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81.
为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。 相似文献
82.
使用北京谱仪在质心系能量3.097 GeV和3.773 GeV附近采集的数据样本,研究了对D介子衰变产生的不同种类的带电粒子和中性粒子的准确鉴别问题。 相似文献
83.
林景波 《通化师范学院学报》2009,30(2):27-29
该文从质点组在任意非惯性系中机械能守恒的条件出发,探讨在什么情况下,机械能守恒与参照系选取无关的问题,提出了需要满足的条件． 相似文献
84.
符保龙 《柳州职业技术学院学报》2009,9(1):81-85
针对BP神经网络的不足,采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立一个混合的神经网络洪水预测模型。实验仿真结果表明,该模型的预测效果优于传统的洪水预测模型。 相似文献
85.
将粒子群算法的群体搜索优点和区间算法的区间分析相结合,提出了一种求解非线性方程组的区间-粒子群算法.在迭代过程中,先用粒子群算法的全局收敛性和群体搜索能力得到近似解,再用区间算法的精确搜索能力快速得到高精度的解.数值实验表明：该算法能在较大范围的初始区间内快速可靠的迭代得到高精度的解,是求解非线性方程组的一种有效的算法. 相似文献
86.
程民治 《南通师范学院学报》2010,(1):10-14
老子的“道生物”与基本粒子的转化、阴阳相感与费曼图、八卦图与重子（介子）八重图之关系,生动而饶有趣味地说明了老子及其道家思想的灵魂正在以各种不同的方式,与当代粒子物理学发生着这样或那样的联系。中国古代的道家学说与现代粒子物理学并不存在任何“血缘关系”,也不可能互相取代,但两者确实存在可比较之处。这样我们完全有理由将中国古代哲学汇入当代科学之潮流中,并从中汲取其智慧。 相似文献
87.
成都城区颗粒物消光系数特征及其与PM2.5的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
为进一步了解成都城区霾天气成因,收集2011年成都城区大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度,以及同步的颗粒物散射系数(bsp)和颗粒物吸收系数(bap)资料,探讨bsp和bap季节和日变化特征,以及大气消光系数(bext=bsp+bap)与PM2.5之间关系.结果发现,成都城区bsp和bap年均值分别为(456±237) Mm-1和(96±73) Mm-1,其中bsp日变化主要受到气象条件和郊区污染源输送的影响,bap日变化主要受到气象条件和本地移动源的影响.PM2.5与bext呈现较好的线性关系(R2>0.92),表明PM2.5是导致成都霾天气的主要因素. 相似文献
88.
以粒子蜂群网络建立高性能混凝土坍落度模型 总被引：1，自引：0，他引：1
以粒子蜂群算法(particle bee algorithm, PBA)结合神经网络(artificial neural network, NN),发展出一套能预测高性能混凝土(high performance concrete, HPC)坍落度模型的方法。以演化运算树(genetic operation tree, GOT)及倒传递网络(back propagation network, BPN)2种已发表的方法来比较其准确度。从模型的准确度可知,粒子蜂群网络(particle bee neural network, PBNN)模型预测的准确度高于GOT,但接近BPN的准确度;从参数的影响性可知,PBNN显示水、强塑剂、粗骨材、细骨材、粉煤灰及水泥添加量对于HPC坍落度的影响性大,而高炉矿渣粉用量对HPC坍落度并不敏感,显示各项材料对于坍落度的影响仍具备高度复杂性。 相似文献
89.
基于粒子群的模糊C均值文本聚类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
90.
于2008年春季采用粒径谱仪和自动气象站等高分辨率仪器对广州城区大气颗粒物的粒径分布特征及其与大气能见度的相互关系进行研究.结果发现,0.5~20μm粒径范围的颗粒物数浓度随粒径增大而逐渐减小;质量浓度谱分布呈双峰型,分别在0.7μm和2.5μm出现峰值;而降雨对粗颗粒物的去除作用显著.0.5~2.5μm粒子浓度增加是大气能见度降低的重要原因. 相似文献