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基于广州居民出行调查成果,本文从模型架构、效用函数基本形式、参数标定及校核等几个方面对交通方式选择模型的构建进行研究. 提出了方式划分的基本原则,并针对无车家庭、有小汽车家庭和摩托车家庭构建层次划分. 以小汽车家庭为例,阐述方式划分的基本形式. 进而,提出了方式划分参数标定的方法和基本步骤以及系数校核的关键点. 最后将预测结果和实际观测数据进行比较,验证模型的有效性. 本文提出不同层次交通方式划分模型,提高了模型的精度,并在效用函数中引入收入、车辆拥有和吸引量等因素,增强了模型的适用性,为其他类似城市交通方式选择模型的构建提供一定的参考.     

出行分布观测数据中的稀疏矩阵问题研究

对出行分布观测数据中的稀疏矩阵问题进行分析,提出了部分矩阵估计、补零矩阵估计和增量矩阵估计3 种不同方法来标定双约束重力模型的参数.通过定义估计的精确性和有效性两个不同的估计效果测度,将双约束重力模型等价为带有约束的数学规划,并采用解析方法比较3 种不同标定方法的估计精度差异.在此基础上,通过数值方法模拟计算,并比较3 种标定方法的估计有效性.通过研究可以发现,补零矩阵估计的参数精确性最好,而增量矩阵估计的有效性最好.研究成果能够作为实际城市交通规划中观测稀疏矩阵参数标定工作的理论依据.     

SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.     

基于道路速度-排队长度的VISSIM参数标定 建模与算法

VISSIM作为一种微观交通软件,被广泛的应用于城市交通仿真中。在实际应用中,VISSIM参数标定是基础工作。虽然存在很多标定方法,但是标定方法都以单目标或者单一指标为主,本文提出基于道路速度-排队长度的标定模型,通过MATLAB调用VISSIM的COM接口进行二次开发,设计惩罚函数,并利用遗传算法进行模型求解。将本文方法应用于成都德胜路三个交叉口的VISSIM仿真参数标定中,仿真表明本文参数标定模型和算法既降低了整体误差,也防止了个别交叉口或道路与实际测量差别较大的情况。     

基于均匀试验法的VISSIM车道变换参数标定

应用均匀试验方法,提出以进口道平均停车延误误差为指标的车道变换参数的标定方法。分别设定8个参数的默认值、取值范围和步长,并设计均匀试验表格。最后结合实例,对单个交叉口的车道变换参数进行标定,得到与该交叉口车辆运行情况最相符即进口道平均停车延误误差最小的参数取值。     

基于信号交叉口车头时距分布的VISSIM仿真参数校核研究

为了提高微观交通仿真评价分析的精度和可信度,需要根据实际交通情况对微观交通模型 关键参数进行校核。校核分析了VISSIM 微观交通仿真模型中关键驾驶行为参数和车辆动力性能 等参数,选取信号交叉口车头时距作为仿真校核目标参数,提出了信号交叉口仿真参数校核流 程。通过实际调查重庆市多个信号交叉口,统计得到车头时距分布关系,对仿真校核流程进行了 实例验证。实例验证结果表明,经过参数校核后构建的仿真场景与实际交通运行状态相吻合,以 此进行仿真评价分析具有较高的可信度。     

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为了克服经典速度－密度模型刻画道路交通流动态变化特性的缺陷,将更丰富的路段检测信息运用到交通仿真模型参数的标定过程中.提出在预处理检测器数据后,采用一种基于凝聚层次聚类的局部加权回归算法标定车辆速度.该算法先对训练样本进行聚类,然后用凝聚层次聚类法对每一个约束类生成一棵聚类树;其次用k 最近邻方法将与待估计速度相关的新样本划入适当的类中,最后采用局部加权回归标定车辆速度.利用现场数据对算法进行了大量测试,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速.结果表明,提出的算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.     

基于平板标定工具的机器人工具中心点标定方法

为在工业现场便捷、准确地获取工具中心点（tool center point，TCP）参数，降低机器人末端工具的定位误差，提出了一种基于平板标定工具的机器人TCP标定方法. 利用机器人TCP与平板多次触碰所形成的空间触点应共面的约束条件，建立了机器人TCP参数标定模型；针对TCP名义参数未知和已知的情况，分别提出了基于粒子群算法的TCP直接求解和线性化的偏差求解算法. 通过数值仿真和标定试验验证所提出方法的可行性和准确性，结果表明:TCP直接求解和偏差求解算法求解的结果与传统四点标定法相比，误差分别在0.5 mm和1.0 mm以内.      

An improved method of detecting chaotic motion for rotor-bearing systems

Based on reconstructing the phase space and calculating the largest Lyapunov exponent, an improved method of detecting chaotic motion is presented for rotor-bearing systems. The method is an improvement to the Wolf method and the Rosenstein algorithm. The improved method introduces the correlation integral function method to estimate the embedding dimension and the reconstruction delay simultaneously, and it makes tracks for the evolutions of every pair of the nearest neighbors to improve the utilization of the reconstructed phase space. Numerical calculation and experimental verification show that the improved method can estimate the proper reconstruction parameters and detect chaotic motion of rotor-bearing systems accurately. In addition, the analytical results show that the current approach is robust to variations of the embedding dimension and the reconstruction delay, and it is applicable to small data sets.     

铝转子单边盘式感应电机的新型等效电路

铝转子单边盘式感应电机气隙较大,主要参数随半径变化,用传统电机分析法会造成较大误差,且无法准确描述铝转子中集肤效应的影响.采用一种新的电磁模型,利用分环计算和多层行波磁场模型有效解决了该电机存在的特殊问题,提高了模型精度.通过磁场分布计算得到电机的T型等效电路.分析了等效电路中电感和电阻参数.制作样机并通过空载试验和短路试验测定其T型等效电路参数,试验结果与计算结果误差较小,证明该方法能准确估算铝转子单边盘式感应电机的主要参数.计算电机电磁转矩随转差率变化的情况,高转差率下的实验转矩输出值与计算值接近.     

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居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.     

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%.      

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铁路应急救援决策是铁路运输安全管理领域研究的热点之一.本文以铁路应急救援为背景,分析多智能体技术在铁路应急决策领域应用的可行性,提出一种基于分层Agent的铁路应急救援指挥控制结构,并分析了各层Agent的基本功能.根据各层Agent的结构特点设计决策推理的模型,采用基于模糊评价的方法实现管理Agent的决策机制,并阐述了决策算法的计算过程.最后通过一个具体的列车救援决策案例进行模型的验证.研究结果表明,将该方法应用在铁路应急救援决策领域具有可行性.Agent技术和模糊评价方法相结合的决策方法为研究铁路应急救援的智能化提供了新的思路.     

基于AHP-Fuzzy方法的危岩危险度评价

危岩影响因素复杂，具有多因素、模糊性和不确定性．文中在危岩发育影响因素分析的基础上，运用层次分析模型，量化各影响因素的权值矩阵，并将该权值矩阵引入模糊综合评价，通过将层次分析法和模糊评价有机结合，提出了危岩危险度AHP—Fuzzy综合评价方法．通过工程应用，及同当前通行稳定性计算方法的对比分析表明，本文方法具有较好的可靠性，而且该方法使危岩危险度评价建立在部分定量、部分定性、易获得的指标之上，避免了传统方法对勘查质量、岩体参数的高要求．     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型（ARMA）的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性．仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性．     

由桥梁动力响应识别过桥汽车参数的灵敏度方法

为了识别通过桥梁汽车的参数,提出了在灵敏度分析的基础上由简支梁桥动力响应识别过桥汽车参数的方法。将汽车抽象为两自由度五参数模型,用有限元方法计算桥梁的动力响应。从对未知参数的猜测值开始,由测试或模拟计算的动力响应用最小二乘法和规则化技巧识别过桥汽车参数,用邻近两次识别参数的百分相对误差(RPE)控制迭代过程的终止。由数值模拟结果可知,识别得到的汽车参数是令人满意的,其中质量的识别精度最高,表明该方法识别过桥汽车参数可行。     

基于有删失数据的失效率非参数估计方法

为解决当寿命分布的数学形式完全未知，而寿命试验数据又含有右删失数据的情况下，如何估计失效率函数的问题，推广运用密度结构估计的处理手段，根据极大似然的估计思想，在推推导出失效率函数估计的数学形式基础上，构造特殊的样条插值，给出了失效率函数的连续非参数估计。