王乘
- 作品数：388 被引量：2,618H指数：23
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学天文地球水利工程更多>>
- 城市濒水岸地空间设计研究被引量：8
- 2005年
- 以城市濒水岸地空间的概念和范围为基础,从空间结构及景观要素方面来深入诠释城市濒水岸地空间的设计.初步探讨了城市濒水岸地空间结构的框架,试图使濒水岸地的开发改造与更大范围的城市空间发展相联系,解决原有的开发建设引起的矛盾和问题.
- 徐萱周均清王乘
- 关键词：景观要素
- 基于增强现实的交互式城市设计研究被引量：8
- 2006年
- 增强现实技术是虚拟现实技术的最新进展.首先根据我国国情,以平面标识块为核心提出了增强现实构建模式,并对涉及到的三维注册算法进行了推演.然后针对城市设计对虚实交互、人机交互的要求,提出了增强现实技术在城市设计领域的应用模式.应用实例表明,该应用模式能够有效地应用于城市设计领域.
- 任波李利军曹伟明王乘
- 关键词：城市设计
- 地壳块体脉冲响应的时间反转效应研究被引量：5
- 2001年
- 运用动态有限元方法 ,对地壳块体脉冲响应的时间反转过程进行了仿真研究 .结果表明 ,分布在较长时段上的量值较小的变化载荷 ,在一定的构造条件或边界条件下有可能累积成一个时间短、量值高的脉冲 .这一过程在物理上表现为先头发出的波与后继发出的波发生了多次叠加或干涉 .在这个认识基础上 ,对孕震以及发震的机理提出了新的看法 ,并就华北块体对渤海、黄海潮汐动态响应的仿真结果 ,进一步作出理论上的解释 .
- 郑文衡王乘陈湘鹏
- 关键词：动力学地震脉冲响应孕震有限元法地壳
- 面板堆石坝智能土石方平衡设计被引量：4
- 2004年
- 介绍土石方调配的任务识别、进度安排和资源分配方法.任务识别包括建筑场地划分、计算开挖量和填筑量、创建任务对象、创建任务包和任务包排序等过程,以无空间冲突优先、最短运距优先和任意规则为任务包进度安排规则,采用空间冲突率和总运距对任务包排序规则进行评估,在资源分配中确定了由6个因素构成的投标值等式.智能土石方平衡设计的关键是生成实时有效的最优调配方案.
- 陈燕王乘孙役燕乔
- 关键词：土石方平衡面板堆石坝资源分配
- 电力系统短期负荷预测方法的进展被引量：6
- 2004年
- 短期负荷预测对于电力系统的安全稳定运行起着重要的作用,尤其是近年来随着电力市场竞争机制的引入,准确的负荷预测能给电力系统带来巨大的经济效益,因此短期负荷预测一直是电力科技工作者们研究的热点问题。本文对短期负荷预测的研究方法加以分类总结,评述了各种方法在电力系统短期负荷预测中所取得的研究成果和存在的不足之处。
- 袁晓辉王乘张传勇袁艳斌袁艳斌
- 关键词：短期负荷预测小波分析数据挖掘支撑向量机
- 基于归一化方差的多分辨率图像融合方法被引量：11
- 2005年
- 针对遥感多光谱图像空间分辨率较低的问题,论文提出了一种基于归一化方差的多分辨率图像融合方法。该方法首先对图像进行二维小波变换,然后根据高频小波系数的均值和方差来定义图像局部灰度相关矩,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图像。试验结果证明融合图像在保留地物光谱信息和提高空间细节表现能力上都具有很好的效果。
- 陈少辉张秋文王乘周建中
- 关键词：小波变换图像融合
- 粒子群优化算法在电力系统中的应用被引量：278
- 2004年
- 粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果。随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力。
- 袁晓辉王乘张勇传袁艳斌
- 关键词：电力系统最优潮流计算机组组合谐波分析群体智能机器人技术
- 关于生命信息学研究中的若干重要发现被引量：5
- 2003年
- 本文概述生命信息学研究中若干重要的发现 ,简述这些研究成果在建立信息科学基础。
- 李宗荣周建中王乘张勇传
- 关键词：生命信息学还原论信息科学科学范式
- EOS/MODIS遥感技术在我国区域水土流失调查与监测中的应用展望
- 本文讨论了EOS/MODIS遥感技术在我国区域水土流失调查监测中的可用性,并从定性遥感和定量遥感两方面阐述了该技术在这一领域的应用前景和实现方法。
- 孙燕张秋文王乘
- 关键词：EOS/MODIS区域水土流失
- 文献传递
- 一种改进的自适应微粒群优化算法被引量：11
- 2008年
- 为了提高微粒群算法(PSO)优化高维目标的性能,提出了个体惯性权重自适应调整微粒群算法(PSO-IIW).PSO-IIW中微粒拥有个体的惯性权重以满足不同微粒对全局和局部搜索能力的不同需求,此权重在对微粒每次进化后的适应值进行评价的基础上被自适应地调整,以加快其收敛速度并逃离局部最优.用该方法与其他两种不同微粒群优化算法对3个经典函数在80,120和160维数进行仿真的结果进行比较,证明在解决高维度目标时可以有效提高微粒群算法的性能.
- 李剑王乘
- 关键词：微粒群优化惯性权重自适应进化算法
