沙秀艳[1]（2021）在《基于椭圆分布的OWA算子和犹豫模糊信息的决策方法研究》文中研究表明复杂多变的不确定决策环境和决策者有限的认知水平为多属性决策方法的研究带来了更多的机遇和挑战。本文基于OWA算子、犹豫模糊信息、概率犹豫模糊信息和概率区间犹豫模糊信息的决策方法进行了深入系统地研究,主要工作如下:（1）研究了基于椭圆分布的OWA算子的决策方法。利用量化函数定义了对偶OWA算子和对偶加权OWA算子,具体研究了两类算子的基本性质。基于概率统计中广泛存在的椭圆分布,提出几种有效实用的OWA算子属性权重的确定方法,详细讨论了该方法的一些优良性质。（2）在犹豫模糊信息环境下,提出了基于隶属度偏差加权的犹豫模糊距离测度的决策方法。针对两个犹豫模糊元中的隶属度个数不相等问题,提出能够全面考虑不同偏好决策者犹豫心理的元素补齐方案。根据犹豫模糊集中两个犹豫模糊元之间的隶属度差别定义了距离度量时每种补齐方案的权重系数,并将其应用到新提出的5种改进的犹豫模糊距离测度。首次给出了几种改进的广义犹豫模糊距离测度在参数λ取零和无穷大情况下的极限形式。最后,结合金融产品投资问题,利用不同领域专家给出的多源数据进行实例分析。（3）在犹豫模糊信息环境下,提出了基于指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度的决策方法。针对两个犹豫模糊元中的隶属度个数不相等问题,提出新的犹豫模糊元降维方案。提出了几种基于兰氏距离的犹豫模糊距离测度,克服极端数据对决策结果的影响。针对属性权重信息完全未知的情况,采用实际数据信息构造犹豫模糊指数熵,并利用信息熵最小化准则确定属性权重。最后,结合实际的医疗诊断问题进行实例分析。（4）在概率犹豫模糊信息环境下,充分考虑决策者的有限理性和对风险的态度,提出了基于累积前景理论的概率犹豫模糊TOPSIS应急决策模型。针对概率犹豫模糊元中的概率信息缺失的问题,提出缺失信息的补齐方案。由于均值是描述统计中典型的集中趋势测度值,具有优良的数学性质,所以新方案利用原始数据信息的加权平均值进行元素补齐,一定程度地保留了数据的原始信息。然后,提出了几种基于兰氏距离的概率犹豫模糊距离测度。基于概率犹豫模糊兰氏距离测度定义了价值函数。针对属性权重完全未知的情况,利用实际数据,构造概率犹豫模糊指数熵,得到不同前景状态的各属性权重。针对不同前景状态的属性权重对累积前景价值有不同影响的问题,对累积前景价值表达式进行改进。最后,结合TOPSIS方法的改进型贴近度对突发呼吸系统流行性传染病的应急决策问题进行实例分析。（5）在概率区间犹豫模糊信息环境下,为充分挖掘原始数据内在的规律,全面分析不同属性之间的关系,提出了基于概率区间犹豫模糊兰氏距离的灰色关联投影VIKOR模型。针对概率区间犹豫模糊元中的概率信息缺失的问题,提出缺失信息的补齐方案。然后,提出了几种基于兰氏距离的概率区间犹豫模糊距离测度。利用概率区间犹豫模糊兰氏距离计算各方案到正负理想解的距离。针对已知部分先验信息的属性权重,结合方案和属性两个方面,提出基于概率区间犹豫模糊兰氏距离的最大满意度非线性优化模型,并利用该模型确定属性权重。将在处理“小样本”、“贫信息”不确定问题上存在很大优势的灰色系统理论有效地融入了 VIKOR方法。最后,结合不同航空公司服务质量的评估问题进行实例分析。
王桔[2]（2020）在《鄂尔多斯盆地砂岩型铀矿成矿过程随机模型研究》文中研究指明砂岩型铀成矿系统的研究一直是全世界铀矿开采、勘探的热点问题,亦成为数字地质科学研究的重点。解决数字地质科学的复杂性问题,需要创建模型将问题定量化、标准化,同时将地质过程（时间与空间）程度刻画更为精确。因此,应用地质过程随机模型来表达地学意义,更具有适应性和学术价值。本文从砂岩型铀矿成矿系统复杂性分析入手,在前人研究成果基础上,进行尝试的一种探索性研究。砂岩型铀矿是在表生地质作用下,由周缘不同含铀母岩蚀源区提供的铀及相关元素历经风化、剥离、水解、迁移、沉积、聚集等一系列深时演化过程,在地表土壤及水系中形成了分散晕或水系沉积物,代表元素迁移痕迹,这种地球化学数据具有多元多期次叠加过程,建立网格采样所形成的离散样本空间也具有叠加性。由于盆地周缘与盆地之间地形地貌上的差异性原因,含矿流体迁移方向总体上由高地形向低地形释放能量。因此,体现在地球化学元素离子网格数据特征上,可抽象为物质质点的定向移动（有限制的布朗运动）,由于移动过程的定向性,可认为空间质点性质与其源头相邻上方质点有关,也就是说按照流体运行方向,空间质点的性状仅与其上游邻点表现出极强的相关性,而与上游间隔点或下游间隔点无关或弱相关,这种空间运行状态启发我们,元素质点运动呈现极强的无记忆性,也即遵守马尔可夫性。鉴于取样网格离散性质,可以认为元素离子迁移质点构成马尔可夫链;盆地沉积地层分布在空间秩序上呈现无后效性,也即地层当前层只与它紧邻下覆层分布有关,与其它地层层序号无关,因此可将盆地沉积地层视为具有马尔可夫性。这正是本文运用马尔可夫链来度量和解释铀及相关地球化学元素表征迁移演化及铀矿盆地地层建造空间分布的原因。可将整个成矿过程划分为:以测井数据马尔可夫链模型和以地球化学元素迁移过程马尔可夫链模型,两大随机模型组合为标志的砂岩型铀矿成矿过程空间分布的研究。从而佐证砂岩型铀矿表生成矿系统马尔可夫链模型,在砂岩型铀矿资源定量评价中的地位与支撑作用。论文内容属于国家973计划《中国北方巨型砂岩铀成矿带陆相盆地沉积环境与大规模成矿作用》项目中第5课题《基于大数据的铀资源潜力评价》（课题编号:2015CB453005）的组成部分。以鄂尔多斯盆地钻孔测井数据及地球化学元素作为数据支撑,创建钻孔测井数据马尔可夫链模型和地球化学元素迁移过程马尔可夫链模型两大随机模型,并根据结果度量盆地内部沉积相结构及含矿地层特征分析,并解释盆地外围铀及相关元素表征迁移演化过程,最终为陆相盆地砂岩型铀矿地球化学元素迁移能力分析及成矿过程估算提供理论依据。其主要成果如下:1.以钻孔测井数据为案例的地层状态空间马尔可夫链模型分析（1）利用钻孔测井数据,建立铀矿赋矿地层的马尔可夫链模型,并通过地层转移概率计算确定各地层岩性状态的转移大小;（2）应用钻孔测井数据,建立赋矿地层的马尔可夫熵,揭示地层岩性转移概率随机性发生的规律;（3）对钻孔测井数据进行标准化处理,建立砂岩型铀矿地层钻孔测井数据贝叶斯模型,推断盆地砂泥结构;（4）根据钻孔测井曲线图的曲线形状,判断目标区的岩性状态和砂体内部结构以及沉积相对砂岩铀矿化控制;2.基于铀及相关地球化学元素离散取样数据的马尔可夫链模型分析（1）对地球化学元素进行预处理并剔除“奇异值”,通过地球化学元素关联性分析,以硼（B）、铀（U）、钒（V）三个关联性较高元素为例,建立元素迁移的马尔可夫转移概率模型,绘制含量二维图及转移概率三维图;（2）通过地球化学元素迁移马尔可夫转移概率,绘制以硼（B）、铀（U）、钒（V）三个元素为例的元素转移路径图,并应用聚类分析,将三元素转移路径聚类为三条主要线束路径并叠加。
孙福成[3]（2020）在《基于优化量子门节点神经网络的煤与瓦斯突出预测模型研究》文中进行了进一步梳理煤与瓦斯突出的发生不仅给煤矿企业造成严重的经济损失,而且还威胁着井下工人的生命安全。开展煤与瓦斯突出风险预测可实现瓦斯突出事故的“早发现、早防治”,将瓦斯突出造成的损失降到最低。煤与瓦斯突出预测是一个典型的非线性预测问题,预测精度往往不尽如人意。为此,本文提出了基于子维进化的粒子群优化算法（sd PSO）结合量子门节点神经网络（QGNN）的瓦斯突出风险等级预测模型。首先,以瓦斯突出“综合假说”为理论基础,分析了瓦斯突出条件、过程及影响因素,建立了瓦斯突出预测指标体系,该指标体系充分体现了地质、瓦斯及煤体物理性质对瓦斯突出的影响。考虑到各预测指标在瓦斯突出发生和演化过程中对突出的作用及影响程度的差异,采用灰色关联分析法计算瓦斯突出强度与各个预测指标间的关联度,从而确定瓦斯突出主控因素,同时降低了信息的冗余性。针对瓦斯突出预测具有的非线性与不确定性特征,提出了量子门节点神经网络以提高解决不确定性问题的能力。分析了量子门节点神经网络的网络结构及学习算法,并通过引入子维进化改进粒子群更新方式对量子门节点神经网络中的隐含层幅角偏置矩阵（38）及网络输出层幅角偏置矩阵（37）进行优化,提高了粒子群算法的全局搜索能力及稳定性,改善了量子门节点神经网络的局部极值点较多,易陷入局部收敛的不足。为验证子维进化的粒子群优化算法的寻优性能,选取与瓦斯突出数据特征相符的具有非线性且变量相关与不相关的Sphere、Rastrigin、Griewank三种测试函数分别通过PSO与sd PSO进行寻优,3维测试函数,PSO与sd PSO的寻优成功率分别为100%、25%、12%;100%、83%、62%,10维测试函数,PSO与sd PSO的寻优成功率分别为33%、0、0;100%、40%、53%,实验结果表明,PSO对于多峰非线性函数的寻优成功率要明显低于sd PSO,说明了sd PSO在粒子的全局搜索能力和算法的稳定性等方面得到了提升。基于此,提出了sd PSO算法优化QGNN的优化过程,建立了sd PSO-QGNN的煤与瓦斯突出风险等级预测模型。最后,以瓦斯突出实测数据对sd PSO-QGNN煤与瓦斯突出风险等级预测模型进行验证,并与BP、IPSO-SVM、memetic-ELM的试验结果作对比分析,预测精度分别为97.5%、82.5%、90%、87.5%,收敛时间分别为1.2974s、1.9962s、1.1123s、4.6742s。结果表明,虽然sd PSO-QGNN的收敛时间不是最少的,但是其预测精度最高,在可控的时间范围内,煤与瓦斯突出预测更看重模型的预测精度。综上所述,该模型的预测性能和泛化能力良好,能够实现对瓦斯突出风险等级准确预测。该论文有图26幅,表21个,参考文献93篇。
梁香寒[4]（2020）在《毛乌素沙地不同固定程度油蒿群落土壤水分变化过程及影响因素研究》文中研究说明荒漠化严重影响着我国西北、东北和华北地区经济社会的可持续发展进程。有关这些地区生态建设与恢复、水文与水资源问题等的研究是荒漠生态系统中亟待解决的重点和热点问题,而土壤水是影响荒漠生态系统的关键性因素之一。一些研究表明,毛乌素沙地的油蒿群落受土壤水的驱动,其演替经历着这样一个循环过程:裸沙地→流动沙地先锋物种阶段→半固定沙地稀疏阶段→固定沙地阶段→固定沙地退化阶段→裸沙地（或流动沙地）。现有与土壤水有关的研究重点集中于表层土壤含水量和人工模拟降水条件下的浅层土壤入渗,但由于缺乏对土壤水分的实时、长期和连续监测,有关土壤水分动态、土壤水分对降水的响应过程、土壤水分影响机制、土壤水分平衡等问题仍旧需要进一步系统分析。基于此,本研究采用自动监测系统,对研究区内降水和土壤水进行野外连续定量监测,进行实地调查、野外测定等试验,并结合当地优势种的根系分布情况,系统分析研究区内不同类型沙地（固定沙地、半固定沙地和流动沙地）土壤水分运移规律,得出不同类型沙地土壤水分对天然降水的响应,剖析影响土壤水分变化的因子,对比不同类型沙地内降水对土壤水的补给差异,估算不同类型沙地水量平衡关系及土壤水转化比例,探讨固沙植被稳定性和土壤水的植被承载力。本研究有助于揭示降水和干旱条件下的沙地水分变化特征及水分平衡机理,为深入认识毛乌素沙地植被群落演替具有重要的理论和实际意义,并可以为半干旱沙地植被的合理配置、植被恢复与重建提供科学依据。本研究采用了 EC-5 土壤水分监测系统,可以对土壤水分进行长时间大尺度的监测,保证了数据量和连续性,能更好地反映土壤水分动态、降水入渗和土壤水分平衡情况。通过标准化降水指数法将研究期划分为不同的时段,在每个时段的研究中首先采用经典统计学分析土壤水分时空变异之间的内在联系,建立数学模型对土壤水分进行模拟和预测,并通过RDA和主控环境因子预选分析了不同时段内影响土壤水分时空动态的因素,然后采用环境因子的定量分离来研究各主控因子对土壤水分变化产生的贡献。本研究主要结论如下:（1）标准化降水指数表明:2014年为丰水年（中度湿润年）,2015年为亏水年（中度干旱年）,2016年和2017年均为平水年（正常年份）。不同降水年型下的降水量和有效降水次数均出现显着差异,每年生长季内所发生的降水次数和降水量均占全年总降水量的87%以上,其中尤以7-9月的降水最集中,该时段内的降水量占整个生长季的80%以上。研究区内降水强度和降水频率均处在较低水平,降水强度小于2.5 mm/h的出现频率超过80%,仅有1%左右的降水强度超过15mm/h;生长季内平均降水间隔以48-120小时为主。（2）在不同降水年型的作用下,油蒿群落不同年份（丰水年、亏水年和平水年）之间的土壤含水量出现了显着差异,但每年内各层土壤水分季节动态都大致类似,主要表现为:①每年11月-次年2月,土壤水分含量稳中有升,维持在4%-7%之间;②每年3-7月,土壤含水量先显着上升,但从5月开始缓慢下降,最低值一般在4%以下;③每年8-10月,土壤含水量整体上显着上升,并随着降水出现多次峰值。（3）固定沙地内各层土壤含水量显着低于半固定沙地和流动沙地,半固定沙地和流动沙地之间无固定规律。在固定沙地、半固定沙地和流动沙地中,年平均土壤含水量最高的土层分别为60cm、40cm和40cm,土壤含水量关于土壤深度之间的变化关系基本呈线性。从空间分布上来看,土壤水分的垂直分布分为3层:土壤水分剧变层（0-10cm）、土壤水分活跃层（10-120cm）和土壤水分稳定层（120-200cm）。灰色关联度分析表明各层土壤含水量之间均具有很强的相关性;3个土壤水分垂直层的差异主要体现在土壤含水量与各时空变异指标（标准差、变异系数、偏度和峰度）的关系上。（4）固沙植被的建立增加了土壤水分的时间稳定性,降低了土壤水分的空间异质性,并且对研究区内的土壤水分分布及动态、降水入渗和土壤水分平衡都形成了显着影响。丰水年和平水年内的土壤蓄水量基本不会出现下降,降水对土壤水分的补给可以基本满足蒸散需求;但在干旱条件下和亏水年内,固定沙地的土壤蓄水量出现了亏缺。为了避免固定沙地中油蒿群落出现退化,本研究计算得出在植被恢复时的最大植被覆盖度不能超过68.4%。（5）应用分数阶土壤水分运动模型和多室模型来对土壤水分动态和降水入渗情况进行模拟,在初步验证模型后进行参数修正,结果表明经过参数修正后的模型参数满足设定的取值范围,拟合优度满足统计学要求,并且修正后的模型能更好地反映不同降水量、不同降水强度、不同样地内的土壤水分运移情况,表达不同降水条件下和不同时间段内植物与土壤水分之间的关系。在年度尺度内对土壤水分进行拟合时,应以分数阶土壤水分运动模型为主;在单次或连续降水尺度内对土壤水分进行拟合时,应以多室模型为主。（6）随着油蒿群落植被覆盖度的增加,土壤粉粒含量增加,土壤结构逐渐稳定,土壤持水量和土壤有机质含量逐渐上升,提高了土壤保水、保肥和抗风蚀能力。不同样地内地下生物量的分布趋势为固定沙地>半固定沙地>流动沙地,三者之间存在显着差异。大部分根系生物量集中在0-40cm层内,根系生物量随土层深度的增加呈指数下降关系。三类样地中,随着植被覆盖度的增加,细根占比在逐渐升高,粗根和中粗根占比在逐渐降低。各样地、各时间段和各土层内影响土壤蓄水量变化的13个环境因子（降水量、降水强度、降水间隔、土壤初始含水量、根系生物量、土壤容重、土壤粒径、土壤温度、风力和风速、太阳辐射、土壤孔隙度、土壤有机质含量和空气湿度）可以解释土壤蓄水量变化的85%以上,能够提供超过90%的相对贡献率,并且排名前两位的环境因子能够提供超过80%的相对贡献率。但能对土壤水分产生显着影响的因素只有降水量、降水间隔、降水强度、根系生物量和土壤初始含水量;土壤容重和土壤粒径对土壤蓄水量变化的贡献值不大,并且在三类样地中湿度、温度、土壤有机质、风力和风速对土壤蓄水量的影响极小。除土壤初始含水量以外,影响固定沙地土壤水分的最重要因素是植被覆盖率,影响流动沙地土壤水分的最重要因素是降水格局,半固定沙地的土壤水分受到植被和降水的双重影响。
周鹏[5]（2020）在《高分辨率光学遥感卫星效能评估与参数敏感性分析研究》文中研究表明高分辨率光学遥感卫星具备米级、亚米级空间分辨率的成像能力,广泛应用于空间信息应用领域。卫星发射入轨之前、在轨运营阶段需要大量的评估工作,保证卫星能够正常化运行。然而,传统卫星效能评估需要耗费大量时间、人力成本,也无法对效能指标进行敏感性分析。因此,从历史评估集中挖掘预测模型,代替串行化的评估流程就显得意义重大,同时引入参数敏感性分析方法,可以量化不同指标的灵敏度。基于此,论文的主要研究内容如下:（1）针对高分辨率光学遥感卫星对地观测能力,构建包含综合指标层、能力指标层、应用域指标层、性能指标层的评估指标体系;从固有观测能力、任务观测能力两个角度,分别给出不同指标定义及计算方法,并提出标准化的预处理方法。针对时空覆盖效能指标,设计一种基于网格法和矢量相交法的计算方法。（2）针对主、客观确权方法各自的缺陷,结合改进层次分析法、熵权法、主成分分析确权法,提出了一种基于最小二乘的效能指标组合确权方法。实验结果表明该方法可以有效地综合不同方法确权结果,从而保证了权重信息的完整性。（3）基于传统的灰色关联分析法、雷达图法,提出两种改进的评估方法,即基于动态分辨系数的加权综合灰色关联度评估法（RGRA）以及基于模糊综合的改进雷达图评估法（FCE-RRME）。RGRA评估法克服了分辨系数取为经验值的局限性,解决评估参考标准不一致问题。FCE-RRME评估法可有效避免传统方法因节点顺序导致的评估结果差异性,通过模糊化处理可以解决小样本、信息不确定问题。最终通过实验结果验证了上述方法的可靠性。（4）针对效能评估流程繁琐、耗时的特点,本文设计了一种基于Bagging和Boosting集成学习的效能预测模型。通过拉丁超立方参数抽样方法,构建仿真评估数据集。基于此数据集,与单一预测模型展开对比实验。实验结果表明,Bagging-SVR模型预测误差最小,RMSE、MAE小于0.005,MAPE小于0.9%,决定系数R2高于0.99。基于集成学习的效能预测模型可以有效提升预测精度,较好地拟合评估结果,从而为遥感卫星效能评估领域注入新的研究思路。（5）针对传统评估方法难以定量分析指标敏感性的局限性,本文将参数敏感性分析方法应用于效能评估,设计了一种基于Sobol指数法的效能指标敏感性分析方法。实验结果表明空间域效能指标、覆盖效能指标敏感性较高,验证了该方法的可行性,对于遥感卫星效能评估敏感性分析研究具备一定的参考意义。
段辉明[6]（2020）在《基于数据驱动的交通流动力学灰预测建模方法研究》文中研究指明交通流动力学是介于流体力学、应用数学、系统工程和交通工程等领域间的一门交叉边缘学科,旨在通过研究交通流参数变量特征,建立适当宏观和微观模型,揭示各种交通流现象。短时交通流预测是智能交通系统核心部分,通过预测交通流参数变量,获取实时、动态和准确的交通流信息,给出行者提供实时交通状况。根据交通流流体的特性,研究短时交通流动力学灰预测建模方法,分析交通流量、密度和速度的动态变化规律,揭示交通系统实时特性,为交通规划、控制和优化提供可靠的理论依据。数据驱动模式信息的角度可将交通流数据分为向量数据流形式、矩阵数据流形式以及张量数据流形式。一般以时间序列向量数据流和以断面观测矩阵数据流为基础,进行交通流参数预测。然而利用张量数据流预测短时交通流参数变化规律,可以深入挖掘交通流数据内在特性。同时短时交通流观测尺度一般不超过15分钟,交通诱导的周期一般为5分钟,这样一个小时只有12个数据,属于小样本数据,具有明显的灰色系统特性。因此,利用交通流数据的不同模式,建立相应短期预测的灰色模型也是合理可行的。论文的主要工作如下:针对交通流向量数据流形式和宏观流体力学连续方程的性质,建立路段宏观交通流动力学灰预测模型。通过车辆守恒方程,分析路段交通流状态规律,结合交通流量、速度和密度三参数的相互关系,建立路段交通流微分方程;利用灰色系统微分和差分的差异性信息,建立相关的灰预测模型;推导模型的参数辨识公式,研究模型的性质。通过两个案例的向量数据流说明新模型有效性,并将模型应用于北京市和武汉市某路段的短时交通流量预测中。进一步利用矩阵最小二乘算法有效地计算车辆流入率和阻塞交通量。针对交通流向量数据流形式和微观车辆跟驰理论的基本思想,建立微观交通流动力学惯性灰预测模型。通过交通流自由流和阻塞流状态规律,结合车辆跟驰模型的思想,利用交通流数据力学特性,建立微观车辆跟驰惯性灰预测模型。研究新模型的参数估计、惯性系数的性质、模型求解方法等。利用同一地点连续三天早高峰期的向量数据流进行短时交通流预测验证模型的有效性。同时将新模型推广,建立三种惯性离散灰预测模型,通过六组向量数据流预测结果判定三相交通流状态。针对交通流张量数据流形式和交通流动力学参数速度-密度模型的线性性,建立交通流动力学参变量灰预测模型。通过交通流三参数变量的速度-密度模型的线性性,结合灰预测模型的建模机理,建立交通流动力学参变量灰预测模型,并研究模型的参数估计和求解方法。同时研究交通流张量数据流的多模式特性,利用高维张量多模式表示交通流数据,建立张量交替最小二乘算法灰预测模型。通过两个案例分析张量交替最小二乘算法,研究近似张量数据时间强相关性特征。最后将张量交替二乘算法灰预测模型应用到短时交通流预测中,其效果优于直接应用交通流数据建模。针对交通流张量数据流形式和交通流数据时间多模式强相关性,建立张量多模式耦合灰预测模型。分析交通流张量数据流的多模式相关性,讨论“周-天-时段”的张量模型,建立张量耦合灰预测模型。从张量的三个维度方向运用不同交通流数据预测同一时段的交通流量,在不同维度方向采用不同的预测方法,“周模式”采用灰色NDGM（1,1）模型;“天模式”建立滚动灰色预测RNDGM模型;“时段模式”利用BP神经网络的预测方法。然后利用灰色关联分析法对三种模型取不同权重,最后预测同一时段的交通流量,实例分析耦合模型效果优于三种单一模型。
谢婉莹[7]（2020）在《基于三类概率型语言信息的决策方法及应用研究》文中研究说明作为新兴的通过定量与定性的方式展示决策信息的决策工具扩展形式,概率语言术语集,概率不确定语言术语集,对偶概率语言术语集的出现引人注目,本文基于丰富不确定决策理论的角度,对这三类概率型语言信息的决策理论和方法进行如下创新性研究:（1）把层次分析法扩展到概率语言环境里,提升层次分析法处理决策问题的能力。首先重新定义了概率语言判断矩阵,提出了新的一致性指标,然后提出了新的检验和增进概率语言判断矩阵一致性的方法。其次,集成单个的概率语言判断矩阵为群判断矩阵,并确定群判断矩阵的优先顺序。再次,结合优先顺序和决策矩阵得到方案的排序,并通过对雄安新区的绩效评估及决策结果的比较分析,证明所提方法的可行性和有效性。（2）提出了两种不同类型的不完全概率语言偏好关系。首先基于决策者选择的语言标度的不同,把不完全概率语言偏好关系分为两类:加型偏好关系和乘型偏好关系。然后,针对不同类型的不完全概率语言偏好关系提出了对应的修复算法。其次,根据转换函数把得到的完全的偏好关系转换为统一的形式,以便实现信息的集成。再次,检查和增进统一形式偏好关系的一致性,确定方案的排序,并通过对中国新四大发明表现的评估验证决策方法的可行性和有效性。（3）构建了概率不确定语言偏好关系和标准化的概率不确定语言偏好关系。首先定义了距离测度和相似度测量共识度。然后介绍了两种不同的共识过程:一种是基于单个概率不确定语言偏好和群概率不确定语言偏好之间的距离测度的共识过程;另一种是基于单个概率不确定语言偏好间相似度的共识过程。其次,基于提出的可能度确定选择过程。再次,提出两种不同的算法解决有关虚拟现实产业选择合作公司的群决策问题,并验证两种算法的有效性。（4）给出了概率不确定乘型语言偏好关系和不完全概率不确定乘型语言偏好关系。首先,基于概率不确定乘型语言偏好关系的元素构成,分两方面修复不完全概率不确定乘型语言偏好关系:修复不确定乘型语言变量和修复对应的概率。然后,研究了概率不确定乘型语言偏好关系的一致性。其次,基于新提出的可能度公式对网络舆情的管理方式进行评价,确定最优方式。（5）从认知确定性和不确定性两个角度,提出了对偶概率语言术语集。首先,给出了对偶概率语言相关系数。然后,基于研究目标之间重要程度的差异,给出了对偶概率语言术语集的熵计算综合权重向量。其次,提出了加权对偶概率语言相关系数作为选择人工智能项目的基准。再次,给出了对偶概率语言贴近系数确定方案排序和比较分析。（6）提出了对偶概率乘型语言术语集。首先,定义了对偶概率乘型语言术语集之间的可比度。然后,给出了对偶概率乘型语言偏好关系的概念。其次,定义了对偶概率乘型语言偏好关系之间的可比度,研究了群对偶概率乘型语言偏好关系的共识性。再次,基于定义的可比度,提出了扩展的灰色关联度分析法,扩展的An Acronym in Portuguese of Interactive and Multi-criteria Decision Making（TODIM）法,扩展的Vlse Kriter-ijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje（VIKOR）法。最后,通过一个选择云企业合作伙伴的案例对三种方法进行了详细的比较分析。
罗卫华[8]（2019）在《静动力作用下高速公路边坡稳定性分析方法研究》文中进行了进一步梳理我国是一个多山的国家,山地面积约占整个国土面积的70%。随着我国经济的高速发展,为了平衡东部与西部之间的发展,近年来国家实施了西部大开发战略、“一带一路”战略,这造成了大量的基础设施需穿越山地、丘陵地带,最为明显的是山区高速公路的修建。当高速公路穿越山区时,因为路线要求造成了大量由于挖方和填方导致的边坡稳定性问题。对工程中所遇到的边坡进行稳定性分析是保证路线安全与畅通的关键技术,因此对该课题进行研究具有重要的理论意义和广泛的工程实用价值。本文在前人研究的基础上,依托实际山区高速公路工程——龙永高速公路,综合考虑降雨冲刷、地震作用的影响,结合试验、理论和数值分析方法,对静动力作用下高速公路边坡稳定性分析问题进行系统研究,主要研究内容如下:（1）通过现场调查和力学试验,对依托工程中残弱岩体的物理力学性质、成分及宏细观特征进行了详细的研究,探明了残弱岩体的物质组成及受力变化特性,并开展了残弱岩体的崩解试验,为残弱岩质边坡在强降雨条件下的失稳破坏机理研究奠定了基础。（2）为考虑强降雨冲刷作用对残弱岩质边坡稳定性的影响,开展了大比例室内模型试验研究。研制了模拟冲刷试验的装备和测试设备,设计了多组试验,探讨了降雨强度、坡长、冲刷量及时间之间的相互关系,对边坡失稳全过程进行了分析,并对影响因素进行了敏感性分析,提出了边坡设计的工程建议。（3）根据有限元极限分析法的基本原理,将上、下限定理转化为相应的数学规划模型,基于MATLAB平台编制了有限元极限分析程序。在此基础上,对静力及地震作用下的土质临坡路基稳定性进行了分析,计算了路基的极限承载力的上、下限解,并将路基极限承载力计算结果进行无量纲处理,总结成设计计算表格,详细探讨了各参数对路基极限承载力的影响。（4）采用修正的Hoek-Brown准则来描述岩体的非线性特征,并将其直接嵌入有限极限分析程序中,同时开发了具有网格自适应的有限元极限分析程序。在此基础上,对静力及地震作用下的岩质临坡路基极限承载力进行计算,并将计算结果无量纲处理,总结成设计计算表格以供工程参考。（5）对不考虑坡度影响的深埋矩形隧道可靠度设计问题。基于非线性失效准则,运用极限分析理论,提出了深埋隧道顶部三维坍塌模型。在上限定理虚功方程中考虑了支撑力,然后将不同的岩石参数被视为随机变量,采用一阶可靠度法和蒙特卡罗模拟法对该机构进行了敏感性分析,讨论了岩石参数系数变化的影响。最后根据分析的结果给出支撑力设计建议供工程参考。（6）采用有限元极限分析法对含隧道的岩质边坡稳定性进行了分析。根据工程实际情况建立边坡—隧道的有限元极限分析模型,并定义了一个无量纲稳定性系数来衡量边坡的稳定性。通过计算得到稳定性系数的上、下限解,并将其总结成设计计算图表。最后,探讨了边坡坡角与隧道相对位置对稳定性系数的影响,同时也讨论了破坏模式的演化规律。
刘设[9]（2019）在《基于随机过程的露天矿生产系统调度方法研究》文中提出大型露天矿需要大规模的设备投资和能源消耗。如何在保证设备利用率的同时,实现节能降耗,是提高企业效益的关键。通常可以从矿山的开拓规划、生产工艺优化设计和生产物流调度三个层面实现降本提效。本文从设备调度层面,针对生产设备调度、维护管理等问题,进行分析和优化。其研究有利于提高设备有效利用时间,降低设备维护成本和单位生产成本。露天矿生产系统通过实时采集和实时调配运输设备来完成大规模的物料转移,是包括离散过程和连续过程、定性和定量问题混合的复杂系统。本文综合运用随机过程理论、灰色理论、数理统计分析和混合整数规划模型等方法,结合露天开采工艺和生产流程,通过对工艺设备与各种生产指标等历史数据的调查研究和量化分析,以揭示露天矿生产系统在随机条件下的部分运作特征,并对其中电铲、卡车等主要生产设备进行优化调度。主要内容包括:（1）结合露天矿生产工艺理论基础和实际应用需求,阐述了论文选题的背景和研究意义,归纳论述我国露天矿生产工艺应用现状及国内外研究方法。露天矿产量由于受设备状况、外障、自然因素、市场因素等众多不确定因素共同影响,具有很大的不确定性。针对生产随机性构建灰色神经网络集成模型,提高了生产材料消耗模型预测精度,为科学制定生产调度计划、实现资源合理配置提供依据。随机过程分析中马尔科夫链模型具有有限种状态的无后效性特点,从实测的时间序列中提取随机过程,应用多元时空序列马尔科夫过程对露天矿产量进行分析,不仅可以揭示产量随时间推进过程的宏观规律,而且可以作为分析产量指标发展的微观机制的基础。建立多元指标马尔科夫模型,对剥离产量和采煤产量的剥量、煤量、运距、提升高度等多个指标,将增长率波动划分为5种状态,根据安家岭煤矿23个月产量,计算状态转移概率,按最大概率原则准确预测2017年12月的产量的多项指标。（2）在分析露天矿生产系统中不确定因素基础上,对生产过程中的日故障时长时间参数进行时间序列统计,应用BP-ARIMA组合模型分析非稳定时间随机序列数学模型。通过数据库提取得到连续100天故障时长,故障时长时间序列图显示为非稳定时间随机序列。此模型均值及自相关系数估计都通过显着性检验,模型通过残差自相关检验,进一步应用神经网络优化残差修正拟合值提高精度。由于设备故障常常呈现出非线性行为,利用核主成分分析非线性特征提取的优势将其应用于设备故障模式识别和分析。由机械维修时间、电气维修时间、轮注时间、电焊时间、外障时间构成故障时间特征库,为实现非线性问题的高效求解,利用核函数将原始空间数据映射到特征空间并寻找线性关系。仿真实验结果表明,该模型能够降低计算的复杂度,具有良好的泛化能力,实现了对设备故障特征的降维处理,能够准确地识别出受随机因素影响大的设备,有效减少了计算复杂度。（3）电铲、卡车之类的关键性设备一旦出现故障,将严重影响煤矿的生产。为使设备处于性能良好状态,保证完成生产任务,通过监测与分析设备性能状态来制定行之有效的预防性维修策略。目前,设备可靠性监测与分析的一般思路是监测设备动态性能信号,信号经处理与分析后提取出关键性能特征参数,以识别设备运行状态,进而分析设备可靠性。然而,由于设备本身结构和运行环境的复杂性,设备使用过程中所监测到的性能特征参数,即观测序列,并不能与状态简单地一一对应。隐马尔科夫链模型具有双重随机过程机制,可以通过概率分布将设备状态观测序列与隐性能状态联系起来,从而更加真实描述和预测实际工程情况。本文识别离散多观测序列下设备隐含的状态变迁过程,根据建立状态变迁模型来推断设备运行性能状态,并实例分析重要设备730E型矿用卡车的状态变化。对730E型卡车故障数据信号进行训练、特征值提取和标量量化,建立具有观测值数和相应状态数的隐马尔科夫链模型。通过对设备运行性能状态进行监测、分析与预测,能够帮助露天矿矿企业及时发现和预测设备状态变化,制订合理的维修计划,提高设备可靠性,对提高设备利用率、减少设备维修费用、延长设备使用寿命、确保完成煤炭生产计划等都具有重要意义。（4）根据露天矿实际生产和调度情况,考虑设备定期维护车辆定期维护和故障对生产的影响,提炼出一类卡车调度问题进行研究。针对矿山实际运输车辆的产能约束和装车点生产顺序要求,以设备调度鲁棒性为优化目标,建立混合整数规划模型。模型优化目标包括两部分,实际运输总价值期望值和临时故障引起车辆调度变化的期望值。在生产调度中,实际运输总价值取决于电铲和卡车产能和有效运行时间。通过分析生产能力和设备产能关系,提出关于总运输能力上界的不等式。基于问题特征,设计了一种启发式算法对该调度问题进行求解,通过数据实验证明提出的算法能在可行的时间内求解问题,从解的鲁棒性和上限比较,可以看出求解质量令人满意。
朱飞凡[10]（2019）在《活动星系核的光学紫外波段光变》文中研究表明自从活动星系核（AGN）被发现以来,它的非周期性光变就为人所知;这样的光变覆盖了从射电波段一直到X射线、伽玛射线波段。近年来,随着时域天文学的发展,活动星系核的光变研究越来越得到重视。对活动星系核光变的研究,能极大的推进我们对活动星系核方方面面的理解,包括其吸积盘的辐射及尺寸、宽发射线区气体的分布及物理、吸积盘和X射线冕区之间的联系、红外辐射的过程和物理性质等等。此外,对光变的理解也能帮助我们从光变的角度来选活动星系核的样本。我们在本论文的第一章简单地介绍了活动星系核的特征、辐射机制以及物理结构。紧接着,在第二章我们重点关注了活动星系核光变的特点,并详细介绍了研究光变的种种数学描述方法以及物理模型。这些数学描述和物理模型是本文后面两个主要工作的背景和基础。本论文主要集中关注的是活动星系核的颜色光变性质。更明确的说,是颜色光变的时标依赖特点,也就是颜色光变在不同的时标上,表现出不同的幅度。在论文的第三章,我们将在紫外波段研究颜色光变。这部分的工作不仅仅用独立的数据确认了颜色光变的时标依赖特征,还将这个特征从光学波段延伸到了极紫外波段。利用GALEX获得的类星体样本的光变曲线,我们首先在观测参考系中研究了这些光变曲线的结构函数,通过结构函数先确认了紫外波段乃至极紫外波段类星体变亮变蓝的特点。接着,我们用两种方法确认了颜色光变的时标依赖关系:其一是比较不同波段的光变幅度,这个光变幅度用结构函数来刻画;其二是通过颜色光变的θ表示方法,在保证光变曲线的同时光变特点的前提下,确认了颜色光变的时标依赖特点。而且,在第二个方法中,为了排除测光误差对光变信号的干扰,我们还采用模拟的手段修正了直接计算得到的颜色光变结果,并确定修正之后颜色光变的时标依赖特性依然存在。在这些结果的基础之上,我们进一步通过划分样本,确定了这个颜色光变时标依赖关系同时也是依赖于样本的红移的,但是,这个关系对样本光度的依赖却并不显着。更深入的,通过对结构函数的细致刻画,以及阻尼随机漫步（DRW）模型对紫外波段颜色光变不完全成功的模拟,我们确认了光变在紫外波段已经偏离了 DRW模型。本文的第四章介绍了另外一个关于颜色光变的工作。在这个工作中,我们将视线从遥远的类星体样本聚焦到近邻的单个活动星系核NGC 5548上。利用Swift太空望远镜提供的六个波段短间隔、高质量的光变曲线,我们检查了其光变的同时性以及颜色光变的特点。首先我们确认了,这六个波段中,每两个波段的颜色光变都是时标依赖的。这是首次在单个AGN中确认了颜色光变的时标依赖性质。接着,我们重点研究了活动星系核光变的照射/再辐射模型。利用观测的光变曲线以及时延,我们严格限制了模型输入的中心照射源的光变曲线以及吸积盘的尺寸,得到了模型输出的Swift六个波段光变曲线。我们发现,即使模拟光变曲线的时延特征和观测一致,即使六个波段的光变曲线也能和观测的吻合得相当好,但模型产生的光变曲线的颜色光变性质仍旧和观测到的性质有很大的不同。而且,通过多个不同的模拟,我们发现,这样的不同是不能用光变曲线的短时延、有光变的宽发射线的污染、光变曲线不规则的采样、被低估的测光误差、可能存在的协方差误差等来解释。也就是说,单单靠照射/再辐射的吸积盘光变模型并不能解释活动星系核的光变特征。我们用颜色光变给这种流行的模型提出了一个难以解决的新的挑战,并再次展示了颜色光变在研究活动星系核吸积物理中的独特作用。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于OWA算子决策方法的研究现状 |
| 1.2.2 犹豫模糊决策方法的研究现状 |
| 1.2.3 概率犹豫模糊决策方法的研究现状 |
| 1.2.4 概率区间犹豫模糊决策方法的研究现状 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究特色与创新点 |
| 1.4 主要研究内容和研究框架 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 第2章 基于椭圆分布的OWA算子决策方法 |
| 2.1 OWA算子基本理论 |
| 2.1.1 OWA算子的定义和性质 |
| 2.1.2 OWA算子的属性权重确定方法 |
| 2.2 对偶OWA算子和对偶加权OWA算子的定义和相关性质 |
| 2.2.1 对偶OWA算子的定义及相关性质 |
| 2.2.2 对偶加权OWA算子的定义及相关性质 |
| 2.3 基于椭圆分布OWA算子的属性权重确定方法 |
| 2.3.1 椭圆分布族的相关定义 |
| 2.3.2 几种基于椭圆分布OWA算子属性权重的确定方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于隶属度偏差加权的犹豫模糊距离测度及应用 |
| 3.1 犹豫模糊集基本理论 |
| 3.1.1 犹豫模糊集的定义 |
| 3.1.2 犹豫模糊元的基本运算 |
| 3.1.3 传统的犹豫模糊距离测度 |
| 3.2 改进的犹豫模糊元的元素补齐方案和权重系数 |
| 3.2.1 改进的犹豫模糊元的元素补齐方案 |
| 3.2.2 改进的元素补齐方案权重系数的计算 |
| 3.3 基于隶属度偏差加权的犹豫模糊距离测度 |
| 3.4 不同偏好数据的预处理 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度及应用 |
| 4.1 犹豫模糊元的元素降维方案 |
| 4.2 基于兰氏距离的犹豫模糊距离测度 |
| 4.3 属性权重的确定方法 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 问题描述和具体决策过程 |
| 4.4.2 对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于累积前景理论的概率犹豫模糊TOPSIS决策方法 |
| 5.1 概率犹豫模糊集基本理论 |
| 5.1.1 概率犹豫模糊集的定义 |
| 5.1.2 概率犹豫模糊元的基本运算 |
| 5.1.3 概率犹豫模糊元的距离度量 |
| 5.2 改进的概率犹豫模糊元缺失概率补齐方案 |
| 5.3 基于兰氏距离的概率犹豫模糊距离测度 |
| 5.4 累积前景理论 |
| 5.5 基于累积前景理论的概率犹豫模糊TOPSIS应急决策模型的构建 |
| 5.5.1 问题描述 |
| 5.5.2 应急决策模型的构建 |
| 5.6 实例分析 |
| 5.6.1 问题描述和具体决策过程 |
| 5.6.2 对比分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于概率区间犹豫模糊兰氏距离的VIKOR决策方法 |
| 6.1 基本理论 |
| 6.1.1 概率区间犹豫模糊集的定义 |
| 6.1.2 概率区间犹豫模糊元的基本运算 |
| 6.1.3 区间犹豫模糊元比较法则 |
| 6.2 改进的概率区间犹豫模糊元缺失概率补齐方案 |
| 6.3 基于兰氏距离的概率区间犹豫模糊距离测度 |
| 6.4 属性权重的确定方法 |
| 6.5 基于概率区间犹豫模糊兰氏距离的灰色关联投影VIKOR模型的构建 |
| 6.5.1 问题描述 |
| 6.5.2 决策模型的构建 |
| 6.6 实例分析 |
| 6.6.1 问题描述和具体决策过程 |
| 6.6.2 对比分析 |
| 6.6.3 灵敏度分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 在读期间主持或参加的项目及获奖情况 |
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题依据 |
| 1.2 论文选题的科学意义 |
| 1.3 论文研究目标、内容及科学问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 科学问题 |
| 1.4 论文的项目支撑与数据支撑 |
| 1.5 论文研究方案及技术路线 |
| 1.6 论文完成的工作量 |
| 1.7 论文主要创新点 |
| 1.8 小结 |
| 第2章 地质学随机模型研究的国内外现状 |
| 2.1 随机过程表达原理概述 |
| 2.2 随机模型的分类 |
| 2.2.1 正态分布模型 |
| 2.2.2 高斯分布模型 |
| 2.2.3 泊松分布模型 |
| 2.2.4 自相关与互相关条件下的白噪声与有色噪声模型 |
| 2.2.5 马尔可夫过程/马尔可链模型 |
| 2.2.6 一维随机游走 |
| 2.3 地质时间/空间的随机过程表达原理概述 |
| 2.4 地质随机模型应用分类及研究的国内外现状 |
| 2.5 马尔可夫链在地学中的研究现状 |
| 2.6 马尔可夫链蒙特卡罗模拟法在矿产资源评价中的研究现状 |
| 2.6.1 马尔可夫链蒙特卡罗随机模拟 |
| 2.6.2 马尔可夫链蒙特卡罗随机模拟在矿产资源评价中的研究现状 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 区域地质特征及成矿条件分析 |
| 3.1 区域地质背景 |
| 3.2 区域构造特征 |
| 3.3 盆地基底及盖层特征 |
| 3.3.1 盆地基底特征 |
| 3.3.2 盆地盖层特征 |
| 3.4 砂岩型铀矿成矿及勘探研究现状 |
| 3.5 盆地砂岩成铀条件与成矿系统 |
| 3.6 盆地沉积相与铀矿赋存的空间关系 |
| 3.6.1 盆地铀成矿沉积相 |
| 3.6.2 盆地铀成矿沉积环境 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 砂岩型铀矿盆地钻孔测井数据的随机模型研究 |
| 4.1 钻孔测井数据伽玛值与放射性元素品位的相关性 |
| 4.1.1 伽玛值(GR)与铀元素(U)品位的关系 |
| 4.1.2 伽玛值(GR)与镭元素(Ra)品位的关系 |
| 4.1.3 伽玛值(GR)与钍元素(Th)品位的关系 |
| 4.2 砂岩型铀矿赋矿地层的马尔可夫链模型表达 |
| 4.2.1 实例计算 |
| 4.2.2 结果分析 |
| 4.3 砂岩型铀矿赋矿地层的马尔可夫熵分析 |
| 4.3.1 熵的概念 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 砂岩型铀矿地层钻孔测井数据贝叶斯模型分析 |
| 4.4.1 贝叶斯原理分析 |
| 4.4.2 砂岩型铀矿地层钻孔测井数据的伽玛值标准化处理 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 盆地最佳砂泥比分析 |
| 4.6 盆地沉积相分析 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 砂岩型铀矿盆地地球化学元素随机模型研究 |
| 5.1 地球化学元素马尔可夫过程模型原理 |
| 5.2 研究区地理环境 |
| 5.3 研究区地质特征 |
| 5.4 地球化学元素迁移过程的马尔可夫链转移概率模型 |
| 5.4.1 数据组成 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.4.3 地球化学元素关联性分析 |
| 5.4.4 基于马尔可夫链模型的地球化学元素迁移实例计算 |
| 5.5 结果分析 |
| 5.5.1 B、U、V三元素含量分析 |
| 5.5.2 马尔可夫链转移路径结果分析 |
| 5.6 转移路径线束聚类分析(Cluster Analysis) |
| 5.6.1 计算方法 |
| 5.6.2 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第6章 鄂尔多斯盆地地球化学数据随机模型的地质解释 |
| 6.1 马尔可夫过程的地学依据与地质认识 |
| 6.2 泊松分布模型验证地球化学元素迁移及地质意义 |
| 6.3 马尔可夫链C—K方程转移概率模型分析及成铀地质解释 |
| 6.4 鄂尔多斯盆地东缘地球化学随机模型分析的误差估计 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.2 存在问题 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 煤与瓦斯突出预测指标体系建立 |
| 2.1 煤与瓦斯突出发生的条件及发展过程分析 |
| 2.2 突出的影响因素分析 |
| 2.3 突出预测指标体系的建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤与瓦斯突出预测指标体系的灰色关联分析 |
| 3.1 灰色关联分析相关理论 |
| 3.2 基于灰色关联分析的煤与瓦斯突出主控因素提取 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 优化量子门节点神经网络的煤与瓦斯突出预测模型建立 |
| 4.1 量子门节点神经网络 |
| 4.2 粒子群优化算法 |
| 4.3 子维进化的粒子群优化算法 |
| 4.4 sdPSO优化QGNN的煤与瓦斯突出预测模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 煤与瓦斯突出预测模型的实例应用 |
| 5.1 煤与瓦斯突出预测指标的测定 |
| 5.2 钱家营矿煤与瓦斯突出预测实例分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 土壤水分研究现状 |
| 1.2.1 土壤水分测定方法 |
| 1.2.2 土壤水分动态 |
| 1.2.3 降水入渗及再分配 |
| 1.2.4 土壤水分平衡 |
| 1.2.5 土壤水分模型 |
| 1.2.6 土壤水分影响机制 |
| 1.3 植物根系研究现状 |
| 1.3.1 细根生物量 |
| 1.3.2 细根的空间分布 |
| 1.3.3 土壤水分与细根的关系 |
| 1.4 研究目的 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 技术路线图 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 土壤与植被 |
| 2.3 气候与水文 |
| 2.4 社会经济概况 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 土壤理化性质测定 |
| 3.2 油蒿群落调查 |
| 3.3 水分测定 |
| 3.4 数据处理与统计分析 |
| 3.4.1 标准化降水指数 |
| 3.4.2 土壤水分分析 |
| 3.4.3 回归分析 |
| 3.4.4 通径分析 |
| 3.4.5 灰色关联度分析 |
| 3.4.6 土壤水分模型 |
| 3.4.7 降水入渗模型 |
| 3.4.8 冗余分析 |
| 4 土壤水分时空分布动态 |
| 4.1 降水 |
| 4.2 土壤水分时间动态 |
| 4.2.1 季节动态 |
| 4.2.2 年际动态 |
| 4.2.3 时间稳定性 |
| 4.3 土壤水分空间分布 |
| 4.4 土壤水分与时空变异指标的关系 |
| 4.4.1 土壤含水量与标准差的关系 |
| 4.4.2 土壤含水量与变异系数的关系 |
| 4.4.3 土壤含水量与偏度的关系 |
| 4.4.4 土壤含水量与峰度的关系 |
| 4.5 土壤蓄水量变化情况 |
| 4.6 土壤水分平衡情况 |
| 4.6.1 沙地土壤水分平衡估算 |
| 4.6.2 土壤水转化比例估算 |
| 4.7 相关性分析和模型预测 |
| 4.7.1 通径分析 |
| 4.7.2 模型预测 |
| 4.8 小结 |
| 4.9 讨论 |
| 5 土壤水分对降水的响应 |
| 5.1 土壤水分对小雨的响应 |
| 5.1.1 降水前土壤初始含水量 |
| 5.1.2 湿润锋的迁移过程 |
| 5.1.3 降水后土壤含水量变化情况 |
| 5.2 土壤水分对中雨的响应 |
| 5.2.1 降水前土壤初始含水量 |
| 5.2.2 湿润锋的迁移过程 |
| 5.2.3 降水后土壤含水量变化情况 |
| 5.3 土壤水分对大雨的响应 |
| 5.3.1 降水前土壤初始含水量 |
| 5.3.2 湿润锋的迁移过程 |
| 5.3.3 降水后土壤含水量变化情况 |
| 5.4 土壤水分对暴雨的响应 |
| 5.4.1 降水前土壤初始含水量 |
| 5.4.2 湿润锋的迁移过程 |
| 5.4.3 降水后土壤含水量变化情况 |
| 5.5 土壤水分对连续降水的响应 |
| 5.6 降水入渗模拟 |
| 5.6.1 模型验证 |
| 5.6.2 参数修正 |
| 5.6.3 模型应用 |
| 5.7 小结 |
| 5.8 讨论 |
| 6 土壤水分影响因子分析 |
| 6.1 根系分布 |
| 6.2 土壤理化性质 |
| 6.2.1 土壤容重 |
| 6.2.2 土壤孔隙度 |
| 6.2.3 土壤机械组成 |
| 6.2.4 土壤持水量 |
| 6.2.5 土壤养分 |
| 6.3 气象因子 |
| 6.4 冗余分析 |
| 6.4.1 参数情况 |
| 6.4.2 排序情况 |
| 6.4.3 影响因子的变量分离 |
| 6.5 小结 |
| 6.6 讨论 |
| 7 结论、创新点和研究展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 遥感卫星效能评估 |
| 1.2.2 遥感卫星效能预测 |
| 1.2.3 遥感卫星效能参数敏感性分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织与结构 |
| 2 高分辨率光学遥感卫星效能评估指标体系构建 |
| 2.1 高分辨率光学遥感卫星发展概况 |
| 2.2 效能评估指标体系设计原则及构建流程 |
| 2.3 高分辨率光学遥感卫星对地观测能力影响因素分析 |
| 2.4 高分辨率光学遥感卫星评估指标体系 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高分辨率光学遥感卫星效能指标解算及预处理方法 |
| 3.1 效能指标分类及预处理 |
| 3.1.1 定性指标量化方法 |
| 3.1.2 定量指标标准化方法 |
| 3.2 卫星系统固有观测能力效能指标确定及类型区分 |
| 3.2.1 光谱域效能指标 |
| 3.2.2 空间域效能指标 |
| 3.2.3 几何域效能指标 |
| 3.2.4 时间域效能指标 |
| 3.2.5 辐射域效能指标 |
| 3.2.6 资源域效能指标 |
| 3.3 卫星系统任务观测能力效能指标及计算方法 |
| 3.3.1 星下点地面轨迹计算 |
| 3.3.2 光学遥感卫星覆盖成像建模 |
| 3.3.3 基于网格法和矢量相交法的时空覆盖效能指标解算 |
| 3.3.4 成像质量效能指标及计算方法 |
| 3.4 效能指标类型及预处理阈值 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高分辨率光学遥感卫星效能评估 |
| 4.1 常用指标确权方法 |
| 4.1.1 改进层次分析法 |
| 4.1.2 熵权法 |
| 4.1.3 主成分分析确权法 |
| 4.2 基于最小二乘的效能指标组合确权方法 |
| 4.3 效能评估方法简介 |
| 4.4 基于动态分辨系数的加权综合灰色关联度评估法 |
| 4.5 基于模糊综合的改进雷达图评估法 |
| 4.6 评估方法适用性分析及可靠性验证 |
| 4.7 评估实验与分析 |
| 5 高分辨率光学遥感卫星效能预测及效能参数敏感性分析 |
| 5.1 拉丁超立方参数抽样 |
| 5.2 常用的效能预测方法 |
| 5.2.1 支持向量回归 |
| 5.2.2 BP神经网络 |
| 5.2.3 K-近邻回归 |
| 5.3 基于集成学习的高分光学遥感卫星效能预测方法 |
| 5.3.1 集成学习 |
| 5.3.2 基于Bagging和Boosting的高分光学遥感卫星效能预测 |
| 5.3.3 预测精度评价指标 |
| 5.3.4 效能预测实验与分析 |
| 5.4 基于Sobol指数法的高分光学遥感卫星参数敏感性分析 |
| 5.4.1 Sobol参数敏感性分析方法 |
| 5.4.2 Sobol敏感性指数计算 |
| 5.4.3 基于Sobol指数法的高分光学遥感卫星效能指标敏感性分析 |
| 5.4.4 效能敏感性分析实验 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和研究意义 |
| 1.2 交通流动力学和流体力学的联系 |
| 1.3 交通流动力学研究进展 |
| 1.3.1 宏观和微观交通流动力学模型研究 |
| 1.3.2 交通流数据模式的预测模型研究 |
| 1.3.3 灰理论短时交通流预测模型研究 |
| 1.4 研究评述 |
| 1.5 论文主要内容和组织结构 |
| 1.5.1 论文主要内容 |
| 1.5.2 论文简写索引 |
| 1.5.3 论文组织结构 |
| 第2章 交通流动力学理论及交通流数据特性分析 |
| 2.1 交通流动力学参数模型 |
| 2.2 交通流动力学模型 |
| 2.2.1 宏观连续交通流动力学模型 |
| 2.2.2 微观车辆跟驰交通流动力学模型 |
| 2.2.3 宏观连续模型与微观跟驰模型的联系 |
| 2.3 交通流数据的相关性分析 |
| 2.4 交通流数据的张量多模式 |
| 2.4.1 张量分解理论 |
| 2.4.2 交通数据张量多模式表示 |
| 2.5 张量TUCKER分解数据恢复 |
| 2.5.1 张量Tucker分解数据恢复算法 |
| 2.5.2 张量Tucker分解数据恢复实例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 向量数据流的宏观交通流动力学灰预测模型 |
| 3.1 交通流连续性方程推导 |
| 3.2 宏观连续交通流动力学微分方程 |
| 3.3 宏观连续交通流动力学灰预测模型 |
| 3.3.1 Verhulst模型 |
| 3.3.2 宏观连续交通流动力学灰预测模型 |
| 3.4 模型的有效性分析 |
| 3.4.1 实例分析加拿大埃德蒙顿市高速公路交通流流量 |
| 3.4.2 实例分析杭州高速公路交叉口交通流流量 |
| 3.4.3 实例分析结果 |
| 3.5 模型的应用 |
| 3.5.1 北京市某主干路交通流量 |
| 3.5.2 武汉市武昌区建设路城市道路交通流量 |
| 3.5.3 模型应用结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 向量数据流的微观交通流动力学灰预测模型 |
| 4.1 车辆跟驰模型的微分方程 |
| 4.2 车辆跟驰惯性灰预测模型 |
| 4.2.1 车辆跟驰惯性灰预测模型 |
| 4.2.2 模型的有效性分析 |
| 4.2.3 模型在短时交通流预测的应用 |
| 4.3 车辆跟驰惯性离散灰预测模型 |
| 4.3.1 交通流状态分析 |
| 4.3.2 惯性离散灰预测模型 |
| 4.3.3 模型在交通流状态判定中的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 张量数据流的交通流动力学参量灰预测模型 |
| 5.1 交通流动力学参量灰预测模型 |
| 5.2 张量交替最小二乘算法(ALS算法) |
| 5.2.1 张量ALS算法 |
| 5.2.2 张量ALS算法实例分析 |
| 5.2.3 张量ALS算法性能分析 |
| 5.3 张量交替最小二乘算法交通流动力学灰预测模型 |
| 5.3.1 建立张量交替最小二乘算法交通流动力学灰预测模型 |
| 5.3.2 模型的实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 张量数据流的交通流动力学耦合灰预测模型 |
| 6.1 张量周模式——灰色NDGM(1,1)模型 |
| 6.2 张量天模式——灰色滚动NDGM模型 |
| 6.2.1 灰色滚动NDGM模型定义 |
| 6.2.2 灰色滚动NDGM模型的性质 |
| 6.2.3 灰色滚动NDGM模型的结果分析 |
| 6.3 BP神经网络简介 |
| 6.4 张量多模式耦合灰预测模型 |
| 6.4.1 张量耦合模型算法 |
| 6.4.2 张量耦合模型的实例分析 |
| 6.4.3 张量耦合模型的结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 公开发表学术论文与博士学位论文的关系 |
| 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.2.1 概率语言环境下的决策问题 |
| 1.2.2 概率不确定语言环境下的决策问题 |
| 1.2.3 对偶概率语言环境下的决策问题 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容及结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 论文创新工作说明 |
| 第二章 研究现状 |
| 2.1 基于概率型语言信息基本测度的研究现状 |
| 2.2 基于概率型语言信息决策方法的研究现状 |
| 2.3 基于概率型语言信息偏好关系的研究现状 |
| 2.4 基于概率型语言信息群共识的研究现状 |
| 2.5 基于概率型语言信息决策问题的应用 |
| 第三章 概率语言层次分析法及其在雄安新区绩效评估中的应用 |
| 3.1 基础知识 |
| 3.1.1 基本术语 |
| 3.1.2 层次分析法的一般过程 |
| 3.2 概率语言判断矩阵 |
| 3.2.1 概率语言判断矩阵的定义 |
| 3.2.2 概率语言判断矩阵群决策问题的基本描述 |
| 3.3 基于概率语言判断矩阵的决策过程 |
| 3.3.1 概率语言判断矩阵的一致性 |
| 3.3.2 群概率语言判断矩阵的一致性 |
| 3.3.3 概率语言判断矩阵的优先顺序 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 概率语言层次分析法的应用过程 |
| 3.4.2 比较分析 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 不完全混合概率语言环境下中国新四大发明的影响力分析 |
| 4.1 基础知识 |
| 4.2 不完全的概率语言偏好关系 |
| 4.2.1 不完全加型概率语言偏好关系和修复算法 |
| 4.2.2 不完全乘型概率语言偏好关系和修复算法 |
| 4.3 确定方案的优先顺序 |
| 4.3.1 不完全混合概率语言多准则决策问题的基本描述 |
| 4.3.2 一致性检查和增进方法 |
| 4.3.3 不完全混合概率语言多准则决策的基本过程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 计算过程 |
| 4.4.2 比较分析 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 概率不确定语言环境下的共识性及其在虚拟现实产业上的应用 |
| 5.1 基础知识 |
| 5.2 概率不确定语言术语集之间的一些测度 |
| 5.2.1 概率不确定语言术语集之间的距离测度 |
| 5.2.2 概率不确定语言术语集之间的可能度 |
| 5.3 概率不确定语言偏好关系的共识性 |
| 5.3.1 概率不确定语言偏好关系 |
| 5.3.2 基于距离测度的共识过程 |
| 5.3.3 基于相似度的共识过程 |
| 5.3.4 基于可能度的选择过程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 计算过程 |
| 5.4.2 比较分析 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 不完全概率不确定乘型语言偏好关系的修复和对网络舆情管理方式的评价 |
| 6.1 基础知识 |
| 6.2 概率不确定乘型语言偏好关系 |
| 6.2.1 概率不确定乘型语言术语集之间的可能度 |
| 6.2.2 概率不确定乘型语言偏好关系 |
| 6.2.3 不完全概率不确定乘型语言偏好关系 |
| 6.3 不完全概率不确定乘型语言偏好关系的修复 |
| 6.3.1 不完全概率不确定乘型语言偏好关系的具体修复过程 |
| 6.3.2 概率不确定乘型语言偏好关系的一致性 |
| 6.3.3 基于概率不确定乘型语言偏好关系的群决策过程 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 计算过程 |
| 6.4.2 比较分析 |
| 6.5 结论 |
| 第七章 对偶概率语言加权相关系数及其在人工智能项目上的应用 |
| 7.1 基础知识 |
| 7.1.1 基本术语 |
| 7.1.2 距离测度 |
| 7.2 对偶概率语言术语集之间的相关系数 |
| 7.2.1 对偶概率语言术语集之间的相关系数 |
| 7.2.2 对偶概率语言术语集之间的加权相关系数 |
| 7.3 基于对偶概率语言加权相关系数的多属性决策 |
| 7.3.1 对偶概率语言环境下的多属性决策问题的基本描述 |
| 7.3.2 对偶概率语言术语集的熵 |
| 7.3.3 确定权重 |
| 7.3.4 基于对偶概率语言加权相关系数的多属性决策过程 |
| 7.4 算例分析 |
| 7.4.1 计算过程 |
| 7.4.2 贴进度系数比较分析 |
| 7.4.3 概率语言决策矩阵比较分析 |
| 7.5 结论 |
| 第八章 基于对偶概率乘型语言术语集间可比度的灰色关联度分析方法及其在云企业的应用 |
| 8.1 基础知识 |
| 8.2 对偶概率乘型语言偏好关系 |
| 8.2.1 对偶概率乘型语言偏好关系 |
| 8.2.2 对偶概率乘型语言偏好关系之间的可比度 |
| 8.3 对偶概率乘型语言灰色关联度分析方法 |
| 8.3.1 确定准则的权重 |
| 8.3.2 扩展的灰色关联度分析法 |
| 8.3.3 基于对偶概率乘型语言偏好的多准则决策过程 |
| 8.4 算例分析 |
| 8.4.1 计算过程 |
| 8.4.2 与扩展的TODIM方法比较 |
| 8.4.3 与扩展的VIKOR方法比较 |
| 8.4.4 参数ξ的敏感度分析 |
| 8.5 结论 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 全文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间论文发表情况 |
| 攻读博士学位期间主持和参与科研项目情况 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 边坡稳定性研究现状 |
| 1.2.1 静力作用下边坡稳定性研究现状 |
| 1.2.2 降雨影响下边坡稳定性研究现状 |
| 1.2.3 地震作用下边坡稳定性研究现状 |
| 1.3 临坡路基稳定性研究现状 |
| 1.3.1 静力作用下临坡路基稳定性研究现状 |
| 1.3.2 地震作用下临坡路基稳定性研究现状 |
| 1.4 含隧道的边坡稳定性研究现状 |
| 1.5 本文研究的主要工作和技术路线 |
| 第2章 残弱岩体的成分及特征 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 残弱岩体的成分 |
| 2.2.1 残弱岩体粒组及粒度成分 |
| 2.2.2 残弱岩体中矿物成分的类型 |
| 2.2.3 矿物成分与粒相的关系 |
| 2.3 膨胀性矿物及其特征 |
| 2.3.1 膨胀性矿物 |
| 2.3.2 矿物的物化性质 |
| 2.3.3 矿物的力学性质 |
| 2.3.4 矿物的微观组构特征 |
| 2.4 残弱岩体的力学特征 |
| 2.4.1 残弱岩体单轴抗压强度 |
| 2.4.2 裂隙面倾角对抗压强度的影响 |
| 2.4.3 残弱岩体的工程力学特征 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 残弱岩质边坡冲刷试验研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 残弱岩体崩解测试 |
| 3.2.1 残弱岩体的宏观特征 |
| 3.2.2 残弱岩体裂解发展阶段 |
| 3.2.3 崩解碎屑物分析 |
| 3.2.4 碎屑物力学参数测试 |
| 3.3 残弱岩质边坡冲刷试验 |
| 3.3.1 试验装置研制 |
| 3.3.2 试验方案 |
| 3.3.3 试验过程 |
| 3.3.4 试验结果分析 |
| 3.3.5 冲刷量影响因素的敏感性分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 静力及地震作用下土质临坡路基稳定性分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 有限元极限分析法简介 |
| 4.2.1 单元离散 |
| 4.2.2 数学规划模型的构建 |
| 4.2.3 网格自适应划分技术 |
| 4.2.4 计算机实现步骤 |
| 4.3 静力作用下土质临坡路基稳定性分析 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 数值模型 |
| 4.3.3 影响因素分析 |
| 4.3.4 破坏模式分析 |
| 4.4 地震作用下土质临坡路基稳定性分析 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 数值模型 |
| 4.4.3 影响因素分析 |
| 4.4.4 破坏模式分析 |
| 4.5 结果对比与验证 |
| 4.5.1 静力作用下承载力系数Nc的比较 |
| 4.5.2 地震作用下承载力系数Nce的比较 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 静力及地震作用下岩质临坡路基稳定性分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于Hoek-Brown破坏准则的有限元极限分析法 |
| 5.2.1 Hoek-Brown破坏准则简介 |
| 5.2.2 Hoek-Brown破坏准则的光滑化处理 |
| 5.3 静力作用下岩质临坡路基稳定性分析 |
| 5.3.1 基本假定 |
| 5.3.2 网格划分 |
| 5.3.3 计算结果与讨论 |
| 5.3.4 极限破坏模式分析 |
| 5.3.5 工程设计建议 |
| 5.4 地震作用下岩质临坡路基稳定性分析 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 数值模型 |
| 5.4.3 计算结果与讨论 |
| 5.4.4 破坏模式分析 |
| 5.5 .结果验证与对比 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 含隧道的岩质边坡稳定性分析 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 水平地面中隧道稳定性分析 |
| 6.2.1 隧道三维非线性极限分析 |
| 6.2.2 基于最大熵原理的隧道可靠性分析 |
| 6.2.3 概率数值结果 |
| 6.2.4 影响因素分析 |
| 6.3 隧道存在对岩质边坡稳定性影响分析 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 数值模型 |
| 6.3.3 计算结果与讨论 |
| 6.3.4 破坏模式分析 |
| 6.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间论文、科研项目及获奖情况) |
| 附录B 设计表格 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究 |
| 1.2.2 国内研究 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 露天矿生产系统随机性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 露天矿生产系统分析 |
| 2.3 露天矿生产系统影响要素分析 |
| 2.3.1 资源条件对露天矿生产的影响 |
| 2.3.2 生产工艺系统对露天矿生产的影响 |
| 2.3.3 生产工艺环节对露天矿生产的影响 |
| 2.4 露天矿生产系统随机过程分析 |
| 2.4.1 随机过程理论的产生与应用 |
| 2.4.2 露天矿生产系统随机模拟方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于组合模型的露天矿生产指标分析与预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的DGM(1,1)露天矿产量预测算法 |
| 3.2.1 露天矿生产产量指标构成 |
| 3.2.2 基于离散时间序列GM(1,1)的产量预测 |
| 3.2.3 引入缓冲算子提高GM(1,1)精度 |
| 3.2.4 基于灰色关联度的BP改进算法 |
| 3.3 多元时空序列Markov链分析 |
| 3.3.1 马尔科夫序列 |
| 3.3.2 多元时空序列马尔科夫链分析 |
| 3.4 基于改进的DGM(1,1)露天矿产量预测 |
| 3.4.1 安家岭露天煤矿基本情况 |
| 3.4.2 基于DGM(1,1)露天煤矿产量模拟与预测 |
| 3.4.3 基于GM-BP算法的生产材料消耗分析 |
| 3.5 基于多元Markov链露天矿产量分析与预测 |
| 3.5.1 煤矿产量多元时空序列Markov链分析 |
| 3.5.2 煤矿产量多元指标Markov链模型求解过程 |
| 3.5.3 露天矿产量预测分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 露天矿设备性能状态分析与预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 露天矿设备故障及状态识别方法 |
| 4.2.1 随机变量相关性分析 |
| 4.2.2 主成分分析基本流程 |
| 4.2.3 求特征值和特征向量法计算主元 |
| 4.2.4 核主元分析方法 |
| 4.3 露天矿设备故障随机分析 |
| 4.3.1 露天矿设备主成分分析 |
| 4.3.2 BP-ARIMA故障随机性分析 |
| 4.3.3 故障时长灾变预测 |
| 4.4 基于DHMM露天矿设备故障状态分析 |
| 4.4.1 露天矿设备故障统计 |
| 4.4.2 隐马尔科夫模型原理 |
| 4.4.3 基于DHMM的设备状态分析 |
| 4.5 矿用卡车730E状态分析 |
| 4.5.1 矿用卡车730E概况 |
| 4.5.2 730E性能参数离散化 |
| 4.5.3 DHMM模型求解与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑设备维修的生产调度问题建模和优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混合整数规划模型 |
| 5.2.1 问题假设 |
| 5.2.2 卡车—电铲混合整数规划模型 |
| 5.3 产能目标的约束不等式 |
| 5.4 求解算法设计 |
| 5.4.1 三阶段算法过程 |
| 5.4.2 代理指标分析 |
| 5.5 计算实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 活动星系核的简介 |
| 1.1 活动星系核的观测特征 |
| 1.2 活动星系核的主要辐射机制 |
| 1.3 活动星系核的物理结构 |
| 第2章 活动星系核的光变 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 活动星系核光变的基本特征 |
| 2.3 活动星系核光变的数学描述 |
| 2.3.1 光变曲线之间的时间延迟 |
| 2.3.2 光变的功率谱(PSD) |
| 2.3.3 光变曲线的结构函数 |
| 2.3.4 阻尼随机漫步模型 |
| 2.4 活动星系核的颜色光变 |
| 2.4.1 颜色光变的发现以及物理解释 |
| 2.4.2 颜色光变的传统计算 |
| 2.4.3 颜色光变的角度描述 |
| 2.4.4 时标依赖的颜色光变 |
| 2.4.5 用不均匀吸积盘模型解释颜色光变 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 类星体紫外光变的研究 |
| 3.1 从光学到紫外: 深入吸积盘内部 |
| 3.2 紫外光变的类星体样本 |
| 3.2.1 GALEX望远镜的介绍 |
| 3.2.2 GALEX数据与光变曲线 |
| 3.3 紫外波段光变曲线的结构函 |
| 3.4 紫外波段的光变对称性 |
| 3.5 紫外波段的颜色光变 |
| 3.5.1 从结构函数到颜色光变 |
| 3.5.2 紫外波段颜色光变的角度描述 |
| 3.5.3 对测光误差带来影响的改正 |
| 3.6 关于颜色光变的进一步讨论 |
| 3.6.1 颜色光变的红移依赖关系 |
| 3.6.2 与不均匀吸积盘模型结果的对比 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 NGC 5548: 颜色光变的个源分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 NGC 5548的Swift观测 |
| 4.2.1 Swifi望远镜的介绍 |
| 4.2.2 活动星系核的Swift多波段光变观测 |
| 4.3 照射/再辐射的吸积盘模型 |
| 4.4 观测和模拟光变曲线的对比: 时间延迟 |
| 4.5 观测和模拟光变曲线的对比: 光变曲线 |
| 4.6 观测和模拟光变曲线的对比: 颜色光变 |
| 4.6.1 针对完美采样的模拟光变曲线 |
| 4.6.2 按照观测光变曲线来采样模拟光变曲线 |
| 4.7 讨论 |
| 4.7.1 照射/再辐射模型的传统缺陷 |
| 4.7.2 颜色光变对它新的挑战 |
| 4.8 小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 对结构函数斜率的思考 |
| 5.2 混合的吸积盘模型 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
