翰林學(xué)研 普通課題目錄（應(yīng)用數(shù)學(xué)）

課題名稱

改進(jìn)粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)軟測量建模方法

工業(yè)過程常含有顯著的非線性、時(shí)變等復(fù)雜特性,傳統(tǒng)的極限學(xué)習(xí)機(jī)有時(shí)無法充分利用數(shù)據(jù)信息,故所建軟測量模型預(yù)測性能較差。為了提高極限學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力和預(yù)測精度,提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)軟測量建模方法。首先,利用高斯函數(shù)正態(tài)分布的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)慣性權(quán)重的自適應(yīng)更新,并線性變化學(xué)習(xí)因子,以提高粒子群優(yōu)化算法的收斂速度和搜索性能;然后,將該算法用于優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的懲罰系數(shù)和核寬,得到一組最優(yōu)超參數(shù);最后,將該方法應(yīng)用于脫丁烷塔過程軟測量建模中。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型預(yù)測精度有明顯的提高,驗(yàn)證了所提方法不僅是可行的,而且具有良好的預(yù)測精度和泛化性能。

基于需求預(yù)測的服務(wù)業(yè)排班系統(tǒng)開發(fā)與設(shè)計(jì)

為克服服務(wù)業(yè)排班受天氣及節(jié)假日等因素的影響嚴(yán)重,企業(yè)增加臨聘人員后排班難度大的問題,設(shè)計(jì)基于需求預(yù)測的排班系統(tǒng)。利用歷史數(shù)據(jù)建立季節(jié)性需求預(yù)測模型,預(yù)留人機(jī)交互接口,實(shí)現(xiàn)非人為因素的合理修改;應(yīng)用遺傳算法對服務(wù)需求進(jìn)行混合排班,確定各類型員工各時(shí)段排班人數(shù);基于C#.NET技術(shù)應(yīng)用Access實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)建立排班系統(tǒng)。以某大型超市為例,經(jīng)調(diào)試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于預(yù)測的多工種混合排班,排班效果理想。基于需求預(yù)測的服務(wù)業(yè)排班系統(tǒng)能夠有效地實(shí)現(xiàn)對人力資源需求的提前響應(yīng),較好地調(diào)節(jié)人力資源供需矛盾,對相關(guān)行業(yè)人力資源配置具有一定的借鑒意義。

基于數(shù)學(xué)模型的二維插裝水泵設(shè)計(jì)

分析了我國水資源分布情況與應(yīng)用于海水淡化的水泵的使用現(xiàn)狀。基于傳統(tǒng)水泵,提出了一種由多組單元泵組插裝而成的二維插裝水泵。單元泵組由兩個(gè)單元泵組成,通過兩個(gè)單元泵的配合可以消除流量脈動。基于其中的基礎(chǔ)組件,即兩個(gè)單元泵的組合特性展開了研究。通過理論分析與相對于傳統(tǒng)軸向柱塞水泵、離心泵的對比,解釋了二維插裝水泵的工作原理,說明了二維插裝水泵的潛在優(yōu)勢,包括結(jié)構(gòu)力平衡、排量大、油水分離、無結(jié)構(gòu)性流量脈動等。

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