一种链式存储方式下的排序算法——串链法

介绍了一种数据在链式存储方式下的排序方法,其最佳时间复杂度为O(n),最坏时间复杂度为O (n2),空间复杂度为O(1)。     

利用遗传算法进行软件可靠性增长模型参数估计

为解决利用传统数值方法估计软件可靠性增长模型参数值时存在的问题 ,笔者讨论了利用遗传算法进行求解的相关策略 ;提出了一种新的编码方式及变异算子 ;通过涉及多个模型的实验 ;采用实际数据 ,对所提出算法的效果与传统数值方法进行了对比。实验与对比分析结果显示 :该算法针对这些模型表现出了良好的普适性。     

基于GA/PSO-BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究

为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components, VOCs)的预测精度,在反向传播(Back-Propagation, BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms, GA)优化BP神经网络(GA-BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化BP神经网络(PSO-BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA-BP、PSO-BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_2.5质量浓度、O₃质量浓度、NO₂质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO-BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R²)分别为0.80、0....     

尾矿坝位移分级预警阈值研究及规律分析

针对尾矿坝在线监测重建设、轻利用的现状,基于尾矿坝位移在线监测时间序列,通过多步逆向云变换算法(Multi-step Backward Cloud Transformation Algorithm Based on Sampling with Replacement, MBCT-SR)改进云模型,根据“3E_n原则”和内外包络曲线确定在线监测位移的正常运行值,从而建立尾矿坝位移分级预警阈值模型,并利用某尾矿坝全球导航卫星(Global Navigation Satellite System, GNSS)技术表面位移在线监测数据进行实例验证。结果表明：该尾矿坝水平方向位移的黄、橙、红预警阈值分别为8.41 mm/d、12.94 mm/d、19.41 mm/d,呈现出坝体中间预警阈值最大、并由中间向两侧减小的空间变化规律;尾矿坝垂直方向位移的黄、橙、红预警阈值分别为16.56 mm/d、25.48 mm/d、38.22 mm/d,且随着子坝的堆积,预警阈值逐渐增大。     

生物反应器填埋场有机物变化模型研究

生物反应器填埋场可以对渗滤液进行原位处理,同时加速垃圾的稳定化. 为了考察生物反应器填埋场中有机物质量浓度的动态变化及其影响因素,根据质量守恒和有机物降解动力学原理,建立了填埋场渗滤液中有机物质量浓度动态变化模型,采用四阶经典Runge-Kutta算法对模型进行了求解,通过室内模拟试验数据对模型中的参数进行了率定.结果表明,模型计算结果和试验监测数据符合较好,说明该模型可以比较精确地预测填埋场渗滤液可降解有机物的质量浓度. 鉴于获取数据的限制,对模型的输入参数进行了敏感性分析.结果表明,有机物从固相向液相的迁移速率常数(_ls)和液相有机物降解的速率常数(_l)的变化对模型的模拟结果影响较大.      

智能分析摄像机的应用与发展趋势

正在视频监控飞速发展的今天,网络化、数字化、高清化的视频监控摄像机已经在各个行业中得到了广泛的应用,然而高清化监控的同时必然会带来大量数据和海量信息,视频监控通常是通过人员监控和录像来实现安全防护,实际上并不能主动有效地保障安全,尤其是监控点多的时候,人员监控无法顾及所有监控场景,且监控人员的注意力很难保证24小时都准确高效地监控所有监控场景。此外,目前的视频监控通常在事件发生之后通过调用录像进行回放取证,一方面损失已     

基于FOA-SVM方法的长江中游悬浮物浓度遥感反演研究

遥感反演是监测水体表层悬浮物浓度分布的有效手段之一。然而,常用的经验回归模型是建立在大样本的理论假设之上的,而大多数情况下所获取的样本数实际上是十分有限的,因而有必要引入基于小样本的新的反演模型。支持向量机(SVM)建立在结构风险最小原理和VC维理论基础上,其泛化能力强,适用于小样本回归模型。使用HJ1B卫星CCD2遥感影像结合长江中游实地同步采样数据建立悬浮物浓度SVM遥感反演模型,并采用果蝇优化算法(FOA)对模型参数进行了优化。结果表明,与传统经验回归模型相比,SVM模型具有较高的预报精度和稳定性;在SVM模型的参数优化中,FOA算法效果理想,其计算量也远小于网格搜索算法。最后,使用所建立的SVM模型对长江中游城陵矶附近长江和洞庭湖水体悬浮物浓度进行了反演,并对其空间分布特征进行了分析。结果显示,长江干流的悬浮泥沙浓度总体上明显小于洞庭湖,这主要是三峡工程下泄泥沙大幅减少造成的;洞庭湖浑浊的湖水汇入长江后,在城陵矶下游形成明显的混合带;而洞庭湖湖口悬浮物浓度明显高于其他湖区,这可能是该区域采砂活动的强烈扰动引起的。     

基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计

本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。      

突发型大气污染源位置识别反演问题的数值模拟

在突发型大气污染事件中,能否根据临时监测数据对污染源的位置进行快速识别,对于城市大气污染源的控制管理以及改善城市空气质量意义重大.为了构建突发型大气污染源位置识别的空间反演算法,本文通过分析大气应急污染监测的临时采样数据,结合污染物浓度扩散模型,随机生成污染源和计算污染物浓度的空间分布,对突发型大气污染源进行定位并与实际测量结果进行对比分析,采用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对相关参数进行讨论,最终构建能对突发型大气污染源进行快速估计定位的空间反演算法.研究结果表明,本文构建的空间反演算法输出的污染源坐标与实际情况相符.因此,该算法可用于突发型大气污染源位置的快速识别.     

应用构型一致的显式方法预测结构冲击动响应

目的 发展构型一致的显式方法,以提高拉格朗日有限元对冲击、碰撞及侵彻问题计算的精度和健壮性。方法 为更准确地描述和计算结构大变形,基于任意参考构型理论,建立构型一致的动量方程拉格朗日有限元格式。为避免网格间侵入现象,通过结合前增量位移的时间积分方法和共轭梯度算法,使得显式增量步更新后,仍满足接触非侵入条件。结果 通过对大变形碰撞及侵彻问题的模拟,并与LS-DYNA软件结果对比,验证了计算方法的可靠性。结论 基于构型一致的显式算法可有效抑制大变形碰撞过程的单元畸变,提高计算程序的健壮性和预测准确度,使该算法在模拟大变形碰撞问题方面具有优势。