基于土拱效应的抗滑桩与护壁桩的桩间距分析

抗滑桩与护壁桩分别在滑坡治理和基坑支护中发挥着巨大的作用 ,其实施正是利用了土中的成拱效应 ,然而传统桩的设计虽考虑土拱效应的存在 ,但桩间距确定理论与方法并未建立起来。本文首先基于土体的极限平衡条件对滑坡推力作用下的土体中的成拱作用进行研究 ,得出了抗滑桩的最大桩间距公式 ,并以某一具体工程为例 ,对该最大桩间距的物理意义和可用性进行了讨论。在此基础上 ,给出了在考虑土拱效应的情况下合理桩间距的确定方法 ,并以此为据 ,对边坡加固设计提出一些建议.     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。     

波形钢板-UHPC组合桥面板结构截面优化

对实腹式波形顶板-UHPC(超高性能混凝土)组合桥面板进行了改进, 采用空腹式结构建立波形钢板-UHPC组合桥面板有限元模型, 研究UHPC层厚度、波形钢板厚度、波形长度、下缘板宽度和波形高度等截面参数变化对组合桥面板受力特性的影响, 并确定其合理取值范围. 在此基础上, 通过理想点法对参数组合进行优化, 得到合理的参数匹配. 研究结果表明 相较于实腹式组合桥面板, 优化后的组合桥面板自重减小35%, 钢板弯折处应力减小16%; 相较于正交异性钢桥面板, 桥面板用钢量减小7%, 顶板与U肋连接位置应力减小47%.     

国际股市间动态相依性及高阶矩风险溢出效应研究

基于DECO-FIAPARCH和cADCC-FIAPARCH模型从全局视角及两两股市层面刻画国际股市间的相依结构,并首次将GARCHSK高阶矩波动模型与Connectedness方法相结合,量化国际股市间的高阶矩风险溢出效应.实证结果表明:国际股市间的动态等相关性具备显著的时变性,且易受到重大危机事件的冲击而增强.总体...     

基于马氏距离的联邦卡尔曼滤波在SINS/SRS/CNS导航中的应用

可靠的导航信息是实现飞行器精准控制的重要条件.为提高SINS/SRS/CNS组合导航系统的可靠性与精度,提出了一种基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波算法(MD-AFKF).在子系统传感器异常而导致产生异常量测信息时,采用基于马氏距离的噪声估计方法适时调整子系统量测噪声统计特性,同时通过在信息融合和分配阶段引入自适应融合...     

组合算法及其应用

提出了在组合算法设计和组合算法选择方面所应当遵循的三个原则,即通用性、可计算性和较少的信息冗余量,并初步分析了它们之间的相互关系.通过分析,提示了组合算法的设计方法,改进方向和优化技术.     

2012年第35卷第3期蒋春福,彭红毅:“证券组合有效子集的统计推断”一文勘误

1.第二作者"彭红毅"更正为"彭泓毅";2.第544页公式(3.26)中的"[2ex]"删除;3.第546页倒数第5行和倒数第7行"S_n为S_k"改为"S_n和S_k";     

基因调控网络推断研究进展

随着高通量技术的发展,越来越多的生物医学组学数据亟需处理与分析,基于运筹优化的生物信息学方法是有效解析高维生物医学数据的重要途径之一。综述了近年来在基因调控网络推断方面的研究进展。针对不同类型的转录组学数据和研究目的,分别建立了相应的基因调控网络推断方法,主要包括先验基因调控网络数据库的建立、基于条件互信息的因果网络推断、基于微分方程的动态基因调控网络推断、转录调控和转录后调控协同作用的网络推断以及基因调控网络活性评价等,并展望了基因调控网络推断的重要研究方向。     

单背包问题的半定松弛算法

首先给出了单背包问题的秩1半定松驰规划，然后在此基础上提出了求解该问题的半定松驰随机算法KSSD。分析结果表明：（1）当σ＞0.19时，算法KSSD的近似比就会超过0.27。（2）算法KSSD中的参数θ对某种大规模情形将不起作用。     

基于免疫记忆克隆算法的指数化投资组合优化构建策略

本文基于克隆选择学说及基于克隆选择学说及生物免疫响应过程的相关机理,提出用于指数化投资的免疫记忆克隆算法,并将其应用于指数化投资组合优化构建模型的求解,旨在探索指数化投资的优化构建策略。文章首先提出多目标的指数化投资组合构建模型。其次,分别设计了适用于指数化投资组合构建策略的抗原、抗体、亲和度函数、克隆选择算子、免疫记忆算子和相应的进化算法。该算法有效避免了传统遗传算法所存在的计算后期解的多样性差、易早熟以及收敛速度慢等缺点。同时,提出了限制投资组合中股票数量的启发式算法。最后,使用包括上证180指数在内的6组世界主要股票市场指数及其成份股的历史数据对模型及算法进行测算,结果表明算法具有良好的求解能力和收敛速度,所建模型的合理性和有效性亦被论证,模型和算法均具有很强的实践价值;