出基于改航可达性的关键航路点识别算法,将识别出的关键航路点与其他网络指标下的关键航路点进行抗毁性仿真对比。研究结果表明:中西部连接处航路点失去通行能力后,航班绕飞的时间成本较大,具有较大的改航可达性; A461、G212、A593等主干航路上的航路点拥有较大的加权改航可达性,总时间成本较大;识别出的关键节点拥有较大的度和介数值;基于度值和加权改航可达性的连续攻击对航路网破坏较大。     

RS-PSO-ELM下腐蚀管道失效压力预测

为提高腐蚀管道失效压力的预测精度并简化其计算过程,提出基于粗糙集(RS)和粒子群算法(PSO)融合极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。通过属性约简提取影响失效压力的关键因素,选用PSO优化ELM的输入权值和隐含层偏差,将归一化的核心指标数据代入计算。结果表明:该模型预测结果与实际值基本一致,与单一ELM模型相比,预测结果的均方差(MSE)降至0.255;与其他蚀管道失效压力评价模型相比,该模型预测结果的绝对误差平均值降至0.32。     

高速网络环境下的入侵检测

实现高速网络中实时入侵检测与预警已经成为目前网络安全所面临的问题。笔者首先分析了当前入侵检测系统中模式匹配算法 ,对模式匹配算法作了改进 ;接着对Rete算法进行了分析 ,并针对Rete算法的不足 ,在Rete网算法的基础上引入了FRete网算法 ,在此基础上建立了一种基于FRete匹配算法的推理机 ,对可疑事实进行推理 ;然后在此基础上设计了一种基于高速网络环境的入侵检测系统 ;最后建立了对入侵检测系统进行性能测试的仿真实验环境。通过上述的改进 ,提高了入侵检测系统的运行速度和效率 ,能较好地适应高速网络环境下的入侵检测。     

基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度较小的因素,应用主成分分析法(PCA)进一步约简因素;构建煤与瓦斯突出危险性预测模型,基于果蝇优化算法(FOA),引入自适应步长更新策略及群体适应度方差策略设计IFOA;利用IFOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,对预处理样本数据进行训练、预测并对比其他模型预测效果。结果表明:基于预处理的IFOA-ELM模型预测结果与实际结果完全拟合,预测效果显著优于未预处理的模型;基于预处理的IFOA-ELM模型的分类准确率和召回率均为100%,显著高于其他对比模型。     

基于SVM的居家老人跌倒预测方法研究

为减少老年人跌倒事件,在实验室采集54位老年人行进过程中的运动学数据;着眼于胸椎、膝盖、肩胛骨、骨盆等4个位置,以关节点在矢状面、冠状面、横断面的平均位移作为特征维度构建预测模型,应用支持向量机(SVM)算法对易跌倒老人进行识别预测;并通过数据对比,得到可以实现较高预测精度的最小维度。结果表明:通过粒子群算法(PSO)和基因算法(GA)优化SVM参数后,模型预测精度为87. 5%;通过骨盆位置建立的3个维度可以达到同样的预测精度。     

建筑工程安全施工费费率测算的PSO-BP模型研究

为科学合理地测算建筑工程安全施工费费率,考虑数据时效性和施工环境差异性对费率的重要影响,提出精细化限时测算方法。将建筑工程安全施工费划分为固定费用和变动费用2部分,构建基于粒子群优化算法(PSO)的误差BP神经网络模型,以此预测工程结算造价,分析费用后得到与实际安全施工费对应的费率计费基数,进而得到费率。选取41个已完工样本项目进行网络训练,确定模型最优网络结构。对武汉市15个典型在建项目进行实证分析。结果表明,在限定时间以及调研采集数据时效性约束条件下,用该模型算得的费率能反映不同地域施工环境对安全施工费动态需求。     

粒子群优化算法在源强反算问题中的应用研究

在危险化学品泄漏事故中泄漏源强是预测事故后果的主要影响参数,也是事故应急救援决策的基础。为了在化学品泄漏事故过程中快速准确地获取泄漏源强数据,将粒子群优化(PSO)算法应用于危险化学品泄漏源强的反算中。利用高斯烟羽扩散模型和下风向浓度测量数据,将计算浓度与测量浓度的误差平方和作为目标函数,采用粒子群算法来优化,以确定源强并通过模拟的测量浓度数据进行算法有效性验证。结果表明,PSO算法及其参数改进算法不依赖于初值的选择,计算速度快,能满足事故应急响应救援的需要。     

露天矿边坡变形预测的协同进化多核相关向量机模型

为提高露天矿边坡变形预测精度,利用协同进化粒子群(CEPSO)优化多核相关向量机(MK-RVM)的参数,构建协同进化多核相关向量机(CEPSO-MK-RVM),并将此模型应用于露天矿边坡变形预测。将CEPSO-MK-RVM的结果与协同进化多项式核函数相关向量机(CEPSO-PolyRVM)、协同进化高斯核函数相关向量机(CEPSO-Gauss-RVM)及修正果蝇优化下的支持向量回归(MFOA-SVR)的结果进行对比,并分析CEPSO对MK-RVM参数的优化效果。结果表明,CEPSO比标准粒子群优化(PSO)算法具有更好的优化效率及最优解;用CEPSO-MK-RVM模型得到的结果,4个精度指标均优于其余3种方法,边坡变形预测的精度得到有效提高。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。