The capital supply curve in capacity expansion models: Some economic and algorithmic aspects

Capacity expansion models typically minimize the discounted cost of acquisition and operation over a given planning horizon. In this article we generalize this idea to one in which a capital supply curve replaces the usual discount rate. A capital supply curve is a means to model financial outlook, investment limits, and risk. We show that when such a curve is included in a capacity expansion model, it will, under certain conditions, provide a less capital intensive solution than one which incorporates a discount rate. In this article, we also provide an algorithm that solves capacity expansion models that incorporate a capital supply curve. The attractive feature of this algorithm is that it provides a means to utilize the “discount rate” models efficiently. Throughout, we give applications in power generation planning and computational experience for this application is also presented.     

MIS结构生成器—MISSG的设计与实现

MISSG是一个能支持“快速原型法”的通用生成工具,它不但能快速生成MIS结构的可执行原型,并且还具有“边执行——边维护”的生成方式,为MIS的生成和维护提供了一种全新的实用方法。本文阐述了MISSG的特点、组成结构和实现方法。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

一类广义延拓四元数矩阵的奇异值分解

从普通四元数矩阵的奇异值分解出发,给出了具有行或列对称结构的一类四元数矩阵(即广义四元数延拓矩阵)的奇异值、奇异向量与其母矩阵的奇异值、奇异向量之间的定量关系,推广了现有文献的结果。理论分析和数值实验的结果表明,就一大类广义四元数延拓矩阵而言,仅用母矩阵进行奇异值分解不但可以节省计算量和存储量,而且不影响任何数值精度。     

振动分析在钢桁架结构损伤预警中的应用

基于有限元分析软件ABAQUS平台,以一种钢桁架结构为例进行数值仿真分析;以白噪声信号作为环境激励信号,对钢桁架结构进行振动分析;结合虚拟脉冲响应函数和小波包能量谱分析法,对钢桁架结构在环境信号激励下进行损伤预警。最后,比较了不同测点的预警效果。结果表明:这两种方法的同时使用,对钢桁架结构在环境激励下进行损伤预警的效果十分明显,具有很好的工程应用价值。     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

反导作战指控系统信息流时延模型研究与应用

在现代反导作战中,如何规划反导作战指控系统从而缩短目标、指挥信息传输时间和提高指挥精度是很重要的问题。基于此展开讨论,首先设计规划了3种反导作战指控系统信息流时延模型并提出了应用原则,其次分别以一典型3 500 km TBM和不同射程TBM为例进行了时延模型仿真计算和分析,最后通过分析计算结果给出反导作战指控系统建设性结论。     

基于不同模式的反导作战管理与敏感性分析

针对反导作战指控系统作战管理任务与过程,分别构建了层次式、中心式和分布式3种作战管理模式。基于3种管理模式,采用以仿真系统搭建作战环境进行对抗的仿真评估方法,以拦截比率（发射数/拦截数）为评估参数对不同作战管理模式的效能进行了仿真评估,同时对影响评估效能的参数进行了敏感性分析。根据分析评估结果,明确了在不同作战样式下采用不同作战管理模式的基本原则。     

近程反导中拦阻射击模式和多重命中体制研究

在近程反导中,片面强调提高高炮随动系统的跟踪瞄准速度,已经不现实,通过对拦阻射击模式的研究,探讨了采用多重命中体制弥补随动系统缺陷的可行性。     

实战条件下防空反导兵器指挥控制通信系统性能评估

以实战条件下指控通信链路的性能为研究对象,通过建立通信链路模型和实战环境模型(信道传输模型和干扰敏感模型),建立干扰模式库,研究指控通信链路在实战条件下的性能,并选取典型通信系统在典型干扰模式下在仿真平台上进行验证.结果表明,该技术能对通信系统性能进行全面评估.