国家自然科学基金(61170305)
- 作品数：9 被引量：38H指数：3
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- 相关机构：武汉大学河池学院江西理工大学更多>>
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- 基于控制因子ADL模型的短期水位预测方法
- 2016年
- 为有效提高水位预测精度,利用自回归分布滞后模型,结合站点水深调控计划、水位站流量因素等控制因子及其他相关站点水位信息,提出一种通过分析站点水位时间序列进行预测的方法。针对水位时间序列的特点,从模型选择、模型建模、模型实现开展研究。将该模型与其他常用时间序列预测模型应用于沙市水位站提前一天的水位预测实验及预测时间的扩展性实验,并对实验效果进行分析,结果表明,该模型能较好地拟合水位的变化趋势,提高模型预测的精确度。
- 董文永盛康
- 关键词：自回归分布滞后模型时间序列神经网络
- RBAC模型在数字化校园中的应用研究被引量：2
- 2012年
- 基于角色的访问权限控制(RBAC)可以控制不同级别的用户对系统应用程序和数据的访问,是提高管理信息系统安全性的一种有效手段.以RBAC的基本模型为依据,对数字化校园的安全机制进行了研究,并将RBAC模型成功应用到系统的研发中.
- 梁芳
- 关键词：RBAC模型数字化校园访问控制权限角色
- 一种基于球隙迁移的改进粒子群优化算法被引量：2
- 2013年
- 针对粒子群算法易早熟、陷入局部最优、求解精度不高等缺陷,提出了一种基于球隙迁移的改进粒子群算法。改进后的算法重新定义了粒子的位置、速度以及操作;引入了交换序,并用贪心算法的思想以节省搜索时间、提高算法收敛速度;引入了球隙迁移算法,克服了算法易陷入局部最优的缺陷;引入了基于松弛操作的思想的扰动机制。实验结果表明改进后的算法是可行的、有效的。
- 易云飞林郭隆董文永蔡永乐
- 关键词：粒子群算法旅行商问题贪心算法
- 求解带容量约束的车辆路径问题的改进伊藤算法被引量：8
- 2013年
- 针对车辆路径问题中路径选择未能确定的缺陷,引入蚁群算法对客户点选取规则进行决策。此外,采用冷却进度表作为控制温度变化的参数,将漂移和波动过程同步进行来改进根据伊藤随机过程而设计的伊藤算法,并将改进后的算法应用于CVRP的求解。实验结果表明,改进后的算法能有效求解带容量约束的车辆路径问题,取得了理想的结果。
- 易云飞蔡永乐董文永林郭隆
- 关键词：车辆路径问题波动算子
- 基于遗传退火算法进化神经网络的水位预测
- 2014年
- 为获得更准确的预测结果及更优良的预测性能,本文提出了一个新模型.该模型将遗传算法和退火相结合并进化BP神经网络,称为GASANN模型.通过预测中国广西柳江年水位数据,将新模型的性能与加权移动平均(WMA)、逐步回归(SR)以及自回归移动平均(ARIMA)进行比较,结果显示新模型性能优于其他模型.因此,该非线性模型可作为获取准确水位预测及改善水位预测性能的可选模型之一.
- 丁红董文永李湘晖李培冀
- 关键词：遗传算法退火算法BP神经网络水位预测
- 一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法被引量：19
- 2015年
- 针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。
- 康岚兰董文永田降森
- 关键词：粒子群优化
- 基于牛顿力学和博弈论模型的粒子网络优化算法被引量：3
- 2017年
- 为克服标准粒子群算法在求解高维TSP问题时求解精度不高、易陷入局部最优等不足,将每个粒子均赋予质量和加速度,利用泊松分布和牛顿第二运动定律动态调整粒子加速度,并将粒子维数以相似度划分为优势部分和劣势部分,正常更新时只对劣势部分进行相应处理,保持并扩大其优势部分以提高收敛速度,扰动时更新其优势部分以达到远离当前粒子网络的目的来跳出局部最优。当有粒子碰撞时,引入反向学习策略处理粒子,选择合适的降速模型来提高收敛速度。最后,将改进后的算法用于求解TSPLIB中的标准实例问题,并与经典算法进行比较。试验结果表明,提出的新算法在求解旅行商问题时具有高效率、低迭代次数及强收敛等特性。该结果可为智能算法在求解优化问题时提高精确性和加快收敛等方面的研究提供一定的参考。
- 易云飞苗剑林郭隆殷智
- 关键词：粒子群算法博弈论模型泊松分布旅行商问题
- 具有Hub聚集特性的分形网络优化模型分析
- 2017年
- 针对一种双目标优化网络模型具有Hub节点聚集行为的现象,提出分形的涌现与Hub节点的聚集行为有关的结论。采用盒子覆盖法对该模型的3种优化网络进行重整化,验证该模型存在分形性和尺度不变性。进一步比较一些真实网络和优化网络的平均最短路径,分析骨架结构的分形临界条件。实验结果表明,分形网络只要满足结构平衡,就具有确定比例的Hub节点聚集和Hub节点排斥行为。
- 姚琪殷智易云飞李元香
- 关键词：重整化复杂网络
- 基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法被引量：4
- 2016年
- 针对蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL(Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL),将节点定位问题转化为全局优化问题。HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位。实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL(Particle Swarm Optimization-MCL)算法有更快的收敛性。
- 吉小洪魏开平胡文杰
- 关键词：无线传感网络
