基于投影寻踪模型的桥梁耐久性评价

针对桥梁耐久性评价中指标的高维非线性和非正态性的特点,提出基于投影寻踪模型的桥梁耐久性评价。用加速遗传算法对投影寻踪模型的最优投影方向进行计算,将评价中多维指标数据投影为一维投影数据。工程应用实例表明,该评价模型具有很强的客观性、适用性和可操作性,为桥梁耐久性评价提供了一种新方法。     

投影寻踪模型评价轨道网规划方案研究

为避免主观评价方法的局限,采用基于样本数据驱动的探索性数据分析原理的投影寻踪模型对轨道网规划方案进行综合评价;给出该模型的建模步骤,并采用实码加速遗传算法实现该模型的求解.采用投影寻踪综合评价模型将轨道规划方案多维评价指标集合成一维投影评价值,根据投影值结果对规划方案进行排序,根据投影方向向量值对各评价指标对综合评价值的贡献程度进行了分析.对综合评价定量判断结果通过与方案定性分析的对比,表明该方法符合实际决策要求,模型可靠适用.     

互通式立体交叉方案综合评价方法

基于投影寻踪算法的基本原理和求解过程,提出互通立交方案设计综合评价方法,该方法直接从待评样本本身寻求各评价指标的客观权重,避免了主观评价法评价指标权重的确定存在着主观依赖性、评价结果受到人为赋权的干扰问题.采用实码加速遗传算法对投影指标函数进行优化,求解最优投影方向向量,可有效地解决高维数据全局寻优的难题.     

基于粒子群算法的投影寻踪分类模型研究

投影寻踪分类模型将高维分析问题的数据投影到最佳投影方向上,将其转化为一维问题进行分析研究,其实质是一种降维处理技术,以达到在低维空间分析高维非线性数据的目的．寻找最佳投影方向是一个优化搜索过程,PSO算法可以有效地应用于投影寻踪分类模型中最佳投影方向的搜索．用最佳投影方向计算样本数据的最佳投影值,根据K-均值聚类算法对投影值进行聚类,获取聚类结果．     

基于投影寻踪动态聚类的快速路交通状态判别

为了提高快速路交通运行状态的判别精度,利用地点交通参数与交通状态之间的映射关系,提出了基于投影寻踪动态聚类模型的快速路交通状态判别方法.该方法综合投影寻踪技术和动态聚类方法构造投影指标函数,采用混合蛙跳算法优化投影指标函数的投影方向获得最佳投影方向,并利用仿真数据标定了交通状态判别阈值.结合仿真数据和实测数据进行了实验验证和对比分析.实验结果表明,投影寻踪动态聚类模型能够有效提高快速路交通状态判别精度,平均判别率为97.01%,平均误判率为0.86%,平均判别精度分别比BP神经网络模型和模糊C均值聚类模型方法提高了8.9%和4.5%.      

枢纽互通立交设计主要技术指标综合评价体系及方法研究

该文针对枢纽互通立交设计多方案比选问题,从枢纽工程规模、运营使用效率、交通安全等3方面择优筛选了12项具体评价指标,建立了一套综合评价体系,研究了基于投影寻踪法的客观评价方法,为今后大型枢纽互通立交设计项目的多方案比选提供了新思路。     

基于投影寻踪原理的HOV车道综合评价方法研究

HOV车道预期效果的综合评价作为实践运用的重要依据，愈来愈受到关注。为了客观、科学地作出定量评价，在建立HOV车道综合评价体系的基础上，基于投影寻踪原理，提出HOV车道的综合评价方法；并选择具体路段，针对HOV车道的使用效果进行预测分析，为其在我国的实践应用提供参考。     

投影寻踪分类模型在中国工业经济效益综合评价中的应用

为提高工业经济效益综合评价模型的分辨率,提出了一种有效的和通用的模型——投影寻踪分类模型.采用基于实数编码的加速遗传算法寻找最优的投影方向,同时用投影方向信息研究了各因子对中国工业经济效益综合评价的影响水平.取得了符合客观实际的分类结果.     

基于粒子群算法的虚拟应急物流风险识别投影寻踪模型

应急物流风险分析与识别是一项复杂的系统工程,为了提高虚拟应急物流的风险管理,本文结合虚拟应急物流的特殊性,提出了基于投影寻踪的虚拟应急物流风险分析与识别模型,在此基础上,通过引入罚函数法,提出了基于粒子群算法的求解思路.最后,以实例分析了该方法的科学性、合理性,并与神经网络模型进行了比较分析.结果表明:基于粒子群算法的虚拟应急物流风险识别投影寻踪模型的精度较高,能很好地反映事物发展的规律,有效地改善了风险分析精度.     

基于油液监测的船舶柴油机故障预测与健康管理技术研究

以连续监测收集的油液光谱数据为依据,提出了基于统计过程控制（SPC）的船舶柴油机故障预测方法,将主要磨损元素的质量浓度梯度作为质量特性指标,运用SPC技术对各质量特性进行了统计分析.结果表明,此船舶柴油机可能存在异常因素而导致磨损状态处在统计控制之外,需要查找故障的根源;并基于上述获得的油液监测数据,利用投影寻踪（PP）方法对此船舶柴油机整机性能退化程度进行了综合评定,制定了相应的评判标准.     

我国海上运输关键节点安全评价研究

海上运输关键节点安全评价研究是保障我国海上运输通道安全的重要环节,为科学全面评价我国海上运输关键节点的安全状况,本文建立评价指标体系,引入投影寻踪方法构建安全评价模型,通过遗传算法求解,对关键节点的安全状况进行评价,并挖掘相关海峡的主要安全威胁.评价结果表明,涉及我国重要物资如石油、集装箱运输的霍尔木兹海峡、马六甲海峡、曼德海峡及苏伊士运河的安全水平相对较低,而且印尼地区的龙目海峡、巽他海峡及望加锡海峡的安全状况也相对较差.评价结果为我国制定保障海上运输安全措施及做出相关管理决策提供科学依据,对提高我国海上运输安全性与可靠性具有重要意义.     

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海上能源运输通道安全系统是一个由海上运输活动引致的涵盖港口安全、海上航线安全、峡口安全等因素衔接而成的链条式系统,存在诸多复杂性.由于对外进口依赖过高、所经地区和海域情况复杂等因素,我国海上能源运输系统安全存在一定隐患.因此基于复杂系统理论,综合考虑经济、政治、军事、外交、自然等方面,构建海上能源运输通道的安全评价指标体系.应用投影寻踪技术,较好地解决海上能源运输通道复杂系统非线性高维数据问题.进一步引入基于实数编码的加速遗传算法,对与我国紧密相关的41个海域进行了一般状态、应急状态与战事状态的安全状况评价,评价结果证明了投影寻踪技术应用于海上能源运输通道评价的有效性.     

遗传算法在沥青混凝土路面评价体系中的应用

路面评价体系需要考虑到诸多因素,而且实现方法不一而足。从统计学角度出发,将投影追踪模型应用到该领域,以投影寻踪模型作为理论方法,通过遗传算法来实现模型求解。实例描述了该方法应用的关键步骤,并指出对于数据量充分、影响因素明确的准真系统,采用投影寻踪模型进行方案决策更具有客观性。     

一种新的道路交通安全综合评价方法

本文通过分析道路交通事故特点和道路交通安全影响因素,选取能够反映交通事故数量及严重程度的客观评价指标,应用最小欧氏距离法对各项指标进行层次分析,确定其权重值,建立了一套由定量指标构成的道路交通安全评价体系.针对现有评价方法的不足,本文结合投影理论对道路交通安全状况统计数据进行综合分析,提出了一种新的道路交通安全综合评价...     

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.      

基于重庆道路试验的车辆行驶工况影响因素分析

采用车辆道路试验方法,利用VBOX、尾气采集系统与陀螺仪对车辆行驶状况进行数据采集; 基于投影寻踪动态聚类的方法,结合带有精英控制策略的NSGA-Ⅱ对不同参数指标进行处理; 定量研究了参数指标对车辆燃油经济性和排放特性的影响程度,分析了特定工况下不同参数指标影响特性的变化规律。研究结果表明:在整个行驶工况中,加速度对车辆燃油经济性的影响权重为65.52%,对车辆比功率(VSP)特性的影响权重为35.03%,其中转弯半径对车辆VSP特性的影响权重为37.86%;在车速小于10 km·h-1时,对车辆燃油经济性影响最大的是转弯半径,影响权重为80.74%,对车辆VSP特性影响最大的是加速度,影响权重为82.82%;车速为10~40 km·h-1时,对车辆燃油经济性和VSP特性影响最大的是加速度,影响权重分别为34.01%和48.59%;当车速大于40 km·h-1时,对车辆燃油经济性影响最大的是坡度,影响权重为75.59%,对车辆VSP特性影响最大的是速度,影响权重为80.17%;当车辆处于下坡工况时,坡度对车辆燃油经济性的影响权重为69.84%,车速对车辆VSP特性的影响权重为56.37%;当车辆处于上坡工况时,加速度对车辆燃油经济性和VSP特性的影响权重分别为54.62%和94.24%。定量分析不同因素对车辆燃油经济性和VSP特性影响权重,不仅为提高车辆燃油经济性和改善车辆VSP特性提供实践支撑,同时也为智能车辆控制算法提供了重要理论依据。      

基于投影和密度的高维数据流聚类算法

在经典数据流的聚类算法基础之上,提出了一种基于投影和密度的高维数据流聚类算法——HpDenStream,该算法结合滑动窗口技术,采用投影算法对高维数据流进行降维处理,并运用密度聚类算法对降维后的数据进行异常数据检测。仿真实验结果表明:该方法占用的存储空间小,算法的工作量少,并提高了算法的执行效率。     

面向三维重建的视图坐标转换

结合面法几何学和工程制图的投影原理和制图规则,讨论了一二维坐标系下的各视图图形坐标到空间投景坐标的转换策略,通过引入二维半中间坐标系推导出了映射算子,并建立了各视图间对应点坐标在统一二维坐标系下的联动约束关系。     

基于投影决策方法的城市轨道交通线网评价

投影决策方法是一种基于矢量投影的原理建立起来的综合评价方法,该方法通过比较各方案投影值的大小来区分各方案的优劣。利用投影决策方法建立了城市轨道交通线网规划评价与决策模型,介绍了评价步骤,并通过实例验证了这种方法的应用能提高轨道交通线网规划评价的客观性、公正性、合理性。该方法可以为城市轨道交通网络规划方案的评价及方案优选服务,避免因人为失误而造成的决策偏差。     

基于DEA的慢行导向下控规指标优化方法研究

针对当前城市规划由“以车为本”转变为“慢行交通”导向的现状,既有规划指标已不再适用,提出了一种定量优化调整规划指标的模型与方法。首先,通过改进数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）模型评价控规下各片区既有规划指标与“慢行交通”导向下规划指标的协调程度,选出不协调的街区。其次,针对基本DEA投影模型的局限性,引入可控投影模型,并对其添加指标的C-AHP权重约束,建立改进DEA可控投影模型。再次,计算得出需要调整的指标及其调整幅度,达到“慢行交通”导向规划的目标。最后,以邯郸市南湖控规单元为例,评价既有规划指标的慢行协调性,计算得出不协调街区中各指标的调整系数和调整值。对比发现,优化后各街区的生产效率、规模效率均有提高,说明调整后的街区更符合“慢行交通”为主的规划需求,验证了优化方法的合理性和可行性。