改进遗传算法优化非线性规划问题

针对遗传算法在处理优化问题上的独特优势,主要研究遗传算法的改进,并将其应用于优化非线性规划问题.在进化策略上,采用群体精英保留方式,将适应度值低的个体进行变异;交叉算子采用按决策变量分段交叉方式,提高进化速度;在优化有约束非线性规划问题时,引入算子修正法,对非可行个体进行改善.MATLAB仿真实验表明,方法是一种有效的、可靠的、方便的方法.     

非平稳时间序列分析的WAVELET—改进GM(1,1)组合方法及其应用

提出非平稳时间序列分析的WAVELET—改进GM(1,1)组合方法.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行小波分解;然后采用能量阈值选择策略对高频系数进行处理,并将其与低频系数进行小波重构;最后运用改进的GM(1,1)方法预测.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果证明,该方法比传统的非平稳时间序列预测方法具有更高的预测精度.     

种植业劳动力需求估算与预测方法

在综合考虑影响种植业劳动力需求因素下,建立了一种种植业机械化程度与劳动力需求的关系模型,从而为进一步估算出种植业剩余劳动力提供了一种新方法,它是科学估算种植业劳动力数量和农村剩余劳动力数量的基础,同时探讨了机械化程度为和机械化程度为100%时劳均可负担耕地面积指标的获取问题,最后,在对哈尔滨市种植业劳动力需求进行预测时,采用专家预测法预测了耕地面积,采用基于粗糙集组合预测方法预测了农业综合机械化程度,结果表明,种植业劳动力需求量在不断减少.     

主成分分析法在高校学生质量综合评价中的应用

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权重,避免了主观随意性.应用主成分分析方法对高等学校学生质量进行了综合评价,根据综合得分给出了科学的排名,客观地反映了学生各方面的特征.     

基于宋健离散人口发展方程模型的黑龙江省人口预测及分析

基于黑龙江省第六次人口普查数据,从调整妇女的总和生育率入手,运用宋建的离散人口发展方程模型,并根据建立的人口发展方程分析其死亡率函数、生育率函数等参数方程,进行数值求解,预测出黑龙江省未来50年的人口数量,从中方案的预测结果得出黑龙江省人口将在2015年进入负增长.     

实数遗传算法进化策略的改进研究

在现有文献研究的基础上,对传统实数遗传算法的进化策略又作了进一步研究,提出了一种改进的进化策略.进化策略克服了传统实数遗传算法中交叉得到的优秀个体有可能在变异过程中遭到破坏而不能生存的不足,并取消了交叉概率,使交叉产生的个体数增多,这样可增大产生更优秀个体的可能性,因而可使实数遗传算法的性能得到更好的改善.另外,给出了一种计算种群中个体适应度的计算公式和计算方法.该方法不但使得遗传算法具有较强的局部搜索能力,而且具有较强的广域搜索能力和较好的种群多样性,不易陷入局部最优解,从而可快速收敛到全局最优解.5个测试函数的计算结果表明,给出的实数遗传算法的改进进化策略比传统实数遗传算法进化策略的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了提出的实数遗传算法改进进化策略的有效性.     

BP神经网络在农机总动力预测中的应用

准确的预测黑龙江省农机总动力,可为黑龙江省的农业机械化发展趋势和农机产品市场分析提供理论指导,为制定黑龙江省农业机械化发展规划和预测近阶段农业机械化发展水平提供参考依据.利用黑龙江省1980-2007年农机总动力数据,运用标准BP神经网络和改进BP神经网络模型进行预测,预测结果表明,改进BP神经网络模型比标准BP神经网络模型在预测精度、运行时间、学习次数等方面更具优越性.     

基于FOA-RBF神经网络的外贸出口预测

应用果蝇优化算法对径向基神经网络扩展参数的优化方法进行研究,给出了一种以标准误差计算公式为味道判定函数,以此确定最优的径向基函数的扩展参数值的方法,并建立了相应的预测模型.应用该预测模型对黑龙江省外贸出口额进行预测,结果表明:预测模型的预测精度优于径向基神经网络,从而证明了方法的有效性.     

基于季节ARIMA模型的电力系统负荷短期预测

电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素,其月负荷变化具有明显的周期性.介绍了应用季节ARIMA模型进行电力负荷建模预测的理论和方法,将季节ARIMA模型应用于电力系统负荷短期预测,测试结果证明了方法的有效性.