求解广义线性互补问题的一种内点算法

将Yoshise A.提出的求解线性互补问题(LCP)的内点算法进行了推广,由此给出了一种求解广义线性互补问题(GLCP)的内点算法--路径跟踪法.分析了算法对于GLCP的可行性,并在较弱的条件下,证明了该算法具有多项式复杂性.     

基于拓扑结构下的交巡警服务平台的设置与调度

交巡警平台担负着完善交通环境,处理突发事件的责任。在城市中如何合理的设置交巡警服务平台的数量,确定管辖范围,制定服务平台的调度方案,是本文着重解决的问题。我们利用MATLAB软件建立交巡警平台管辖范围模型,针对突发事件进行合理的警力调配提出应急交巡警服务平台模型,该模型基于图论原理构建原始问题的拓扑结构,以满足在现有条件下,尽可能在指定时同内完成霞区域的全封锁。可以得到优化的交巡警平台警力的合理调度方案,结合发案率,根据每个节点被服务平台覆盖的次数确定完善的交巡警服务平台的设置方案。将道路离散化处理,利用Floyd算法求解。建立相应的整数规划模型,利用贪婪算法近似求解,提出利用交巡警服务平台覆盖率和服务平台缺失年两个评价服务平台显著程度的指标。     

改进的BP神经网络在松花江干流水位预报中的应用

松花江干流水位受上游来水和水库调蓄等多因素的共同作用而表现出非线性响应,采用典型的3层BP神经网络模型来模拟松花江干流肇源、哈尔滨、通河、佳木斯和富锦5个代表站点水位。鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极小值等缺点,分别采用Levenberg-Marquart算法和基于遗传算法的BP算法来建立水位预报模型,并对预报结果进行了分析和比较。结果表明:两种算法收敛速度快,预报精度均能达到预报要求。特别是将遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性有机结合,做到了优势互补,在河流水位预报方面有着广阔的应用前景。     

基于自适应预测算法的APF无差拍控制方法

有源电力滤波器（active power filter, APF）补偿电流跟踪控制要求具有较高的稳态精度和较快的动态响应速度。文章将自适应预测滤波算法应用于无差拍控制,实现APF补偿电流精确控制。根据APF时域数学模型,推导滤波系统的无差拍控制离散方程;通过自适应(finite impulse response filter, FIR)预测滤波算法实现基波电流预测,消除控制系统的计算延迟,给无差拍控制提供所需的指令电流预测值。对预测算法进行MATLAB仿真,验证预测算法的稳态精度和动态跟踪快速性;实验室样机验证控制实验结果证明所提出的控制策略有效的,具有一定的实用性。     

一种信道自适应识别技术及其实现

针对信道的未知性,本文提出一种新的信道自适应识别算法,在分析LMS算法原理的基础上,提出一种新的自适应算法,该方法在降低自适应算法稳态误差的同时提高了算法收敛速度,并将此方法应用到信道识别中,MATLAB仿真验证了该算法的有效性,在此基础上,在TMS320C5502上对该算法进行了实现.     

离散傅里叶变换的算法及其分析

本文建立了关于离散傅里叶变换及其逆变换的一些新的快速算法，并对各类算法的运行进行了分析，从理论上论证了算法的正确性。     

小波包算法在电力系统时变谐波检测中的应用

以matlab工具箱为依托,对采用小波包算法进行谐波检测的方法进行了系统仿真设计,仿真结果表明小波包变换能精确地从谐波信号中分离出基波,并能根据需要分离出任意谐波信号,是一种很好的电力系统谐波分析工具.     

基于蚁群算法在交通领域的应用综述

蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。从蚁群算法与实际交通问题的求解有很强直接对应特性出发,对蚁群算法在交通领域的应用进行全面综述。蚁群算法也可应用于交通过程建模、交通过程优化及导航、交通运输规划等交通领域。     

基于遗传退火算法的碎纸片拼接研究

为实现碎片的拼接,碎片边界间要具有最大程度的融合,先后采用灰色预测模型和一阶差分指数平滑模型对碎纸片的边界灰度进行预测,为了对碎纸片字体特征进行提取,引入遗传退火算法达到局部寻优。测试结果表明,该模型符合设计要求。     

基于PSO-SVM的上市公司财务危机预警

为实现上市公司的财务危机预警,根据我国的实际情况,将因财务状况异常而被特别处理(ST)作为沪深证券交易所上市公司陷入财务危机的标志,建立财务危机预警模型。该模型采用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优选。仿真结果表明,该模型能有效地避免过拟合和欠拟合现象,与神经网络模型相比泛化能力强,预测精确度高。