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工程预算决策中数据仓库的数学描述及构建

科技通报 2014年第5期30卷 152-155页

作者：张艳湖北理工学院湖北黄石435003

针对目前的工程预算决策系统精确性不高的问题,本文提出一种基于数据仓库的工程预算决策模型,首先将数据仓库进行数学描述,然后对数据仓库中的关联规则进行权值优化,包括垂直权值优化和水平权值优化,接着以工程预算中的预测模型为例引... 详细信息

针对目前的工程预算决策系统精确性不高的问题,本文提出一种基于数据仓库的工程预算决策模型,首先将数据仓库进行数学描述,然后对数据仓库中的关联规则进行权值优化,包括垂直权值优化和水平权值优化,接着以工程预算中的预测模型为例引入衰减因子构建算法模型,最后对其算法性能实验。仿真试验结果表明,基于数据仓库的工程预算决策模型具有良好的精确性和可扩展性,值得推广使用。

关键词：工程预算决策数据仓库权值优化衰减因子

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基于权值优化的协作式弱信号检测算法

探测与控制学报 2012年第6期34卷 58-61,67页

作者：陈磊王红军张旻解放军电子工程学院安徽合肥230037 东南大学移动通信国家重点实验室江苏南京210096

针对传统的协作检测算法检测性能不高,不能满足无线电引信信号认知检测性能的要求,提出一种基于偏移系数的权值优化的协作检测算法。该算法的核心是对权值向量采用了基于偏移系数的优化方法,其实质就是求权值向量的最大瑞利商,由此得到... 详细信息

针对传统的协作检测算法检测性能不高,不能满足无线电引信信号认知检测性能的要求,提出一种基于偏移系数的权值优化的协作检测算法。该算法的核心是对权值向量采用了基于偏移系数的优化方法,其实质就是求权值向量的最大瑞利商,由此得到的结果具有对弱信号逼近最佳检测的优异性能。仿真结果表明:提出的权值优化的协作算法相比于传统的协作算法,大大提高了在低信噪比情况下的检测性能。

关键词：无线电引信权值优化偏移系数协作检测

多无人机协同监测Ad-Hoc网络组网方法研究

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物联网技术 2021年第2期11卷 22-26页

作者：贺雄伟王晋陶胡欣宇荆瑞俊薛博文山西农业大学软件学院山西晋中030801 贵州电子科技职业学院贵州贵阳550003 山西财经大学管理科学与工程学院山西太原030006

以多无人机协同执行农业病虫害监测任务为研究背景,针对通信距离约束下多无人机协同执行监测任务时的组网方法进行研究,提出了一种权值优化有界节点度多无人机组网方法,然后采用所提方法与目前常用的最大节点度组网方法以及组合加权组... 详细信息

以多无人机协同执行农业病虫害监测任务为研究背景,针对通信距离约束下多无人机协同执行监测任务时的组网方法进行研究,提出了一种权值优化有界节点度多无人机组网方法,然后采用所提方法与目前常用的最大节点度组网方法以及组合加权组网方法对协同监测效率的影响进行仿真分析。结果表明,文中所提组网方法在网络拓扑结构、负载均衡以及监测效率等方面具有更好的性能。

关键词：多无人机权值优化 Ad-Hoc网络构建通信约束协同监测信息交互

5G Massive MIMO天线权值优化方法研究

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电信工程技术与标准化 2021年第2期34卷 67-71页

作者：赖罗斌张晓梅上海工程技术大学上海201620

Massive MIMO技术在垂直维度和水平维度均具备良好的波束赋形能力,有效提升了5G覆盖,降低了干扰,增加了覆盖优化的灵活性。本文提出了一种根据覆盖区域内用户话务分布自适应权值优化的方法,通过动态调整同步信号(SSB)天线波束赋形,实现M... 详细信息

Massive MIMO技术在垂直维度和水平维度均具备良好的波束赋形能力,有效提升了5G覆盖,降低了干扰,增加了覆盖优化的灵活性。本文提出了一种根据覆盖区域内用户话务分布自适应权值优化的方法,通过动态调整同步信号(SSB)天线波束赋形,实现Massive MIMO小区覆盖与业务分布的实时匹配。

关键词： Massive MIMO 波束赋形权值优化话务分布寻优算法

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基于改进的多传感器自适应加权融合算法研究

自动化仪表 2021年第11期42卷 58-62页

作者：周思益张江梅冯兴华陈浩西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010

针对自适应加权数据融合中最优融合数据获取及融合权值最佳分配问题,提出了一种改进的多传感器自适应融合算法。该算法提出了一种基于Jousselme证据距离的传感器置信距离,利用置信距离构建支持度函数,并在此基础上获取各传感器间的支持... 详细信息

针对自适应加权数据融合中最优融合数据获取及融合权值最佳分配问题,提出了一种改进的多传感器自适应融合算法。该算法提出了一种基于Jousselme证据距离的传感器置信距离,利用置信距离构建支持度函数,并在此基础上获取各传感器间的支持度,进而对原始数据中的异常值替换,获得最优融合数据集。另外,基于传感器自身精度的固定方差和传感器测量时的实际方差,提出了一种优化的自适应最优权值分配方法。在实际算例上与其他两种数据融合方法的比较试验表明,该算法计算简单、融合效果好、稳健性强、准确性高,可有效解决目前一些融合算法存在融合稳健性和准确性不高的问题。该研究成果能够在数据级的多传感器融合领域产生一定的启示作用。

关键词：多传感器数据检验数据融合支持度函数置信距离固定方差权值优化自适应加权

时空循环神经网络在5G用户分布预测及波束权值调整中的应用研究

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电子世界 2021年第24期 107-109页

作者：陈丹艳耿波高峰中国移动通信集团安徽有限公司

当前,5G进入规模部署阶段,5G相对于4G最大的特点是引入了大规模天线阵列,引入更多维度可调的参数(水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、方位角、下倾角、波束扫描个数)。波束赋形是5G网络空口关键技术之一,通过获取赋形增益可以有效提升5G用户... 详细信息

当前,5G进入规模部署阶段,5G相对于4G最大的特点是引入了大规模天线阵列,引入更多维度可调的参数(水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、方位角、下倾角、波束扫描个数)。波束赋形是5G网络空口关键技术之一,通过获取赋形增益可以有效提升5G用户的感知体验。但当前5G波束权值参数组合种类繁多,精准配置难度大,目前厂家(包括中兴、华为、爱立信)仅有限开放广播权值参数和包络图,权值参数调整以人工调整为主,缺乏自动化手段,效率偏低。Massive MIMO天线的权值优化涉及到的参数组合优化的候选空间解达到数万种,远超出人脑可以计算空间,通过工程师经验和塔工上站调整天馈的传统方式已不再适用,需要一套适用于5G Massive MIMO天线的智能化的天馈优化方法论及产品。

关键词：波束扫描循环神经网络人工调整波束赋形权值优化感知体验包络图自动化手段

基于改进的RBF输电线路工程投资估价优化研究

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基于改进的RBF输电线路工程投资估价优化研究

作者：王伟华北电力大学

学位级别：硕士

随着市场经济的发展，尤其在国家电网公司三集五大体系之大建设管理标准化、规范化和专业化的目标引领下，在提高电网工程基建成本控制水平的要求下，传统定额概预算制度已经无法完全满足工程建设的需要，有必要引用广泛应用历史数据估... 详细信息

随着市场经济的发展，尤其在国家电网公司三集五大体系之大建设管理标准化、规范化和专业化的目标引领下，在提高电网工程基建成本控制水平的要求下，传统定额概预算制度已经无法完全满足工程建设的需要，有必要引用广泛应用历史数据估算工程投资造价的智能模型来解决这一问题。近二十年来，模糊数学算法、线性回归、灰色理论估算法、各种智能算法被陆续应用于房地产及路桥等项目的工程估价预测中，但相对而言模糊数学及灰色理论所建立的模型和算法设计较为简单，模型构建的假设条件和因素忽略较多，而神经网络所涉及的BP算法的收敛性、鲁棒性以及泛化性较差。本文基于遗传算法改进的RBF神经网络输电线路工程投资估价研究提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的数据智能学习改进算法，并将该算法应用于输电线路工程投资估价。论文一方面介绍了人工智能技术、神经网络理论及遗传算法的基本理论，对现有常用的神经网络估价模型进行了详细的分析和研究，指出了神经网络结构自身的缺陷及良好的泛化能力，为了尽量减少主观因素对结果的影响，进一步提出了基于遗传算法优化的RBF神经网络估价模型，充分利用遗传算法的全局搜索特性，将RBF神经网络的宽度、中心及隐含层权值一起，通过遗传算法进行自我修正，从而大大提高模型计算结果的精度。另一方面，根据所收集的110KV输电线路工程投资造价数据，运用SPSS成分分析法提取影响工程项目造价的主要因素作为模型输入特征向量，基于提出的GA优化RBF神经网络的估价模型，将收集的样本数据进行整理、分析、初始化，以MATLAB为平台进行仿真模拟分析，验证了该模型不仅计算简便、快捷，且具有较高的计算精度。最后提出该方法不仅可以对新建工程的造价进行合理预测和估算，也可以对历史工程造价的合理性进行验证分析，还可以在招投标中实现快速报价，在工程建设领域具有较好的实际应用价值。同时，在文章的最后对全文进行了总结和展望，指出了进一步的研究方向。

关键词： RBF 遗传算法输电线路投资估价权值优化

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基于ANN方法的股票预测模型

基于ANN方法的股票预测模型

作者：胡佩重庆大学

学位级别：硕士

股票市场在当今经济活动中起着举足轻重的作用，是一个国家或地区经济和金融活动的“晴雨表”和“报警器”。研究股市走势对于国家和股民都具有举足轻重的意义。股市是一个多因素影响、高度非线性的系统，神经网络能够自动抽取数据集... 详细信息

股票市场在当今经济活动中起着举足轻重的作用，是一个国家或地区经济和金融活动的“晴雨表”和“报警器”。研究股市走势对于国家和股民都具有举足轻重的意义。股市是一个多因素影响、高度非线性的系统，神经网络能够自动抽取数据集合中的非线性关系并进行模拟，因此常用于分析类似于股价预测的时间序列数据。本文对股票价格短期预测进行了理论与实证研究，建立了相应的BP神经网络，并针对其易陷入局部最优值、收敛速度慢、预测精度不高等缺陷，进一步使用具有全局搜索优化特点的遗传算法对神经网络的初始权值和阀值进行了优化，建立了GA-BP算法模型，并以长安股票进行了实证分析，并以MAPE误差评价指标对两种算法模型的预测精度进行了对比。实证结果表明GA-BP算法的预测精度较之BP网络有了明显的提高，但是隐层节点个数选择等问题仍需要进一步的理论研究。

关键词：股市预测 BP算法权值优化 GA-BP算法 MAPE

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车辆悬架LQR控制器权值优化方法

科学技术与工程 2013年第17期21卷 4833-4837页

作者：蓝会立高远谭光兴范健文广西科技大学电气与信息工程学院柳州545006 广西汽车零部件与整车技术重点实验室柳州545006

线性二次型最优控制(LQR)算法是汽车主动悬架控制策略的一种重要方法,其控制性能取决于悬架系统变量的加权系数。权值系数的选取成为LQR控制器设计的难点。针对权值系数没有固定解析方法而无法保证悬架系统达到最优控制性能的问题。提... 详细信息

线性二次型最优控制(LQR)算法是汽车主动悬架控制策略的一种重要方法,其控制性能取决于悬架系统变量的加权系数。权值系数的选取成为LQR控制器设计的难点。针对权值系数没有固定解析方法而无法保证悬架系统达到最优控制性能的问题。提出一种基于遗传算法的权值系数优化方法,以1/4主动悬架的车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动位移性能指标作为目标函数对LQR控制器的权值系数矩阵进行优化设计。仿真结果表明,与被动悬架控制相比,方法不仅能提高LQR控制器设计效率,而且可以有效提高车辆行驶的平顺性。

关键词：主动悬架 LQR控制遗传算法权值优化