导读:本文包含了模型优化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,神经网络,方程,算法,卷积,油管,凸轮。
模型优化论文文献综述
王彦通,刘文婷,姚淑霞[1]（2019）在《高压油管压力控制优化模型及应用》一文中研究指出文章针对2019年"高教杯"全国大学生数学建模竞赛A题——高压油管的压力控制,首先对问题进行了分析,然后给出了高压油管压力和密度随时间变化的模型,接着利用已知的参数,建立了凸轮转速的优化模型及求解,最后对添加喷油嘴后建立了高压油泵和减压阀的模型及参数的求解,并给出了一种新型设计方案。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年36期）
丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰[2]（2019）在《基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用》一文中研究指出经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。(本文来源于《机电信息》期刊2019年36期）
王辉,陈波波,廖昆[3]（2019）在《基于低碳激励型出清的跨省区发电权交易双层优化模型》一文中研究指出为打破省间交易壁垒,在经济发展的同时,促进清洁能源在全国范围内的优化配置,建立了基于低碳激励型出清的清洁能源跨省区交易双层优化模型。针对传统出清方式未充分考虑常规能源发电的环境负外部性,文章提出了一种低碳激励型出清方式,并以最大化交易的经济和环境效益为目标构建了交易中心出清模型。模型上层引入碳交易机制,将碳排放外部成本内部化;基于利润最大化建立了各发电商交易竞价决策模型;通过算例仿真,从多个角度验证了所提模型的有效性。研究结果表明,该模型不仅能够调动常规能源发电商的积极性,促进清洁能源发电的大范围消纳,还能够满足各发电主体的利益诉求,实现多方共赢。(本文来源于《可再生能源》期刊2019年12期）
夏鹏,刘文颖,张雨薇,汪宁渤,拜润卿[4]（2019）在《大规模风电送端电网风、火电耦合外送多目标优化模型及算法》一文中研究指出针对大规模风电送端电网风、火电共用输电通道解耦外送情况下,风电送出功率受阻、输电通道利用率不高等问题,在比较分析风、火电解耦/耦合外送运行特性基础上,以风电外送功率最大、输电通道利用率最高和火电机组运行成本最低为目标;以风电、火电机组日前调度出力为优化变量,构建了风、火电耦合外送多目标优化模型,并提出一种改进多目标差分进化模型的求解算法,最终得出一组风电、火电日前优化调度出力计划,为运行人员制定调度决策提供了科学依据。文章以某地电网为例,验证了所建模型的合理性及算法的有效性。(本文来源于《可再生能源》期刊2019年12期）
汪雅琴,夏春蕾,戴曙光[5]（2019）在《基于LeNet-5模型的手写数字识别优化方法》一文中研究指出作为深度前馈人工神经网络的一种,卷积神经网络在图像识别领域得到了成功应用。其中,最经典的卷积神经网络模型就是LeNet-5模型。在MNIST字符库上运用该模型,通过优化卷积层的样本训练方式,即将原来以每批固定输入样本数量、固定迭代次数的训练方式,优化为以每批不同输入样本数量、不同迭代次数的混合训练样本方式。优化后的训练方式能够减少预处理工作量,加快识别速度。实验结果表明:在保证样本训练时间相等的前提下,优化后的混合样本输入方式可以得到更高的识别率。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
冯婷婷,刘振宇[6]（2019）在《基于UML活动图模型测试场景自动生成的优化》一文中研究指出软件建模和软件测试在软件的开发过程之中起着非常重要的作用,目前关于UML模型生成测试用例的研究成为研究的热点之一,为了提高UML活动图模型测试场景的生成效率,优化了UML活动图模型生成测试场景的方法,还增加了活动图中泳道的使用。通过创建UML活动图模型,首先把活动图简化,并且把简化后的活动图转成有向图,通过对有向图进行两级遍历得到完整的测试场景,再通过对活动节点和转移边赋予权值,计算每一个测试场景的总权值优化测试场景的执行顺序。通过改进活动图生成测试场景的方法,提高了测试的效率,使得bug的发现时间提前,并且减少了场景的冗余。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年24期）
陈艳薇,闵文婷[7]（2020）在《基于DEA-Tobit模型的湖北省汽车零部件产业资源配置优化研究——以部分上市公司为例》一文中研究指出基于抽样调查法,选取2017年湖北省汽车零部件产业部分上市公司投入产出数据,利用数据包络分析(DEA)方法分析13个汽车零部件企业的纯技术效率和规模效率,建立Tobit回归模型分析影响资源配置效率的因素。研究表明:湖北省汽车零部件企业综合技术效率还有改进空间,上市公司综合技术未达到有效的主要原因在于资源规模配置不合理。其中存货周转率、企业规模、科研投入比、员工福利水平均对相关企业的资源配置有促进作用;而股东权益比率则有显着抑制作用,其中总资产利润率的抑制效果不明显。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2020年02期）
杨丰嘉[8]（2019）在《基于Log-Euclidean词袋模型与基于Stein核稀疏编码的人体行为识别算法的优化与改进》一文中研究指出人体行为识别作为计算机视觉研究热点,在智能监控、人机交互、运动分析等领域具有广泛的应用前景。文章运用时空特征协方差矩阵表征视频中人体行为,分别研究并改进了基于Log-Euclidean词袋模型与基于Stein核稀疏编码的人体行为识别算法。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年35期）
吴倩滢[9]（2020）在《基于胜任力模型的公务员培训体系优化》一文中研究指出鉴于当前公务员培训体系存在的一系列问题,将已经在企业人力资源管理中稳定运用的工具—胜任力模型引入公务员培训体系中。分析并总结不同部门、不同公务员的胜任素质,建立其特有的胜任力模型,将此模型投入与公共部门人力资源管理当中,可以有效解决目前公共部门人力资源管理体系存在的问题,优化公务员培训水平。(本文来源于《现代营销(经营版)》期刊2020年01期）
仝利朋,赵京考,吴德亮,宋佳珅,宋丹丹[10]（2019）在《玉米施肥量优化模型与土壤无机氮变化特征》一文中研究指出对"3414"田间试验各处理玉米产量和不同氮水平(N0=0、N1=93.75、N2=187.5、N3=281.25 kg/hm~2)下测定土壤无机氮,探究N、P、K不同配比施肥对玉米产量的影响和不同氮水平下土壤无机氮的变化特征。结果表明,施氮对玉米产量的影响达到差异显着水平,施磷、钾肥对玉米产量的影响差异不显着。随着施氮量升高,玉米产量先升高后稳定,通过方差分析确定当地最佳推荐施氮量变化范围为93.75～281.25 kg/hm~2。施氮可以提高1 m土壤中铵态氮和硝态氮的积累量。铵态氮易被固定,拔节期以后,土壤中铵态氮积累较为稳定。硝态氮在土壤中变异较大,尤其在高施氮量(281.25 kg/hm~2)时,1 m土体中硝态氮积累量显着增加。无机氮总量与施氮量显着相关,当施氮量为281.25 kg/hm~2时,大大增加中期(抽雄期)氮素损失风险,确定安全施氮量处于187.5～281.25 kg/hm~2。提高产量、减少氮素损失的生产目标,207.27 kg/hm~2的施氮量为当地经济安全施氮量。(本文来源于《玉米科学》期刊2019年06期）
模型优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
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。
写法范例：
经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。
（2）本文研究方法
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。
模型优化论文参考文献
[1].王彦通,刘文婷,姚淑霞.高压油管压力控制优化模型及应用[J].科技创新与应用.2019
[2].丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰.基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用[J].机电信息.2019
[3].王辉,陈波波,廖昆.基于低碳激励型出清的跨省区发电权交易双层优化模型[J].可再生能源.2019
[4].夏鹏,刘文颖,张雨薇,汪宁渤,拜润卿.大规模风电送端电网风、火电耦合外送多目标优化模型及算法[J].可再生能源.2019
[5].汪雅琴,夏春蕾,戴曙光.基于LeNet-5模型的手写数字识别优化方法[J].计算机与数字工程.2019
[6].冯婷婷,刘振宇.基于UML活动图模型测试场景自动生成的优化[J].电子设计工程.2019
[7].陈艳薇,闵文婷.基于DEA-Tobit模型的湖北省汽车零部件产业资源配置优化研究——以部分上市公司为例[J].现代商贸工业.2020
[8].杨丰嘉.基于Log-Euclidean词袋模型与基于Stein核稀疏编码的人体行为识别算法的优化与改进[J].科技创新与应用.2019
[9].吴倩滢.基于胜任力模型的公务员培训体系优化[J].现代营销(经营版).2020
[10].仝利朋,赵京考,吴德亮,宋佳珅,宋丹丹.玉米施肥量优化模型与土壤无机氮变化特征[J].玉米科学.2019
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