翰林学研 普通课题目录（应用数学）

课题名称

改进粒子群优化的极限学习机软测量建模方法

工业过程常含有显著的非线性、时变等复杂特性,传统的极限学习机有时无法充分利用数据信息,故所建软测量模型预测性能较差。为了提高极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种改进粒子群优化的极限学习机软测量建模方法。首先,利用高斯函数正态分布的特点实现惯性权重的自适应更新,并线性变化学习因子,以提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索性能;然后,将该算法用于优化极限学习机的惩罚系数和核宽,得到一组最优超参数;最后,将该方法应用于脱丁烷塔过程软测量建模中。仿真结果表明,优化后的极限学习机模型预测精度有明显的提高,验证了所提方法不仅是可行的,而且具有良好的预测精度和泛化性能。

基于需求预测的服务业排班系统开发与设计

为克服服务业排班受天气及节假日等因素的影响严重,企业增加临聘人员后排班难度大的问题,设计基于需求预测的排班系统。利用历史数据建立季节性需求预测模型,预留人机交互接口,实现非人为因素的合理修改;应用遗传算法对服务需求进行混合排班,确定各类型员工各时段排班人数;基于C#.NET技术应用Access实现软件开发建立排班系统。以某大型超市为例,经调试系统实现了基于预测的多工种混合排班,排班效果理想。基于需求预测的服务业排班系统能够有效地实现对人力资源需求的提前响应,较好地调节人力资源供需矛盾,对相关行业人力资源配置具有一定的借鉴意义。

基于数学模型的二维插装水泵设计

分析了我国水资源分布情况与应用于海水淡化的水泵的使用现状。基于传统水泵,提出了一种由多组单元泵组插装而成的二维插装水泵。单元泵组由两个单元泵组成,通过两个单元泵的配合可以消除流量脉动。基于其中的基础组件,即两个单元泵的组合特性展开了研究。通过理论分析与相对于传统轴向柱塞水泵、离心泵的对比,解释了二维插装水泵的工作原理,说明了二维插装水泵的潜在优势,包括结构力平衡、排量大、油水分离、无结构性流量脉动等。