简介：摘要：本文旨在探讨建筑智能化系统集成的重要性及其优化方法。随着计算机、通信、自动控制技术的快速发展，建筑智能化系统已成为现代建筑的重要组成部分。本文首先介绍了建筑智能化系统的基本概念和主要子系统，随后详细分析了系统集成的重要性和原则，并提出了系统集成与优化的具体方法。最后，总结了建筑智能化系统集成与优化的未来发展趋势。

简介：针对打车软件对缓解打车难的绩效分析问题，建立了一个基于空驶量的司乘推荐模型，并对现有打车软件进行了评价分析．进一步根据评价分析结果，利用激励机制约束模型和借助MATLAB软件创建出具有自动搜寻最优补贴方案功能的打车软件服务平台．最后以北京市为例，对改进后的打车服务平台进行实证分析，验证了平台的合理性．

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。

简介：考虑灾害救援中灾区对应急物资的持续消耗,研究了区际多品种救援物资的动态中转调度问题。综合考虑各阶段调度费用、运输费用和库存费用总和最小化的救援物资中转调度安排和库存规划,建立了一个区际救援物资中转调度动态决策模型,并设计了一种矩阵编码的协进化遗传算法。最后通过一个算例验证了模型和算法的有效性。

简介：摘要：地震勘探是探测地下油气资源的重要手段，但在实际应用中，受到地质构造复杂性和噪声成因多样性的影响，勘探资料的质量受到严重影响。为了在低信噪比条件下有效地抑制随机噪声并保留有效信号，本文对地震勘探中的信号去噪与噪声模型建立算法进行分析。

简介：摘要：电力系统正逐渐向智能电网以及可再生能源发电转变，而准确的电力负荷预测对于电力系统的稳定运行有着至关重要的意义。当前，存在的电力负荷预测方法主要包括传统统计模型和一种基于人工智能技术的预测方法。本研究主要在对多种负荷预测模型和算法的研究基础上, 利用历史数据对电力系统未来的电力负荷进行预测。通过猫群优化算法（CSO）和基于回归的电力负荷预测模型，实现了电力负荷预测的时间序列分析。结果显示，该预测算法相对于其他方法在准确性和可靠性上有显著的提高。此外，阐述了电力负荷预测的重要性，以及通过改进电力负荷预测模型和算法如何有效提升电力系统的操作效率和可靠性，对于电力系统的安全对帽和谐波分析有着显著的参考价值。

简介：因素分解模型在能源经济与管理中有着极其重要和广泛的应用。分析并区别了9种能源因素分解模型,对这些因素分解模型进行了集中的梳理和比较,找出了这些模型之间的联系和本质区别,改进了以往的模型并提出了一种新的计算方法。运用改进的方法,选取2005~2011年的北京市经济发展和能源消耗数据进行实证分析,研究表明,产业结构的升级对终端能源消耗的作用表现出波动和不确定性。

简介：通过对宽厚板轧制模型的软件结构和执行机制进行研究,找出了对板坯和成品的限制条件。通过工艺论证和修改其限制条件,扩大了宽厚板产品的轧制规格。

简介：摘要： 随着全球对可再生能源的重视程度不断提高，风能作为一种清洁、可持续的能源形式，在电力生产中占据着越来越重要的地位。然而，风电场输出功率的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行和调度带来了挑战。准确的风电场功率预测对于优化电力系统调度、提高电网可靠性和经济性具有重要意义。本文旨在研究风电场功率预测模型的改进方法，并探讨其在实际应用中的效果。通过对现有预测模型的分析，结合先进的数据分析技术和算法，提出了一种改进的功率预测模型。实验结果表明，改进后的模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升，为风电场的高效运营和电力系统的优化管理提供了有力支持。

简介：<正>《数学课程标准》指出:由于学生生活背景和思考角度不同,所使用的方法必然是多样的,教师应尊重学生的想法,鼓励学生独立思考,提倡计算方法的多样化。在落实这一新课程理念的过程中,许多教师对算法多样化的认识存在这样或那样的不足,影响了新课程理念的实施,降低了教学效果。针对这一问题,本文想谈一谈自己在教学实践中对算法多样化和算法最优化的几点认识。一、算法多样化培养学生求异思维多样化的算法,不但关注了学生知识技能的获

简介： 摘要：本文探讨了智能IC卡数据管理与优化算法的关键问题。首先介绍了智能IC卡技术的基本原理和广泛应用，然后着重讨论了与数据管理相关的挑战，包括数据采集、存储、安全性和分析。随后，探讨了各种优化算法在解决这些问题上的应用，包括数据质量、存储、安全性和分析的优化方法。通过案例研究，我们展示了这些算法在实际应用中的有效性和效益。最后，总结了研究的主要发现，强调了其在提高智能IC卡系统性能和数据管理方面的重要性，以及未来研究的方向。

简介：摘要：配电网的故障恢复是电力系统运行中的重要环节。首先通过对配电网故障恢复现状的分析，得出优化恢复策略的重大意义以及存在的问题。结合现代电力系统中的智能电网科技，本文采用混合粒子群优化算法，开展了配电网故障恢复策略的研究。实验结果表明，优化后的故障恢复策略能有效地缩短了恢复时间、减少了开关操作次数、提高了电力系统的可靠性，同时也降低了故障对电网的影响，实现了更安全、更有效率的配电网运行。而优化算法的采用，提供了一种新的解决配电网优化问题的有效手段，有助于实现智能配电网的优化运行和管理。此研究结果为优化电力系统的运行，提升电网安全性，提供了重要理论参考和实用工具。

简介：摘要：本文针对高效电气系统设计的需求，探讨了电气系统设计的基本概念与原则，分析了电气系统设计与优化算法研究的现状与存在问题，并对高效电气系统设计的优化算法进行了深入研究。首先，阐述了高效电气系统设计的概念与原则；其次，介绍了电气系统设计与优化算法研究的现状，并指出了存在的主要问题；最后，详细分析了遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法在电气系统设计中的应用。研究结果表明，这些优化算法在提高电气系统设计效率、降低能耗方面具有显著作用。

简介：基于均匀设计与Powell算法的全局最优化并行算法具有寻优能力强,设计出并行全局最优化算法,2003.　　[10]方开泰.均匀设计与均匀设计表[M].北京

简介：摘要：交通流量预测与优化一直是城市交通管理和规划的重要领域。随着机器学习和优化算法的不断发展与应用，将两者融合起来在交通流量预测与优化研究中具有巨大的潜力和优势。通过利用机器学习算法对大量的历史交通数据进行分析和模型训练，可以提供更准确的交通流量预测结果。而优化算法的引入，则可以针对这些预测结果进行优化调度，改善交通流量控制策略，提高道路网络的运行效率。本文将探讨如何将机器学习与优化算法相结合，为交通流量预测与优化领域的研究和实践提供新的思路和方法。

简介：

简介：摘要在实际的高光谱遥感影像分类当中，训练样本获取不易，传统分类方法受训练样本数量不足的限制而较难获得很好的分类结果。针对这一问题，本文提出一种优化半监督支持向量机模型的高光谱遥感影像分类算法。本文方法使用K-means++算法对所使用的对未标记样本做聚类后获得未标记样本聚类特征，之后用其辅助构建算法分类器，从而实现在小样本情况下提高高光谱影像分类精度。实验表明本文所提方法切实可行，具有较好的稳健性。

简介：摘要在社会经济的推动下，我国机械制造业有了较大进步，相应的设备也有了较大发展，给机械制造质量的提高带来了便利。随着各种现代制造业不断发展，对产品装配效率提出了较高要求，如果装配效率不高，将会增加制造成本，影响制造质量，因此，对装配自动化进行应用有着重要作用。但基于系统自身特性，其在运作中容易出现多种问题，因此，对机电一体化集成装配装置电气系统进行优化有着重要作用。技术人员须分析生产实际，对各种先进技术进行有效应用，以提高机电一体化集成装配装置电气系统性能，保障机械制造顺利进行。本文主要针对机电一体化集成装配装置的电气系统优化改进进行简要分析。

简介：摘要：对于钢铁企业而言，其使用的工业炉设备耗能十分巨大，不仅结构比较大型，而且热工参数也变化非常快。然而，正是设备具有的大型化特征导致其单元结构更加复杂，其热工参数变化迅速的特征也要求对时间控制更加严格。如果采取单一模型则无法对其进行实时控制，因此必须选择多种模型进行综合描述。本文重点提出一种建模方法，使其可以适用于所有工业炉，将模式识别、系统辨识以及 CFD热工等模型有机结合，取长补短，以节点控制为基础建立通用型集成模型。此模型具备计算迅速、准确性高、普适性强以及稳定性好等特点。

简介：建立了一种冲压机构模型简图，给出了冲压机构运动动力学方程，并推导了冲压机构滑块运动位移、速度及加速度运动方程式。最后引用改进粒子群算法优化目标函数，将优化结果输入到MATLAB软件中进行滑块位移、速度及加速度仿真。同时，与优化前仿真结果进行比较和分析。仿真结果显示，冲压机构设计变量参数采用改进粒子群算法优化后，在冲压机械工件过程中，其运动速度几乎处于匀速状态。冲压机构运动参数采用改进粒子群算法优化后，能够提高冲压机构运动的稳定性，从而提高冲压件产品的质量。