【摘 要】
：
针对航班延误成因复杂、数据量大,传统模型预测准确率差、效率低的问题,提出一种基于灰狼优化算法和蝗虫优化算法的混合算法建立航班延误预测模型。将灰狼优化算法的等级机制引入到蝗虫优化算法中,在种群迭代时生成不同层级狼群共同指导种群的进化方法,避免单个体对种群进化的绝对控制。采用Spark大数据框架设计分布式混合灰狼蝗虫优化算法提高模型运行效率。仿真实验结果表明:分布式混合灰狼蝗虫算法能够提高航班延误预测准确率和运行效率。
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61772180),湖北省大学生创新创业项目(S201910500048)。
论文部分内容阅读
针对航班延误成因复杂、数据量大,传统模型预测准确率差、效率低的问题,提出一种基于灰狼优化算法和蝗虫优化算法的混合算法建立航班延误预测模型。将灰狼优化算法的等级机制引入到蝗虫优化算法中,在种群迭代时生成不同层级狼群共同指导种群的进化方法,避免单个体对种群进化的绝对控制。采用Spark大数据框架设计分布式混合灰狼蝗虫优化算法提高模型运行效率。仿真实验结果表明:分布式混合灰狼蝗虫算法能够提高航班延误预测准确率和运行效率。
其他文献
基于有阻尼简谐惯性力激励的受迫振动原理,对一种偏心振动压实式筑埂机的传动路线及其偏心振动压实筑埂结构等关键部件进行设计,使用adams仿真软件对筑埂机的偏心振动压实装置作业工况进行模拟仿真,对其由于质量分配不均匀、弹簧加工误差所引起的偏振现象进行分析,最后对其振动装置下的弹簧刚度系数、阻尼系数进行优化。将adams与edem耦合进行仿真试验,模拟其筑埂机在田间作业时的工况,对作业的进行速度进行了仿真实验分析。仿真对比实验证实,相较于传统筑埂机,偏心振动筑埂田埂坚实度提升约500 kPa。田间试验对比,可见
在数据中心、服务器电源应用中,传统频率控制的LLC谐振变换器难以满足宽电压调节和高转换效率需求。针对这一问题提出一种变模式变频混合控制策略,以实现宽增益范围调节。谐振变换器有两种工作模式,在正常模式下谐振变换器工作在最佳效率点,开关频率等于谐振频率。当交流侧电压丢失时,谐振变换器处于保持工作模式,采用提出的变模式变频混合控制调节输出电压。与传统频率控制相比,该混合控制策略缩小了频率调节范围,因此可以设计更大的励磁电感来减小开关的关断损耗和导通损耗。通过输入150~400 V、输出12 V、功率为1 kW的
采用蚁群算法求解移动机器人路径规划时,会出现收敛速度慢、搜索精度不高等问题。针对以上不足,首先,在传统蚁群算法的基础上对初始信息素采取非均匀式分配,避免蚂蚁进行无用的搜索行为,提高求解速度;其次,引入A*算法的启发搜索来改进蚁群算法的启发函数,加快搜索速度;然后,改进转移概率解决了死锁现象;最后,采用蚂蚁回退策略处理U型陷阱。MATLAB仿真结果表明,改进后的蚁群算法迭代次数减少了34%,搜索时间降低了60%,规划出的路径缩短了7%。
针对确定性点功率预测不能准确反映出光伏功率的随机性和波动性的问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO),优化相关向量机(RVM)的光伏功率区间预测模型。通过关联系数选出待预测日的相似日;对于选出的相似日采用混合核RVM模型进行训练预测;为了增加模型的精确度,采用PSO算法对混合核RVM模型的参数进行优化。实验结果表明,该方法具有更高的精度和可靠的区间宽度。
铰接销轴是机械传动系统中重要的连接结构。针对工程机械行业现有铰接销轴设计存在的不足,提出铰接销轴设计必须进行弯曲强度校核,并采用一种改进铰接销轴结构。为了达到优化铰接销轴结构的目的,通过理论计算与有限元计算,分析铰接销轴结构改进前后的剪切强度、弯曲强度和最大应力。结果表明,改进的铰接销轴结构可有效降低铰接销轴的最大弯矩,减小弯曲正应力,提高销轴安全系数,实例中最大弯矩约降低40%~55%,优化效果十分明显。基于提出的改进结构,对某一款48 m混凝土泵车进行设计,减小了销轴轴径,进而减小设备整体结构尺寸,实
针对传统的激光雷达能见度仪对雾天能见度检测存在成本高和覆盖率低的问题,提出一种EfficientNet网络模型对道路摄像头拍摄雾天图像进行能见度实时估测的方法。该方法首次将EfficientNet网络应用于雾天道路能见度的估测。首先对道路摄像头拍摄的雾天视频进行定时抽帧采集图像,然后在深度学习框架下使用优化的EfficientNet深度学习网络进行训练分类,最后用训练好的网络对验证集进行检验。实验结果显示,EfficientNet分类网络对能见度分类的平均准确率达96%,平均准确率高于VGG16、Dark
为提高热活化延迟荧光材料的稳定性,以蓝色TADF发光材料DMAC-DPS作为客体掺杂剂(dopant),mCP、PPF和DPEPO作为主体材料(host),研究三类不同的主客体结构器件的性能差异,结果表明mCP结构器件光电性能最差,电流寿命最长,DPEPO结构器件与之相反,PPF结构器件综合性能最佳。
为满足用户对资源检索越来越高的要求,基于深度学习的在线推荐系统,研发基于神经网络的评分预测模型。该模型在词嵌入和文本卷积网络的基础上融合了深度学习模型,可以挖掘出用户隐藏的兴趣特征。实验研究结果证明,该在线网络学习服务平台不仅能够有效满足高校学生的多种多样个性化学习需求,还能提高师生学习工作效率。
针对离散型数据填补方法的研究尚不完备的情况,通过改造现有模型,系统地比较和分析了基于众数填补、随机填补、K最近邻填补、基于自编码器的填补和基于生成对抗网络的填补在离散型数据的填补性能,对在数据预处理阶段选择适合数据集的填补方案具有重要的意义。实验结果显示,不同填补方法的填补结果有较大的差异,进而影响后续分析的准确性。
通过自主设计的低温加载设备,对0~-30℃范围内的FRP筋混凝土试件进行四点弯梁式拉拔试验。该试验考虑了温度、FRP筋直径和粘结长度等影响因素,通过测得粘结应力滑移曲线在低温下的变化规律,分析FRP筋和混凝土在低温下的粘结性能。研究结果表明:在低温环境下,FRP筋混凝土的粘结性能随温度的降低有明显增强的趋势;增加FRP筋的直径和粘结长度,FRP与筋混凝土的粘结性能会随之减弱。