高速公路诱增交通量经济预测研究

根据经济与交通之间的关系，提出价量比稳定假设，建立了诱增交通量经济预测模型，给出了模型参数的确定方法和相关的函数模型，讨论了进行诱增交通量预测的方法和步骤，最后结合实例对该方法进行了验证．     

用非线性规划法推断道路交通OD分布

本文根据极大熵原理，提出了一种利用非线性规划推断道路交通OD分布的方法，同时结合一个实例，检验了该方法的有效性，计算结果表明，推算精度是令人满意的，因而方法是可行的，有一定的实际意义。     

锦赤线青沟梁隧道施工监理

结合铁赤线青沟梁隧道的监理过程，介绍了青沟梁隧道的特点，主要工程部位的施工方法，量测方法，具体阐述了隧道监理的过、方法，从中取得了经验。     

关于规范中偏心受压构件计算方法的探讨

公路规范一直缺少关于偏心受压构件稳定性计算的公式，只是用限制偏心矩增大系数的方法来保证构件的稳定性，文中分析了这种计算方法的可靠性，指出了规范方法存在的缺陷，并初步提出了其解决方法．     

求解网络流的交通场方法

通过研究公路网规划工作中的交通ＯＤ推算方法，指出了目前常见方法推算精度不高的问题，提出了建立在交通场基础上的新型ＯＤ推算方法，并介绍了该方法及其原理。     

光流的计算技术

光流场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息。文中对现有光流读物方法作了全面的评述，这些方法包括：微分法，匹配法，基于能量的方法，基于相位的方法以及神经动力学方法。首先提出了一个光流技术的性能评价准则而后系统地研究了五类光流技术的理论模型和计算原理，并对它们的性能作了深入的分析与评估。     

基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化在分组数据中的应用

对一种基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化做了改进，并将改进后方法应用于分组数据的统计推断中，用来计算未知参数的近似极大似然估计和区间估计．改进后的方法弥补了原方法有时不能满足Sn（f）≈S（f）的缺点．该方法思想简单，易于执行，并且是非迭代，任意维的．所以，通过实例模拟，还可以看出该方法运行速度快，远优于Gibbs抽样、EM算法等其它几种方法．而且运算结果精度高，尤其表现在未知参数的区间估计上．因此提供了一种计算未知参数估计的简单方法．     

基于进出口匝道流量的高速公路OD矩阵

分析了高速公路进出口匝道的交通流量特征及其与OD矩阵的关系，建立了高速公路进出口匝道交通量关系模型，生成了高速公路匝道系统的状态空间模型，分析了OD矩阵自身的特点，得到OD矩阵的约束关系，对常规的卡尔曼滤波方法进行了约束条件修正，从而形成了约束卡尔曼滤波递推方法。通过模拟数据的计算分析，约束卡尔曼滤波递推方法的性能与卡尔曼滤波递推方法相比有了很大的提高，能够较好地对高速公路上的时变OD矩阵进行跟踪，求解结果满足现代高速公路控制的需要。     

雷达杂波相关功率谱特性的AR模型及其模拟

研究了雷达相关杂波功率谱特性的AR模型及其模拟方法，在现有功率谱估计方法的基础上，提出了具有约束条件的修正LEVISON递推算法，并同时给出了AR模型阶数的估计方法，最后，给出了计算机仿真结果。     

识别转子平衡状态的一种方法

引入几个描述信号功率谱特征变化的特征因子，通过试验的方法，对转子轴承处振动响应信号的频谱做了较深入的研究，由此提出了一种识别转子平衡状态的方法，借助一个实例，验证了该方法的有效性。     

新一代网络技术--主动网络

主动网络(Active Network)是一种新颖的网络体系结构，这种新的网络体系加速了底层网络的革命，为网络新型应用的产生创造了条件。本文介绍了主动网络的体系结构、关键技术、主动网络上的应用、有待研究的一些问题及主动网络研究发展的前景。     

基于主动网络的网络管理

在分析现有网络管理模型面临的困难基础上引入了主动网络技术,并设计了一种新型的基于主动网络技术的分布式网络管理模型：研究了利用主动网络技术解决网络管理问题的结构、优势以及协议。并以路由跟踪为例详细说明了管理功能的实现。     

有关选址和运输网络设计的研究

网络定位(选址)模型已广泛应用于公共及私有设施的定位。文章调查了一个模型，并且对运输网络的设施选址和设计进行了优化。认为改变网络的拓扑构造要比增加设施而提高服务水准更具投资回报效率，因此，该模型在区域规划、分拨、能源管理等领域有许多应用，并概括出了经典的简化工厂选址问题。文章将讨论如何使用这一模型有效地解决问题。     

一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法

提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法,该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型,并根据该模型检测入侵行为,从而提高入侵检测系统得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率．并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据．实验结果表明：该方法在只使用10％训练数据和部分记录属性来学习的情况下,检测效果仍比较好．     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

城市道路网拓扑结构的复杂网络特性研究

以城市道路网中的连续道路中心线作为网络拓扑结构的基本分析单元,作者采用对偶法对我国12个不同规模和形态的城市道路网的拓扑结构进行了抽象,在此基础上分析了我国城市道路网拓扑结构具有的普遍复杂网络特性。研究指出,我国城市道路网的拓扑结构一方面具有较小的特征路径长度和较大的聚类系数,是典型的小世界网络;另一方面其度分布函数为幂律形式,又具有典型的无标度特性。     

Relations Between Wavelet Network and Feedforward Neural Network

A comparison of construction forms and base functions is made between feedforward neural network and wavelet network. The relations between them are studied from the constructions of wavelet functions or dilation functions in wavelet network by different activation functions in feedforward neural network. It is concluded that some wavelet function is equal to the linear combination of several neurons in feedforward neural network.     

论网络传播方式对网络广告效果的负面影响

网络传播方式变革了传统媒体信息传播方式，它促进了网络广告的发展，但同时也阻碍了网络广告的发展。本文通过对网络广告信息接收媒介和交互性两个主要方面进行分析，指出了网络传播方式对网络广告效果的负面影响，并提出了尽量避免其负面影响的相应措施。这对于提高网络广告的效果，促进网络广告市场的繁荣，提供了一定的思路。     

基于网络效率的日变路网脆弱性识别方法

在日变动态路网背景下,采用传统的静态脆弱性识别方法有可能无法完全辨识路网系统单元的脆弱性,这不利于事件管理规划和应急物资调配工作的开展.为此,以日变路网为研究对象,在单路段关闭情形下,定义了基于网络效率的路网动态脆弱性指标,表示为退化路网动态网络效率与完好路网静态网络效率的相对变化率.提出了基于单路段关闭的日变动态配流模型刻画日变路网流量的非均衡动态演化,并给出了相应算法.采用提出的指标和模型在实例网络中验证了日变路网脆弱性识别方法的可行性.对比分析了基于动态网络效率和基于静态网络效率的脆弱性识别结果,发现前者的识别率高于后者.