基于反向物流的废旧产品聚类方法研究

对反向物流的研究，有必要根据其特点和要求，对废旧产品进行相应的聚类，以简化原始数据，提炼废旧产品特征间相互作用的机理，挖掘不同类别废旧产品与环境之间的关系，进而可能揭示出一些具有物流意义的一般规律。在此基础上，根据不同类别的废旧产品进行研究，在总结反向物流实践基础上，形成可以指导不同类型产品发展反向物流的理论和方法，以方便反向物流组织实施、提高反向物流运行效率。     

基于B方法的UML类图形式化研究

统一建模语言（UML）是一种对软件密集系统进行可视化建模的语言,但UML不是形式化的建模语言,缺乏精确的语义描述,因此会导致一些问题。B方法是一种较成熟的软件形式化方法,具有精确性、无二义性等特点。文章用B符号来表示UML类图组成元素的语义及其映射关系,并给出了用B方法来描述UML类图的一种方法。     

空中目标威胁估计的模糊聚类方法研究

依据雷达工作特点和空中目标的具体情况,建立了描述空中目标威胁特性的共性指标体系,应用模糊聚类分析理论,提出了一种基于模糊动态聚类图来判别空中目标威胁程度的方法,并给出实例分析,以验证方法的可行性和有效性.结果表明,案例分析结论与实际情况吻合.     

基于模糊聚类与交通冲突的交叉口安全评价研究

交通冲突技术是国际上新兴的一种非事故统计技术。以交通冲突与混合当量交通量的比值(TC／MPCU)为评价指标，采用包含指标权重的模糊聚类迭代模型，评价交叉口安全水平的方法可应用于不同目的的地点安全评价。     

基于改进模糊聚类的东北集装箱运输内陆中转站布局研究

综合运用基于模糊等价矩阵的聚类模型,并考虑了增长率因素,能准确、合理的实现东北地区内陆集装箱中转站的布局分析,避免了仅以现状数据而没有考虑时间维影响的缺点,提出了东北地区应建立集装箱中转站的主要城市.为解决东北地区内陆集装箱运输网络中集装箱中转站的布局不合理问题提供决策参考.     

基于蚁群优化模糊C均值聚类算法的疲劳驾驶研究

通过收集大数据对汽车驾驶员的疲劳特征和疲劳参数进行学习,根据学习的参数将驾驶员的疲劳程度进行分类,提出了蚁群优化的模糊C均值聚类算法。在初步聚类中运用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,提供给模糊C均值聚类;利用模糊C均值聚类再次进行聚类,克服了单个聚类算法的缺点。仿真结果表明:文中方法比一般方法具有更好的性能和聚类效果。利用BP神经网络模式识别功能可以识别疲劳驾驶类别。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊聚类迭代模型的典型水文年选取研究

为了合理、有效地从众多实测水沙资料中选取具有代表性的水沙年,提出应用模糊聚类迭代模型选取典型水文年的方法,结合西江金鸡水文站的实测水沙资料,对模型进行计算,并与传统的频率法进行比较分析.结果表明:采用该模型不仅使选取的典型水文年在年总量和年内分配上均具代表性,且在计算过程中避免了人为确定权重和水沙分类标准的主观性,是一种较为客观、合理的选取典型水文年的方法.     

基于改进聚类方式的牵引负荷分类方法

为得到更为准确的牵引负荷分类结果,基于大量的牵引负荷实测数据,提出了一种改进后的自适应模糊C均值聚类方法. 该方法能够自动获取最佳聚类数,以馈线电流带电有效系数、最大值、平均值、95%值以及1～5阶样本矩作为聚类指标对实测牵引负荷进行聚类;然后采用非参数核密度估计方法对牵引负荷概率密度函数进行拟合,得到了每一类馈线电流概率分布模型. 结果表明:聚为一类的牵引负荷特征参数相近、概率分布相似.      

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从车辆装载（VFP）和车辆线路（VRP）联合优化多目标问题出发,对供应链中物流配送优化模型和多目标混合遗传算法进行了重点分析。综合应用基于RFID的货物远距离识别、自动存储和提取、计算机网络通讯技术以及智能控制等技术,开发了仓储物流中心管理系统。应用该系统可实现对货物的进出库及库存的管理与控制,从而提高物流的作业效率,节约物流配送成本。     

基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法

为构建更具代表性的机动车行驶工况,实测采集福州地区1辆机动车共20d的真实驾驶数据,选取14个特征参数表征运动学片段信息,运用主成分分析和K-means聚类划分运动学片段聚类,根据聚类中心的距离筛选备选片段并随机组合构建工况集合。提取11个特征参数计算构建工况的误差,选择集合中误差最小的工况作为构建工况,提出利用混合约束自编码器构建工况优化模型,并研究参数标定方法,最终将平均误差由2.97%缩小到2.39%。混合约束自编码器模型的分析验证结果表明,优化策略符合实际情况,可以有效避免随机选择带来的误差不确定性,验证了所提出行驶工况构建流程的合理性,并提升了工况预测的精确度,得到模型参数推荐值。对实现碳达峰目标下的机动车碳排放预测及排放控制具有重要的现实作用和意义。     

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把遗传算法应用到智能经济预测的模型选择问题中.首先，通过对已有的模型库中的模型进行编码得到遗传操作的种群，然后通过变异、交叉操作产生新的模型或者模型的组合，接着运用生成的模型进行自适应调节、学习从而得到模型的评价，用该评价作为个体的适应度进行选择操作.得到了较好的预测模型进行数据的预测.最后，文章结合我国客运量预测的实例进行了分析.     

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文章是国家“十五”科技攻关重点课题的部分研究成果，分析了ITS在国内外的发展现状以及存在的差异，指出在我国研究ITS 评价的必要性；进一步基于ITS 及其项目评价的特点与难点分析研究，应用霍尔三维结构构筑了ITS评价的三维框架，提出了面向对象的ITS评价方法，以及成本效益分析方法和成本效果分析方法，并讨论了各自的实用性。最后分析了ITS 评价的未来发展趋势，指出实验交通工程学在ITS 评价中的重要作用。     

基于HGA的智能交通调度优化方法研究

针对公交车辆运营调度的现状和存在的问题,采用免疫遗传算法对公交车辆智能调度进行优化研究.遗传算法的智能化特征能够有效地改善公交车辆运营调度的不足,提高公交车辆的静态调度能力.在此基础上结合生物免疫机制等边缘学科的理论,将免疫算法与遗传算法有机结合,提出一种改进型混合遗传算法,应用于公交调度管理中的优化,并与利用简单遗传算法的计算过程进行仿真和比较.仿真结果表明,该算法简单高效、稳定性好,能够较好地克服传统方法和现有遗传算法的不足,性能得到了显著提高,获得了满意的效果,提高了公交车辆的运营效率.     

基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法比较

针对智能汽车轨迹跟踪问题,基于模型预测控制原理分别采用运动学模型和动力学模型为预测模型,通过对非线性系统进行线性化和离散化处理,根据约束条件、目标函数设计了2种轨迹跟踪控制器。基于Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,在不同附着系数、不同车速下进行典型轨迹跟踪仿真试验。结果表明:不同工况下,2种模型预测控制器都有良好动态跟踪特性,动力学模型的跟随效果和控制平滑度略优于运动学模型。     

基于本体的智能化语义信息处理系统研究

研究了推理机在语义推理、查询分析方面的应用,设计并实现1个基于领域本体的语义信息处理的实验系统,建立了教育领域本体库,并构造教育领域的推理规则,通过测试表明该系统能够较为有效地实现语义检索,提高检索精度.     

复杂障碍物环境下基于转向约束的智能汽车路径规划方法研究

针对传统路径规划算法中所生成路径不平滑、不安全、生成速度慢等问题,利用双向快速搜索随机树(Bi-RRT)对无人驾驶中的路径规划算法进行了研究.首先利用车辆自身的转向约束构建满足车辆运动学要求的节点扩展空间,随后采用目标偏置采样策略以及双向搜索大大提高了RRT算法的规划速度,同时使用K-D树结合最大曲率约束定义最邻近点,最后对生成的路径剪枝并进行安全碰撞检测和贝塞尔曲线平滑处理,使之更符合车辆的动力学特性.研究结果表明:改进后的Bi-RRT算法的在搜索速度和算法开销上都有显著的提升,生成的路径也更加平缓,证明了该算法的有效性、实用性和适应性.     

基于DDC的智能楼宇监控系统设计

文章提出了一种基于DDC的楼宇自控系统的集成方案,通过对系统软硬件设计实现了对大楼照明、新风空调等系统的设备监控,具有一定的推广意义。     

基于人的信号配时方法研究

传统的信号配时都是以减少车辆的总延误为目标,这样并不能很好地体现出整个社会中人的时间价值.文中以减少所有通过交叉口的出行者的总延误为目标,在传统的信号配时方案的基础上,提出了一套新的配时方案,同时以减少出行者的总延误时间为目标给出了相应的延误评价公式.对杭州市文一路-古翠路口的实测交通数据进行分析,论证了本配时方案的有效性.