周汉陵
- 作品数：9 被引量：36H指数：2
- 供职机构：中南大学资源与安全工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程矿业工程经济管理更多>>
- 铀资源技术经济评价专家系统的开发
- 2013年
- 文章从需求分析、系统设计和系统主要功能等方面介绍了铀资源技术经济评价专家系统的开发过程,建立了基于C/B/S混合模式以及ASP.NET技术,由铀资源数据库提供数据支持,具有决策分析、铀资源数据库管理、资料管理与综合查询等基本功能的技术经济评价辅助管理系统。
- 陈建宏周汉陵尹关华邓伟夏
- 关键词：技术经济评价专家系统
- 五元联系数在地铁施工风险综合评价中的应用被引量：26
- 2013年
- 为实现对地铁施工系统风险的动态分析,运用基于集对分析的五元联系数风险综合评价模型,建立地铁施工系统的风险综合评价体系。利用该风险综合评价体系,综合评价某段地铁施工项目的风险,并分析其风险态势以及风险发展趋势。结果表明,该风险综合评价体系可以避免传统评价方法不能对风险趋势做出合理预测的缺点,能够定量表达复杂系统的决策思维,在实际应用中具有可操作性,使风险评价结果更加科学合理。
- 李聪陈建宏杨珊周汉陵
- 关键词：集对分析地铁施工
- 矿业资本海外投资安全分析
- 矿业资本海外投资安全分析是一项非常复杂的系统工程，涉及的风险有:政治、经济、金融、环保、技术等风险因素。矿业投资项目的决策是矿业投资中重要的一环。因此对矿业资本海外投资涉及的风险进行系统分析，以及对决策分析中所依据的评价...
- 周汉陵
- 关键词：矿业风险分析量子粒子群辅助决策系统
- 文献传递
- 改进的QPSO-BP算法的铀价格预测模型及应用被引量：2
- 2013年
- 铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值。将通过优化搜索得到的粒子的位置向量解码作为网络的权值与阈值,选择网络结构5-11-1对铀价格进行预测。结果表明:QPSO-BP模型的预测精度(0.15%)高于PSO-BP模型(4.55%)与BP模型(30.86%)。泛化能力指标平均相对变动值为0.002 5,预测结果的泛化能力提高。相对误差分布集中,预测结果稳定。说明该模型在铀价格预测中有效,对项目投资决策有一定的参考价值。
- 陈建宏周汉陵于凤玲杨珊
- 关键词：价格预测量子粒子群算法
- 金属矿产资源可行性评价软件系统
- 文章从需求分析、系统设计和系统主要功能等方面介绍了金属矿产资源可行性评价软件系统的开发过程，建立了基于C/B/S混合模式以及ASP.NET技术，由金属矿产资源数据库提供数据支持，具有决策分析、金属矿产资源数据库管理、资料...
- 陈建宏周汉陵尹关华周智勇
- 关键词：金属矿产资源技术经济评价
- 走廊弯腰疏散行为试验研究被引量：6
- 2012年
- 为研究走廊里人群弯腰疏散行为,组织45名学生进行6组不同初始密度疏散试验,通过录像分析得出不同密度时弯腰疏散基本图,将结果与行走及爬行疏散比较。试验结果表明:弯腰和行走疏散的速度分别是1.4 m/s和1.7 m/s,而爬行疏散速度为0.73 m/s;在密度小于0.5人/m2时,3种疏散方式的流动速度相当;在密度大于0.5人/m2时,3种移动方式速度有明显差异;得出弯腰疏散的速度频率分布图,速度均值为:女生1.02±0.16 m/s,男生1.09±0.2 m/s;在低速度区,女生占很大比重,男生在高速度区的频率较高。
- 杨立兵陈建宏周汉陵
- 优势变精度粗糙集构建采矿方案评价体系的研究
- 2013年
- 影响采矿方案的因素错综复杂,为了建立科学合理的采矿方案评价体系,首先将影响因素进行分级,利用模糊数学确定各级影响因素的权重.由于噪声数据的存在,采用优势变精度粗糙集构建采矿方案评价体系,可以辨识规则间的不相容性,对条件属性进行约简,并生成最少偏好规则集,分类质量为100%.然后利用灰色关联度理论对约简后的属性进行优势分析,得到各属性对于方案的重要程度,完善采矿方案评价体系.研究结果表明:优势变精度粗糙集相对于经典粗糙集更具规则性,构建采矿方案评价体系是科学有效的.
- 陈建宏周汉陵邬书良杨珊于凤玲
- 关键词：采矿方案
- DELTA势阱改进QPSO优化BP算法及其应用
- 2015年
- 为了改进BP算法预测性能,提出QPSO-BP模型.该模型采用DELTA势阱改进的量子粒子群(QPSO)算法优化BP网络的权值与阈值,然后利用各年的GDP数据进行训练和预测.结果表明:经过DELTA势阱改进的QPSO优化BP算法模型比PSO-BP模型和BP神经网络更稳定,预测精度更高且泛化能力更强.与文献中所用模型的运算结果相比较,这种改进模型运算结果的相对误差和平均误差更小,在准确性上也有一定的优势.
- 于凤玲周扬陈建宏周汉陵
- 关键词：BP神经网络GDP
- 改进GTDM-NE模型对我国能源需求规律分析被引量：2
- 2014年
- 为了探求能源需求与各主要影响因素之间的关系及规律,通过对近年来我国能源需求量以及各影响因素指标的数据统计分析,建立基于改进灰靶决策及非等距(GTDM-NE)预测模型的能源需求规律模型体系。首先对能源需求的各影响因素进行预测,然后根据预测结果,对历年的各影响因素的灰色测度进行计算;其次,根据计算结果对影响因素进行改进灰靶决策分析,并将分析结果与能源需求量对应;最后,利用改进的GTDM-NE模型建立能源需求量与影响因素之间的规律关系式,并且利用这关系式对能源需求量进行预测与分析。研究结果表明:用GTDM-NE模型对能源需求量进行短期预测结果较精确。
- 于凤玲陈建宏周扬周汉陵
- 关键词：能源灰靶决策
