自主迁移的并行遗传算法用于马斯京根模型参数估计

遗传算法是一种随机性的全局优化算法,但简单遗传算法易陷入局部最优。将并行技术与遗传算法相结合,且针对影响并行遗传算法性能的迁移时机进行研究,提出自主迁移的并行遗传算法用于马斯京根模型参数估计。实验结果表明,该算法为估计马斯京根模型参数提供了一种有效的方法。     

基于均匀设计法的VIC模型参数率定

【目的】用新方法对大尺度分布式水文模型VIC的参数进行率定,为水文模型参数率定提供新的思路。【方法】采用均匀设计理论对传统的率定区间进行重构,确定最优组合,并对渭河流域的林家村、张家山以及流域出口断面水文站的径流进行模拟调试。【结果】将基准期需要率定的6个参数转化成一个6因素10水平的组合,仅通过10次率定就使各站的Nash系数达到0.85以上,总量精度误差控制在5%以内,能够满足工程精度要求。【结论】与其他参数率定方法相比,均匀设计原理在保证模拟效果的同时可以极大地减少工作量。     

金融混沌Duffing-Holms模型及其控制方法研究

分析并发掘了金融混沌的Duffing-Holms模型的序参量,提出了Duffing-Holms模型存在周期解的条件,这表明可以通过OGY方法和非线性同步方法对金融混沌进行控制.在进行OGY控制时,设定了Duffing-Holms模型的一个周期解,并通过数值模拟将混沌控制到该轨道上,结果指出要对中国金融市场进行有效的混沌控制,必须做好充分准备,对金融市场进行微调.非线性同步方法的数值模拟结果显示,可以通过确定一个市场为驱动系统,另一个为受控响应系统,控制沪深两市的混沌.     

基于模拟退火算法的半参数线性回归模型的参数估计

提出了一种可减少计算量的求解广义半参数极大似然估计的模拟退火算法，用示例展示新算法在多变量线性回归模型中的应用．     

基于T-S模糊模型的线性系统混沌反控制

研究了连续稳定线性系统的混沌反控制问题。基于T-S模糊模型表示的非线性混沌系统,实现了连续稳定线性系统的混沌化。此方法不需要计算系统的Liyapunov指数,大大降低了计算量。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于MIKE模型的水库溃坝洪水计算

水库的溃坝洪水模拟,旨在遇突发事件时,能够及时对险情作出研判,提前转移水库下游人民群众,降低可能溃坝事件发生后下游的经济损失及人员伤亡。本文以武汉市道观河水库为例,耦合MIKE11Erosion-Based模型和MIKE21水动力模型进行了不同溃口大小、不同溃坝历时工况下的溃坝洪水计算。模拟结果显示,道观河水库溃坝后影响范围包括道观河管理处、徐古镇、旧街街道、辛冲镇等,影响人口约7.1万人,耕地约4280hm²。     

基于混沌径向基神经网络模型的洪水预测研究

【目的】建立更为理想的洪峰大流量预测模型。【方法】针对目前大部分预测模型对洪峰大流量数值预测结果不太理想的问题,根据自然界中普遍存在的混沌现象,在对洪水系统进行混沌识别的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络(RBF)的预测模型,将实测洪水序列进行相空间重构得到训练样本,利用MATLAB 7.0工具箱确定网络结构。【结果】将所建立的RBF模型用于汾河石滩水文站2004年最大洪水的预测,结果表明,该模型预测结果的合格率、平均相对误差、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe系数(NSC)分别为100%,4.69%,0.9793,4.2260和0.9552,而传统Volterra级数自适应预测模型的分别为93.75%,8.97%,0.9540,10.2632和0.7358,可见RBF模型的预测结果较好,并且对预测洪峰大流量数值取得了较理想的预测效果。【结论】将混沌理论和径向基神经网络结合建立预测模型,作为提高洪水预报精度的一种新尝试,对以后进行洪水预测研究具有一定的参考价值。     

基于灰色建模思想估计修正指数曲线模型参数的方法

利用修正指数曲线模型进行模拟和预测时,首先要解决模型参数的估计问题.本文指出修正指数曲线模型参数估计的传统方法存在的局限性,通过分析修正指数曲线模型建模的数据特征,根据灰色系统建模估计参数的方法,提出了基于灰色建模思想估计修正指数曲线模型参数的方法,并经过数据实验证明了该方法的有效性和实用性.     

钢筋砼柱分段截面离散屈服面模型法的空间非线性分析

引进子结构技术,将塑性区的截面离散建立在砼多轴弹塑性硬化松驰本构模型基础上,采用屈服面理论,提出了分段截面离散的屈服面模型法,计算分析表明,理论分析与实验结果吻合良好,可用于研究压、双弯、扭柱的空间非线性分析。     

一类具有非线性传染率流行病模型的定性分析

研究了一类具有非线性传染率βI^pSq的SIQR传染病模型,确定了各类平衡点存在的条件阈值,研究了各坪徽的稳定性,最后讨论了模型的Hopf分豉觋象,并证明了当0〈P≤1时地方病平衡点的全局稳定性     

曲线回归参数估计的改进与回归预测模型的校正

为了使回归预测模型更具有实用性，采用渐近最小二乘法对指数函数，幂函数一类回归曲线的参数估计做了改进。在增加新的样本单元资料时，用增长记忆递推公式对原始回归预测模型进行了校正，得到新的预测模型。     

原木形状数学模型的参数估计及最佳锯剖

本文在研究了用矩阵表示法建立原木形状数学模型的基础上,又对以原木木质部分最小边界所构成的有效锯解空间做了深入探讨。有效空间的近似规则几何体的方程参数可以用最小二乘参数估计法去辩识,据此可以求出原木椭圆截面的长轴方向,即最佳锯剖方向。从而可以在极短时间内设计出最佳下锯图,实现最佳锯剖实时控制。     

动物生长模型参数的常规估计法

三点法、差分法与三和法是Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程参数的３种常规估计方法，对其它动物生长模型，可以根据Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程参数估计的特点，运用３种常规法中适当的参数估计法，来估计模型参数．本文介绍并推导了除Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程以外的几种常用动物生长模型相应参数的常规估计法．     

非线性对流扩散方程的隐式特征有限元Galerkin方法的模估计

本文主要讨论了非线性对流扩散方程的隐式特征有限元Galerkin方法的误差估计.     

用动态逻辑斯谛预测法研究黑龙江省乡村人口增长

本文利用常微分方程反问题方法以及计算机辅助运算对黑龙江省农村人口Ｌｉｇｉｓｔｉｃ方程中的参数进行数值拟合。提出以每年添加当年人口数据来重新拟合参数的动态Ｌｏｇｉｓｔｉｃ预测法来解决参数随时间的变动问题，并预测黑龙江省农村人口增长。     

单种群生长的广义Logistic曲线模型中参数拟合的一种数值解法

利用常微分方程反问题方法以及计算机辅助运算，对广义Ｌｅｇｉｓｔｉｃ曲线模型中的参数进行数值拟合，并且较佳估计到实际生长点．     

基于RBF神经网络的非线性观察器设计

提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同，该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项，故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法，证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明，所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。     

基于遗传算法的自然灾害预测方法研究

本文提出了采用遗传算法建立自然灾害预测模型的方法和步骤，根据1959—2000年山东省农业受灾面积统计数据．分别建立了含有一个周期分量和两个周期分量的长期预测模型。研究表明，遗传算法可以用于自然灾害变动的复杂预测模型的参数估计，理论上可以任意逼近参数的最优值。     

鸡蛋流变模型研究

用ＮＸＳ－１１型旋转粘度计对６种鸡蛋的蛋黄、蛋白及黄白混合液分别进行测定，对试验数据进行回归分析，并对的得结果进行零截距假设检验，从而建立了蛋黄、蛋白和黄白混合液的通用流变模型。     

关于线性模式农用拖拉机余值确定方法的研究

分析了线性模式农用拖拉机余值按定率递减的不合理性,提出了按各年年总成本相等计算余值的基本原則。给出一种新的确定余值的方法。