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Computational Aspects of Network Models for Rubber Elasticity
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作者 吴沛东 E.vanderGiessen K.W.Neale 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI 1999年第1期97-102,共6页
The non-Gaussian three-chain, eight-chain and full network models for rubber elasticity are cast in rate from. For computational converlency, incompressibility is incorporated through a penalty-type approach. The effi... The non-Gaussian three-chain, eight-chain and full network models for rubber elasticity are cast in rate from. For computational converlency, incompressibility is incorporated through a penalty-type approach. The efficiency and accuracy of the rate forms are discussed in detail. 展开更多
关键词 non-Gaussion network model RUBBER elasticITY NUMERICAL RESULTS
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Estimating Elasticities for Freight Transport Using a Network Model: An Applied Methodological Framework
2
作者 Bart Jourquin 《Journal of Transportation Technologies》 2019年第1期1-13,共13页
This paper presents a general framework that can be used to estimate direct and cross elasticities for freight transport using a network model. This methodology combines operational research (network assignments in a ... This paper presents a general framework that can be used to estimate direct and cross elasticities for freight transport using a network model. This methodology combines operational research (network assignments in a geographical information system) with more classical econometrics (multinomial logit choice models). The application of the method to a real-world case is illustrated by a simple model that relies on the generalized cost of transport as the only explanatory variable in the utility function. The methodological framework allows, however, for the implementation of more complex functions. Beside the generalized cost functions for road, rail and inland waterways transport, the network model needs origin-destination matrixes and digitized networks. They are imported from ETIS Plus, a European transport policy information system. A set of direct and cross elasticities is presented. The estimated values are obtained using two methods: the first computes standard elasticities, while the second estimates arc elasticities. Figures are presented for Europe and for a large region around the Benelux countries, where more competition exists between the three modes of interest. 展开更多
关键词 elasticITY Estimations FREIGHT Transport network model CONDITIONAL LOGIT model Validation
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Sensitivity analysis for stochastic user equilibrium with elastic demand assignment model
3
作者 王建 吴鼎新 邓卫 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2014年第3期363-367,共5页
This paper puts forward a rigorous approach for a sensitivity analysis of stochastic user equilibrium with the elastic demand (SUEED) model. First, proof is given for the existence of derivatives of output variables... This paper puts forward a rigorous approach for a sensitivity analysis of stochastic user equilibrium with the elastic demand (SUEED) model. First, proof is given for the existence of derivatives of output variables with respect to the perturbation parameters for the SUEED model. Then by taking advantage of the gradient-based method for sensitivity analysis of a general nonlinear program, detailed formulae are developed for calculating the derivatives of designed variables with respect to perturbation parameters at the equilibrium state of the SUEED model. This method is not only applicable for a sensitivity analysis of the logit-type SUEED problem, but also for the probit-type SUEED problem. The application of the proposed method in a numerical example shows that the proposed method can be used to approximate the equilibrium link flow solutions for both logit-type SUEED and probit-type SUEED problems when small perturbations are introduced in the input parameters. 展开更多
关键词 network modeling stochastic user equilibrium elastic demand sensitivity analysis first-order approximation
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基于elastic net方法的静息态脑功能超网络构建优化 被引量:3
4
作者 靳研艺 郭浩 陈俊杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3276-3280,3297,共6页
脑网络分析已广泛应用于神经影像领域的研究。超网络构建方法被提出用于描述多个脑区之间的高阶关系。超网络是根据静息态功能磁共振成像时间序列通过稀疏线性回归方法构建。在已有文献中,用于构建超网络的稀疏线性回归模型是采用LASSO... 脑网络分析已广泛应用于神经影像领域的研究。超网络构建方法被提出用于描述多个脑区之间的高阶关系。超网络是根据静息态功能磁共振成像时间序列通过稀疏线性回归方法构建。在已有文献中,用于构建超网络的稀疏线性回归模型是采用LASSO方法解决。然而这种方法存在局限,在超边构建时不能够有效地解决脑区之间的组效应。针对这一问题,提出了将elastic net方法引入到超网络构建中,并且应用于抑郁症患者与正常被试的分类。实验结果显示基于LASSO与基于elastic net的方法分别可以达到83. 33%与86. 36%的分类准确率。分类结果表明与原有方法相比,基于elastic net的方法可以得到更为有效的特征以及更好的分类效果。 展开更多
关键词 抑郁症 超网络 稀疏线性回归模型 elasticnet 分类
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End-to-End Performance Evaluation of TCP Traffic under Multi-Queuing Networks 被引量:1
5
作者 Jean Marie Garcia Mohamed El Hedi Boussada 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2016年第6期219-233,共15页
While Internet traffic is currently dominated by elastic data transfers, it is anticipated that streaming applications will rapidly develop and contribute a significant amount of traffic in the near future. Therefore,... While Internet traffic is currently dominated by elastic data transfers, it is anticipated that streaming applications will rapidly develop and contribute a significant amount of traffic in the near future. Therefore, it is essential to understand and capture the relation between streaming and elastic traffic behavior. In this paper, we focus on developing simple yet effective approximations to capture this relationship. We study, then, an analytical model to evaluate the end-to-end performance of elastic traffic under multi-queuing system. This model is based on the fluid flow approximation. We assume that network architecture gives the head of priority to real time traffic and shares the remaining capacity between the elastic ongoing flows according to a specific weight. 展开更多
关键词 Flow-Level modelling Multi-Queuing network Quality of Service Streaming Traffic elastic Traffic
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考虑电动汽车接入的主动配电网多时间尺度优化调度
6
作者 高金兰 徐爽 李凯 《电力需求侧管理》 2025年第5期78-83,共6页
随着分布式能源接入电网的比例不断增加,给电网的稳定性与运行成本带来了巨大的威胁。电动汽车作为常见的可调度资源,在促进可再生能源消纳方面有较大潜力。针对电动汽车与主动配电网之间的协同调度挑战,设计了一种多时间尺度优化调度... 随着分布式能源接入电网的比例不断增加,给电网的稳定性与运行成本带来了巨大的威胁。电动汽车作为常见的可调度资源,在促进可再生能源消纳方面有较大潜力。针对电动汽车与主动配电网之间的协同调度挑战,设计了一种多时间尺度优化调度模型。首先,以电价弹性模型为基础,考虑消费心理学因素并构建基于用户心理账户理论的分时电价模型,更好地引导电动汽车充放电;其次,根据用户是否签订激励协议分别进行日前与日内调度,考虑碳交易机制与主从博弈模型进行优化;最后,对蜉蝣算法改进以提高求解效率。Matlab软件证明提出模型与策略的有效性。 展开更多
关键词 多时间尺度 电动汽车 心理账户 电价弹性模型 主动配电网
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基于计量数据超分辨重构接线错误漏电用户快速定位方法 被引量:2
7
作者 魏洪吉 陈超强 +2 位作者 苏盛 邓乐 陈凤 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期88-101,共14页
低压配电台区中用户零线、地线接线错误漏电故障多发,易酿成人身触电伤亡事故。目前基于多元回归分析的方法虽已应用在定位接线错误漏电故障用户,但受制于台区电流监测设备采样频率不足,存在定位时效性差的固有缺陷。于是提出基于计量... 低压配电台区中用户零线、地线接线错误漏电故障多发,易酿成人身触电伤亡事故。目前基于多元回归分析的方法虽已应用在定位接线错误漏电故障用户,但受制于台区电流监测设备采样频率不足,存在定位时效性差的固有缺陷。于是提出基于计量数据超分辨重构的接线错误漏电用户快速定位方法,通过实现低分辨率数据的重构,突破传统方法在时间分辨率层面的技术瓶颈。首先分析接线错误漏电故障时台区剩余电流的构成,明确台区剩余电流与用户负荷电流的关联特性。继而系统评估传统多元线性回归,Lasso回归,岭回归以及弹性网络回归模型的泛化性能差异,揭示自变量共线性对参数估计稳定性的影响。进一步将时序电流数据映射为二维特征图像,采用增强型超分辨生成对抗网络(ESRGAN)模型进行超分辨重构,通过均方根误差、峰值信噪比与结构相似性指数多维度验证数据重构质量。最终使用重构的高分辨率数据建立弹性网络回归模型定位接线错误漏电用户。基于实验室仿真平台与现场实测数据的对比分析表明所提方法数据重构质量更高,模型拟合程度和接线错误漏电用户定位准确率更高,且故障定位时间与传统方法相比成倍数缩短。 展开更多
关键词 接线错误 多元回归分析 定位时效性 数据重构 生成对抗网络 弹性网络回归模型
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Spike-and-slab先验弹性网络Cox模型在癌症中的应用
8
作者 苏月 温福东 +1 位作者 刘丹 王玉鹏 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第5期689-693,共5页
目的建立一个高精度、强可解释性的预测模型,以应对高维组学数据在构建预测模型时遇到的挑战,如潜在预测因子众多、样本数量有限以及预测因子间高度相关性。方法将spike-and-slab先验与弹性网络惩罚统一至Cox模型中,提出spike-and-slab... 目的建立一个高精度、强可解释性的预测模型,以应对高维组学数据在构建预测模型时遇到的挑战,如潜在预测因子众多、样本数量有限以及预测因子间高度相关性。方法将spike-and-slab先验与弹性网络惩罚统一至Cox模型中,提出spike-and-slab先验弹性网络Cox模型。该模型能够根据不同变量的重要程度对各系数进行不同程度的收缩。使用期望最大化算法来拟合模型,该算法在贝叶斯框架下通过最大化后验概率来进行参数估计。结果与传统的统计模型相比,spike-and-slab先验弹性网络Cox模型在各种的模拟条件下均表现出更高的灵敏度、平衡准确度和一致性指数。并且在真实数据集验证分析中,该模型的一致性指数也高于传统模型。结论spike-and-slab先验弹性网络Cox模型是一种新的变量筛选和生存预测方法,能够处理癌症研究中的高维组学数据。 展开更多
关键词 贝叶斯统计 spike-and-slab先验 弹性网络 COX模型 癌症
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基于WTT-iTransformer时序预测的容器群伸缩策略研究
9
作者 陈奇超 叶楠 曹炳尧 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期88-98,共11页
Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTrans... Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTransformer不仅在长期序列预测表现优异,还可通过变量序列作为token嵌入获取了多变量间的关联性。本文通过增加了小波变换卷积层WTConv2d和多尺度时间卷积网络的WTT-iTransformer模型可以更精确地从时、频域两方面提取资源时间序列的长期特征与依赖关系,更符合容器使用特征的预测。基于该模型的负载变化预测,能够实现高、低流量发生的初期进行快速扩缩容,以解决反应滞后和资源利用率低的问题。实验结果表明,WTT-iTransformer在训练过程中表现出更好的稳定性和更低的训练误差,能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,改进的弹性伸缩策略与Kubernetes传统的HPA相比更加智能、稳定,在负载特征明显、突发性负载较多的场景展现出显著提升,具有广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 Kubernetes 时序预测模型WTT-iTransformer 负载预测 混合弹性伸缩策略 小波变换卷积 时间卷积网络 iTransformer模型
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联合物理层损伤感知与PCS的低裕度光网络优化(封面文章)
10
作者 江映毅 侯维刚 +1 位作者 陈斌 徐禺昕 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第10期190-201,共12页
光纤骨干网业务流量激增导致弹性光网络频谱资源面临枯竭,亟需提升资源效率和扩展容量。概率星座整形(Probabilistic Constellation Shaping,PCS)技术通过降低调制格式粒度,低裕度网络通过动态减少冗余信号传输质量(Quality of Transmis... 光纤骨干网业务流量激增导致弹性光网络频谱资源面临枯竭,亟需提升资源效率和扩展容量。概率星座整形(Probabilistic Constellation Shaping,PCS)技术通过降低调制格式粒度,低裕度网络通过动态减少冗余信号传输质量(Quality of Transmission,QoT)裕度,均能提升资源效能。然而,结合两者的跨物理层、网络层联合优化策略尚未提出。为此,低裕度物理层损伤感知(Low Margin Physical-layer-impairments Aware,LMPA)的网络跨层优化算法被提出:结合PCS调制与低裕度思想,利用增强型高斯噪声(Enhanced Gaussian Noise,EGN)模型精准建模物理层损伤,对物理层和网络层资源进行跨层联合优化调度;通过全局压缩网络裕度,实现资源高效利用。仿真表明,LMPA算法提升了70.9%的传输速率,节约了49.3%的频谱占用,提升了85.9%的网络承载容量,为光纤骨干网络整体提速扩容提供了新思路和新方法。 展开更多
关键词 弹性光网络 LMPA算法 低裕度网络 概率星座整形 EGN模型
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面向合成语音检测的弹性正交权重修正连续学习算法
11
作者 张晓辉 易江燕 +1 位作者 陶建华 周俊佐 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期336-345,共10页
目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,... 目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,但这会导致模型遭受灾难性遗忘.灾难性遗忘指的是模型在新数据上的训练会损害其从旧数据中获得的知识,导致对旧数据的识别性能下降.目前,克服灾难性遗忘的主要算法之一是连续学习.面向合成语音检测提出了一种连续学习算法——弹性正交权重修正(elastic orthogonal weight modification,EOWM),用于克服灾难性遗忘.该算法通过修正模型在学习新知识时的参数更新方向和更新幅度,以减少对已学知识的损害.具体来说,该算法在模型学习新知识时要求参数的更新方向与旧任务的数据分布正交,并同时限制对旧任务中重要参数的更新幅度.在合成语音检测领域的跨数据集实验中,算法取得了良好的效果.与微调相比,该算法在旧数据集上的等错误率(equal error rate,EER)从7.334%降低至0.821%,相对下降了90%;在新数据集上的等错误率从0.513%降低至0.315%,相对下降了40%. 展开更多
关键词 合成语音检测 连续学习 弹性正交权重修正 预训练模型 深度神经网络
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考虑V2G参与意愿与充电需求的配电网-电动汽车协同优化研究
12
作者 胡梦锴 陈胜 +1 位作者 卫志农 吕思 《浙江电力》 2025年第8期3-14,共12页
随着电动汽车规模化发展,V2G(车网互动)技术在电网峰谷调节中的协同优化价值日益显著,然而现有研究在充电负荷预测精度与V2G响应行为建模方面仍存在局限。为此,提出一种基于弹性M/M/c/N模型的充电负荷预测方法,并建立融合用户画像和SOC... 随着电动汽车规模化发展,V2G(车网互动)技术在电网峰谷调节中的协同优化价值日益显著,然而现有研究在充电负荷预测精度与V2G响应行为建模方面仍存在局限。为此,提出一种基于弹性M/M/c/N模型的充电负荷预测方法,并建立融合用户画像和SOC(荷电状态)约束的V2G参与意愿模型。首先,构建计及V2G双向能量交互的配电网优化模型,通过V2G参与意愿模型求解不同用户参与V2G的概率;其次,利用弹性M/M/c/N模型表征充电需求的时空分布,结合预测结果和V2G参与情况,实现配电网协同优化;最后,通过算例分析验证方法的有效性,为充电负荷预测和V2G调度提供参考依据。 展开更多
关键词 车网互动 用户画像 弹性M/M/c/N模型 配电网优化 充电负荷预测
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On Maximum Elastic Scheduling in Cloud-Based Data Center Networks for Virtual Machines with the Hose Model
13
作者 Shuai-Bing Lu Jie Wu +1 位作者 Huan-Yang Zheng Zhi-Yi Fang 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2019年第1期185-206,共22页
With the growing popularity of cloud-based data center networks (DCNs),task resource allocation has become more and more important to the efficient use of resource in DCNs.This paper considers provisioning the maximum... With the growing popularity of cloud-based data center networks (DCNs),task resource allocation has become more and more important to the efficient use of resource in DCNs.This paper considers provisioning the maximum admissible load (MAL)of virtual machines (VMs)in physical machines (PMs)with underlying tree-structured DCNs using the hose model for communication.The limitation of static load distribution is that it assigns tasks to nodes in a once-and-for-all manner,and thus requires a priori knowledge of program behavior.To avoid load redistribution during runtime when the load grows,we introduce maximum elasticity scheduling,which has the maximum growth potential subject to the node and link capacities.This paper aims to find the schedule with the maximum elasticity across nodes and links.We first propose a distributed linear solution based on message passing,and we discuss several properties and extensions of the model.Based on the assumptions and conclusions,we extend it to the multiple paths case with a fat tree DCN,and discuss the optimal solution for computing the MAL with both computation and communication constraints.After that,we present the provision scheme with the maximum elasticity for the VMs,which comes with provable optimality guarantee for a fixed flow scheduling strategy in a fat tree DCN.We conduct the evaluations on our testbed and present various simulation results by comparing the proposed maximum elastic scheduling schemes with other methods.Extensive simulations validate the effectiveness of the proposed policies,and the results are shown from different perspectives to provide solutions based on our research. 展开更多
关键词 data CENTER network (DCN) CLOUD distributed algorithm elasticITY HOSE model optimization
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面向多模型工作负载的弹性计算加速器架构研究
14
作者 张军 王兴宾 苏玉兰 《高技术通讯》 北大核心 2025年第7期698-710,共13页
针对多模型工作负载在深度神经网络(deep neural network,DNN)加速器上部署时服务质量下降的问题,本文提出新的加速器体系结构EnsBooster,该架构能够为多模型的高效推理提供经济高效的并行执行模式。首先,设计了弹性脉动阵列,将较大的... 针对多模型工作负载在深度神经网络(deep neural network,DNN)加速器上部署时服务质量下降的问题,本文提出新的加速器体系结构EnsBooster,该架构能够为多模型的高效推理提供经济高效的并行执行模式。首先,设计了弹性脉动阵列,将较大的脉动阵列划分为多个较小的脉动子阵列,以满足多模型并行执行的灵活性和可扩展性需求。其次,提出了时空复用资源分配策略,充分利用时空共享来提高底层计算资源的使用效率。最后,提出分层调度机制,在粗粒度层面,采用提前退出调度来降低多模型推理的计算负担;在细粒度层面,采用抢占调度机制利用多模型的互补性和数据局部性抢占空闲计算资源,最大限度地提高硬件资源和带宽利用率。使用一组不同的多模型工作负载基准进行的评估表明,EnsBooster架构在吞吐量、能耗降低方面有显著提高。 展开更多
关键词 深度神经网络加速器 集成学习 多模型工作负载 弹性计算 脉动阵列 抢占调度
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基于电网络模型的动脉树输入阻抗递归计算及参数分析 被引量:5
15
作者 肖汉光 何为 +2 位作者 刘兴华 李松浓 毕喜飞 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 2011年第1期18-23,共6页
目的通过提出一种计算人体动脉树输入阻抗的递归算法,分析动脉树各参数对输入阻抗的影响,为动脉树生理和病理变化分析提供参考。方法利用由大动脉和主要外周动脉构成的55段人体动脉树建立分布式电网络模型,通过设定电网络模型外周阻力,... 目的通过提出一种计算人体动脉树输入阻抗的递归算法,分析动脉树各参数对输入阻抗的影响,为动脉树生理和病理变化分析提供参考。方法利用由大动脉和主要外周动脉构成的55段人体动脉树建立分布式电网络模型,通过设定电网络模型外周阻力,建立动脉树单向数据链表,采用递归算法计算动脉树升主动脉的输入阻抗。在此基础上比较不同动脉顺应性、外周阻力和动脉长度、内径、壁厚等参数对输入阻抗的影响。结果计算结果与实验数据和其他模型结果相一致,验证了该方法的有效性。不同参数对动脉树输入阻抗的影响有较大差异且呈现各自特征。结论输入阻抗能有效地反映动脉树血液动力学参数的变化情况,是人体动脉树生理病理诊断的重要参考。 展开更多
关键词 阻抗 血液动力学 电网络模型 动脉树 血管 弹性模量
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基于卡尔曼滤波的矿井移动节点定位算法研究 被引量:45
16
作者 王建平 徐恒 李奇越 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第2期120-126,共7页
提出了一种基于无线传感器网络的矿井移动节点的定位算法。针对井下环境特征,巷道纵横交错,移动节点数量庞大以及无规律移动的特殊复杂情况,提出了一种卡尔曼滤波测距预估和弹性粒子模型相结合的定位算法。该算法采用卡尔曼滤波器对RSS... 提出了一种基于无线传感器网络的矿井移动节点的定位算法。针对井下环境特征,巷道纵横交错,移动节点数量庞大以及无规律移动的特殊复杂情况,提出了一种卡尔曼滤波测距预估和弹性粒子模型相结合的定位算法。该算法采用卡尔曼滤波器对RSSI信号强度进行滤波和测距预估,建立弹性粒子网络模型对移动节点定位准确度进行校正,实现了矿井移动节点的实时精确定位。通过仿真实验表明,该算法误差小,精确度高,适合用于井下大规模的移动节点的定位。 展开更多
关键词 无线传感器网络 矿井移动节点定位 卡尔曼滤波 弹性粒子网络模型
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橡胶弹性材料的一种混合本构模型 被引量:10
17
作者 罗文波 谭江华 《固体力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期277-281,共5页
该文探讨不可压缩橡胶弹性材料的本构模型.考虑到小变形时分子链的端矢分布符合高斯函数,而大变形时符合非高斯函数,提出一个混合模型,用高斯链网络模型来描述小变形而用8链网络模型来描述大变形.引入权重函数,使小变形和大变形情况下... 该文探讨不可压缩橡胶弹性材料的本构模型.考虑到小变形时分子链的端矢分布符合高斯函数,而大变形时符合非高斯函数,提出一个混合模型,用高斯链网络模型来描述小变形而用8链网络模型来描述大变形.引入权重函数,使小变形和大变形情况下混合模型分别退化或趋于高斯链网络模型和8链网络模型.由Treloar拉伸实验数据拟合得到模型参数,通过这些材料参数混合模型对等双轴拉伸和纯剪切变形模式的预测结果与Tre-loar实验数据基本吻合,说明混合模型具有同时描述不同变形模式的能力.通过比较分析,混合模型的总体预测精度均优于高斯链网络模型和8链网络模型,特别是对剪切变形. 展开更多
关键词 橡胶弹性 高斯链网络模型 8链网络模型 混合模型
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基于神经网络的石墨烯弹性参量识别方法研究 被引量:4
18
作者 华军 武霞霞 +1 位作者 李东波 张宇辉 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第5期760-765,共6页
石墨烯的弹性参量是准确研究其力学性能的前提和基础.将神经网络的BP算法应用于石墨烯弹性模量和剪切弹性模量的预测,考虑石墨烯薄膜的长度、宽度、长宽比、手性、层数和温度6个影响因素,通过选取84组训练和检验样本,建立了石墨烯弹性... 石墨烯的弹性参量是准确研究其力学性能的前提和基础.将神经网络的BP算法应用于石墨烯弹性模量和剪切弹性模量的预测,考虑石墨烯薄膜的长度、宽度、长宽比、手性、层数和温度6个影响因素,通过选取84组训练和检验样本,建立了石墨烯弹性参量的BP神经网络预测模型.将预测结果进行误差分析,其平均相对误差均小于3%,从而验证了该方法的适用性和可行性.将训练好的网络模型进行扩展计算,基于L25(5^6)正交表试验理论分析了石墨烯弹性参量对各影响因素的敏感性.为同类材料性能的预测提供了参考. 展开更多
关键词 石墨烯 弹性参量 人工神经网络 BP模型 正交试验设计
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弹性需求下多方式交通网络中地铁线路规划问题研究 被引量:4
19
作者 范文博 李志纯 张殿业 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期6-10,共5页
现有路网中是否建设新的地铁线路是一个重要的投资决策问题。本文研究弹性需求下多方式交通网络中地铁线路的投资决策问题。假定路网中的出行者可选择小汽车方式、步行换地铁方式或小汽车换地铁方式出行。将交通系统中交通规划管理者和... 现有路网中是否建设新的地铁线路是一个重要的投资决策问题。本文研究弹性需求下多方式交通网络中地铁线路的投资决策问题。假定路网中的出行者可选择小汽车方式、步行换地铁方式或小汽车换地铁方式出行。将交通系统中交通规划管理者和用户的相互作用描述为离散双层规划模型,其中上层模型中交通规划管理者决定是否新建地铁线路以使得总社会福利最大,下层模型描述网络用户的旅行选择行为,包括出行路径,停车(换乘)设施和出行方式选择行为。设计了基于分枝定界法的算法求解该模型。最后,以一个算例说明模型和算法的应用。结果表明,不同的投资方案将明显影响出行者的旅行选择行为和网络性能。 展开更多
关键词 多方式网络 地铁线路规划 网络均衡 双层规划 弹性需求
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具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究 被引量:5
20
作者 李曙光 白秋产 周庆华 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期128-131,139,共5页
为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一... 为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 交通工程 多模式动态网络模型 变分不等式 变需求
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