基于RBF径向神经网络的混沌时间序列预测

文章提出了基于神经网络预测混沌时间序列的方法，分析了神经网络的基于工作原理，并用模拟产生的ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程数据与实际采集的海杂波数据一一进行了实际研究，得出了预测结果与混沌时间序这间关系的一些结论。     

汽车电子控制发动机氧传感器杂波分析

本文分析了氧传感器信号电压波形上杂波产生的原因，探讨了各种氧传感器信号电压波形上的杂波规律，指出了氧传感器杂波的判断原则。     

基于神经网络混沌时间信号的预测

针对混沌时间信号具有短期预测的特点，文章提出用神经网络构成的网络模型对混沌信号进行预测。实验结果表明：这种方法预测的结果误差小于传统参数模型的预测误差，在同等条件下，指数越小，预测效果越好     

滑坡预测的混沌神经网络模型

根据混沌理论具有分析非线性动态系统的混沌特性和人工神经网络具有考虑多因素影响的特点,提出了滑坡预测的混沌神经网络综合模型。该方法首先利用非线性科学和理论分析滑坡位移时间序列的动态特性,然后将重构相空间计算的最小嵌入维数作为输入神经元的数目引入到人工神经网络预测模型中。     

基于相空间重构的短时交通流预测研究

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数，给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法，对城市道路路段交通流量进行短时预测，取得了较为满意的效果。     

高速公路事件自动侦测方法研究

分析了对高速公路事件人工侦测方法，提出了事件自动侦测方式的基本思想，并详细描述了应用指数平滑指数平滑模型进行事件自动侦测的设计方案，包括数据收集、平滑模型的选择、平滑常数的确定、临界值的选取等。引入跟踪信号作为事件自动侦测的判断依据。对单指数平滑模型和双指数平滑模型的优缺点及适用范围进行分析比较。     

多层反馈混沌神经网络及其在交叉口优化控制中的应用

研究城市交叉口交通控制信号优化配时问题。以Hopfield网络和混沌模型为基础,开发了多层反馈混沌神经网络,将其应用于城市交通控制信号配时优化,并开发了应用于优化计算的能量函数和车辆平均延误计算式;探讨了城市交通系统的混沌特性,并开发混沌定量判别算法。以广东某交叉路口为对象进行了仿真,结果表明:与传统的配时方法相比,采用所开发的多层反馈混沌神经网络进行优化配时,交叉路口车辆的平均延误可以平均减少25.1%,可以大大提高路口的通行效率。该网络也可以应用于其他对象的优化。     

高速公路交通流混沌特性研究

提出了一种基于Zuo Binwu矩阵算法的判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法，并用这种改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题。绘制了高速公路交通流实测的时间序列的功率谱曲线。通过分析这种车头间距的功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化。应用最大Lyapunov指数改进算法计算这些时间序列的最大Lyapunov指数，用它判定实测交通流是否存在混沌现象。结果表明高速公路实测交通流中存在混沌现象。最后对结果作了分析．得出了对于研究与应用交通流有益的结论。     

探地雷达对路面板脱空现象检测时的信号分析与处理

基于探地雷达对水泥混凝土路面板探测原理,推导出当路面板下出现脱空时反射波传播发生变化的时差公式。分析路用探地雷达检测时的回波信号,针对由于噪声而出现的各种杂波信号,提出滤波处理方法,保留有用的回波信号。利用小波分析方法,对山东烟台—威海高速公路试验段探地雷达实地检测所得信号进行分析,剔除各种误差,以准确测得脱空厚度。结果表明,采用探地雷达方法具有快速、无损、精度高等优点。     

基于混沌理论的短期交通流量多步预测

短期交通流量预测是智能交通系统的核心研究内容之一.针对城市交通流具有的混沌特性,提出1种具有较高精度的短期交通流量多步预测方法,以支持交通控制和交通流诱导.利用最大Lyapunov指数方法判别交通流量时间序列的混沌特性,对交通流量时间序列进行相空间重构,并在此基础上结合加权一阶局域方法设计了基于混沌理论的交通流量多步预测算法.将此方法运用于实际道路交通流量的多步预测,比较多步预测值与实际流量值,其平均绝对百分比误差为3.33％,平均绝对误差为9.05/[pcu· (5min)-1],均方根误差为10.36/[pcu·(5 min)-1].应用结果表明,该预测方法具有较高的精度.     

汽车变速器磨损轴承振动信号混沌行为分析

本文首先讨论了判断时间序列具有混沌性态的准则，探索了求时间序列奇异吸引子嵌入维数的方法，并用Ｇ－Ｐ算法求关联维数，在尝试用几个传统的奇异吸引子验证了该方法的正确性之后，将它应用于计算一组变速器磨损轴承加速度振动信号的分形维数，计算表明，变速器振动信号具有分形特征，在其它条件不变时，轴承技术状况与振动信号的分形维数密切相关，它们均在２维与３维之间，随着轴承磨损加剧，它向３维逼近，当样本点达到一定数目     

基于混沌时间序列LS-SVM的车用锂离子电池SOC预测研究

对锂离子电池动力学系统进行了非线性特性分析,并判别了其混沌特性。采用相空间重构技术恢复锂离子电池动力学系统原有的混沌特性,得到多维状态空间的时间序列,利用LS-SVM模型对重构后的时间序列进行预测,获得荷电状态(State of Charge,SOC)的预测值。仿真结果表明:与BP神经网络预测模型相比,该预测方法具有较高的预测精度和较好的适应性,对实际应用具有一定的指导意义。     

城市快速路入口匝道与关联交叉口协调控制分析

为了提高快速路匝道与关联交叉口运行效率，以快速路-交叉口协调控制影响因素为关键，建立基于交通状态指数、匝道入口影响因子的匝道与关联交叉口协调控制模型。以实际区域进行仿真验证，结果显示，模型能够明显改善系统运行情况，匝道总通过交通量增加8.7%，交叉口延误降低11%。     

基于跟驰模型的交通流混沌转化影响因素的仿真研究

为分析交通流混沌转化机理，利用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流时间序列。在一定参数组合情况下，仿真研究了交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距的变化曲线，可以明显地观察到交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程；在此基础上，通过考虑模型参数和仿真参数变化的大量仿真试验，应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流混沌转化的影响因素进行了理论分析。该研究结果有助于进一步理解、解释诸多交通流混沌转化现象，并为短时交通流预测和智能交通控制提供理论依据。     

信号控制交叉口过饱和状态识别研究综述

信号控制交叉口过饱和交通状态的准确识别是进行控制策略调整及优化的前提和基础,文中对其研究进行综述分析。在文献研究的基础上,给出了信号控制交叉口过饱和状态研究的总体脉络,将研究分为过饱和状态界定和过饱和状态辨识2个主要部分。在过饱和状态界定方面,从孤立交叉口过饱和状态与交叉口群过饱和状态两个方面人手综述了过饱和状态界定的条件和方法。在过饱和状态识别方面,基于本交叉口交通流检测数据的过饱和状态识别基础模型和考虑关联交叉口状态数据及信号控制数据的修正模型2方面综述了信号控制交叉口过饱和状态的识别方法。结合最新研究成果对未来发展方向进行了分析。     

城市交通信号控制研究综述

分析了我国城市交通信号控制研究的方法和现状。介绍了国内城市交通信号控制应用现状，并指出了我国城市交通信号控制的难点及其发展趋势。     

基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略研究

提出基于粒子群优化的城市关联交叉口群信号控制策略.采用具有车型信息的感应线圈检测装置,获取各交叉口的实时交通流信息;通过对短时交通流时间序列进行可预测分析,确定交通流时间序列的动力学性质,对于具有确定性变化规律的时间序列建立基于神经网络的组合预测模型,实现对交通流的在线预测;以车辆平均延误时间最少为优化目标,建立关联交叉口群的信号控制参数优化性能函数,根据粒子群优化思想求解信号控制参数.仿真实验证实,基于粒子群优化的关联交叉口群信号控制策略有效.     

基于欠定盲源分离的柴油机曲轴轴承故障诊断方法研究

针对柴油机曲轴轴承振动信号盲源分离的欠定问题,提出了基于相空间重构和动态聚类奇异值分解的适定化方法。首先通过引入广义时间窗的概念确定最佳时间延迟和嵌入维数,重构信号相空间矩阵;然后对其进行奇异值分解,并对奇异值进行动态聚类以确定最佳重构阶数,进而重构得到虚拟观测信号,从而将欠定问题转变为适定或超定;最后利用自适应Parafac方法对原观测信号与虚拟观测信号构成虚拟传播路径进行盲源分离得到有效源信号。仿真结果表明,该方法可有效分离出混合信号中的源信号,并将其应用到柴油机曲轴轴承故障诊断中,诊断准确率提高了18.4%。     

ABS轮速信号的滤波技术研究

常用的ABS轮速信号的滤波技术是滤波增益为常数的指数平滑数据滤波技术，由于没有考虑到测量信号的方差变化特性，滤波效果不能满足ABS系统的要求：文中根据实测轮速信号的方差数据，利用二阶多项式数据拟合得到了系统的测量方差。在假定系统方程和过程方差的情况下，轮速信号的处理采用了卡尔曼滤波器的结构。实际试验结果表明，可变滤波增益的滤波器滤波精度高、滞后小，可以满足计算ABS其它控制量的要求。     

基于排队时间指数的信号控制路口交通拥堵评价方法

道路交通拥堵程度的准确判别是交通管理人员及时采取有效应对措施的基础,不同交通拥堵程度既有客观层面的体现,也有驾驶人的主观感受.为兼顾交通拥堵的外在表现和实际行车感受,以车辆首次停车排队至通过路口的时间与信号控制周期的比值为基础建立排队时间指数(QTI),用于信号控制路口交通拥堵程度评价,并对其有效性进行验证.通过采集不同城市典型信号控制路口的高峰运行数据,获得排队时间指数、车辆排队长度和车辆延误等结果,对比分析了排队时间指数与车辆延误和排队长度的关系,研究了不同拥堵状态下排队时间指数的分布规律.结果显示:排队时间指数与车辆延误呈正相关关系,表明采用排队时间指数评价路口拥堵是可行和有效的,且利用排队时间指数可以发现路口潜在的配时不合理情况.结合现有常用拥堵程度分级方法,将拥交通状态划分为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵和畅通4个等级,并以采集的路口排队时间指数为样本,利用聚类分析方法将得到不同拥堵等级下的排队时间指数的阈值,用以刻画信号控制路口的交通拥堵程度.