基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法#谭国金，刘寒冰，孙平一*510152025303540（吉林大学交通学院）摘要：针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，把该损伤指标作为输入数据，采用粒子群算法优化RBF神经网络来识别结构的损伤。最后采用一座4×30m异型连续箱梁桥损伤识别的数值模拟计算来验证所提出方法...
基于全局粒子群算法的车轮定位参数视觉检测系统尺寸优化#卢雪，徐观，苏建，张立斌，孙丽娜**510152025303540（吉林大学交通学院,长春130022）摘要：针对现有汽车车轮定位参数检测系统尺寸较大、结构复杂的问题，提出了基于双目立体视觉的进行车轮定位参数检测方法。研究了小结构尺寸、大基线距的车轮定位参数双目视觉测量系统模型，构建了以系统水平面积最小为目标的最优目标函数，提出了采用粒子群算法对该目标函...
201303-0039-05doi基于粒子群优化算法中国能源需求预测摘要能源需求预测是能源规划和政策制定的基础。经济增长、总人口、产业结构、城市化率、能源消费结构以及技术进步等因素都会影响能源需求。采用粒子群优化算法，通过两种函数形式（线性和指数）建立了基于影响因素的能源需求预测模型。以1980-2005年的各指标数据作为训练样本进行模型的参数估计，并使用2006-2010年的相关数据作为检测样本来验证所建模型的有效...
