供应商选择问题的模型和算法

针对供应商选择问题中的不确定因素,采用模糊随机参数进行刻画,并建立了模糊随机期望值模型,最终设计遗传算法进行求解,为合理地选择供应商及资源的优化配置提供了新的有效途径。     

梯形模糊数据基于期望值简约的模糊非线性回归

模糊非线性回归是研究数据不确定性的一种有效方法。借鉴2-型模糊数学理论中的模糊简约思想,提出了一种利用期望值简约技术处理梯形模糊数据的模糊非线性回归模型。首先将梯形模糊输入输出利用其期望值简约为清晰输入输出,然后利用经典随机赋权神经网络对其进行学习,最后利用目标输出模糊变量的宽度矩阵将网络实际清晰值输出还原为梯形模糊输出。与已有模型的对比实验表明,提出的模型具有更高的学习准确度和更好的扩展能力。     

桥梁流量的模糊层次分析

在水文比拟法的基础上,以气候和下垫面条件相似为根本出发点,运用模糊相似计算原理,提炼出19个模糊相似控制因子。然后,引入层次分析法,为各因子确立了合理的权重。再按众多被作为选择对象的已知水文站与目标样本的相似程度来排序,找出与目标样本最为相似的几个水文站。最后,用水文比拟法对相似流量进行修正,得出目标样本的流量。从而建立桥梁设计流量的模糊层次分析模型,为计算无流量观测资料的中小流域流量这一难题增加了一种有效的方法。通过实例计算,论证了该模型计算简便、直观,计算结果较其他方法更接近实际。     

基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究

本文根据实测京津塘高速公路感应线圈数据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,将交通状态分为畅通、拥挤、堵塞3类.同时对比了车速、车流量和占有率3种参数对交通状态判别的影响.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法;车速对交通流分类的影响最大,其次是占有率和流量.     

过街行人对寒区冰雪期城市道路无信号人行横道处机动车交通流参数与通行能力的影响

现行规范在确定城市道路路段通行能力时没有考虑过街行人这一影响因素,而我国城市道路交通系统运行的特征表现为严重的人车混行,在未设置信号控制的人行横道处,车辆与过街行人交通冲突的可能性大,通行能力明显下降。为完善城市道路路段通行能力的研究成果,基于寒区冰雪期城市道路路段无信号控制人行横道的调查数据,分别构建了行人流量与车头时距、行人流量与机动车车速的关系模型。基于此模型计算得到了寒区冰雪期不同行人流量下城市道路路段通行能力的修正系数。     

基于模糊自适应PID控制的重载列车操纵优化研究

以2台HX_D1+100辆C80车辆为编组模式进行动力学建模,利用过渡模式下光滑卸载过程的不连续性,建立车钩力查表模型求取精确车钩力值,并结合模糊自适应PID控制器,控制车钩力偏差和车钩力偏差变化率。仿真结果表明,受控对象实际值与目标值趋近一致,在精确建立动力学模型的基础上,控制器能够有效地控制车钩力的加载、卸载过程的不连续性,确保列车安全运行。     

基于集成模糊推理的列车运行舒适度评价方法及应用

本文采用加速度变化率评价列车运行的舒适度,应用模糊系统理论提出了3种舒适度评价模型,并实测数据确定了模糊集合的参数.在此基础上,应用集成学习方法将这3种模型的输出集作为列车运行舒适度的综合评价指标.应用北京地铁亦庄线的实测数据对该评价方法进行了验证,结果表明3种模糊模型有较好的一致性,集成学习能增强舒适度评价的精度和鲁棒性.     

基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论.理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为.     

基于多神经网络的入侵检测系统模型研究

为了进一步提高入侵检测系统的检测性能,提出一种新型的基于多神经网络的入侵检测系统模型IDSMN.该模型引入多神经网络和模糊理论,基本思想是将网络数据集分成不同类型的子集,在不同子集上训练形成不同的子神经网络,然后用模糊理论进行多神经网络非线性融合,形成最优判断.     

基于模糊机会约束的战略装车点选址模型研究

考虑客观环境中单位运输费用及货源地货物发送量和客户需求量的模糊性,并针对装车点货物量最低吸引原则及整列始发直达列车牵引重量特殊要求,构建了基于模糊机会约束条件的战略装车点选址模型.将模糊规划模型转化为确定性模型后利用遗传算法求解.最后结合算例求得一定置信水平下问题的结果.     

一类带有随机模糊损耗的运输路径优化

以带有随机模糊损耗的运输路径优化问题为研究对象;用随机模糊机会约束规划方法建立最大到达流模型;设计了通过模拟获取染色体适应度的遗传算法来求解问题,并处理了运输中的"必经点"问题;最后进行了算法实验,验证模型和算法的有效性。     

列车驾驶模拟器模糊自适应洗出算法研究

协调自适应洗出算法是目前被认为最有潜力模拟人体运动感觉的体感模拟算法,但由于计算过程复杂、耗时长、易不稳定等缺点而未得到广泛应用。针对算法中自适应参数实时求解的困难,结合人体运动感觉模糊特性,提出一种新的模糊自适应洗出算法。利用模糊控制理论,将实际列车运动特征和运动感觉误差与洗出算法中自适应参数之间的关系建立模糊推理知识库,采用形式简单、易于求解的模糊推导实时调整自适应参数,根据劳斯判据验证系统的稳定性。以牵引动力国家重点实验室正在研制的高速列车驾驶模拟器为研究对象,仿真结果表明,新算法形式简单、计算时间少,能保证系统稳定,而且可利用较小的运动空间得到更高的模拟逼真度。为体感模拟算法研究提供思路。     

结构系统广义可靠性及数值仿真

建立了结构系统广义可靠性分析模型。根据随机变量可能同时具有随机性和模糊性的特点,分别提出了模糊强度—随机应力、随机强度—模糊应力和模糊强度—模糊应力情况下的模糊可靠性分析方法。同时,建立了结构系统为独立单元部件串联或并联组成的模糊可靠性分析模型。考虑到不同模糊随机变量组合下的可靠性积分一般不存在解析解的情况,提出了用仿真法计算可靠度数值解,并阐述了数值仿真的基本原理和步骤。通过实例介绍了方法的具体运用。     

重载列车优化操纵算法设计与仿真

文章针对电力牵引重载列车的运行特点,对重载列车的优化操纵问题进行了分析研究,设计了一种基于模糊预测和再优化的列车运行控制算法。该算法先使用模糊逻辑控制器产生操纵队列,预测列车未来一段区间的运行情况,然后对产生的操纵队列以安全、节能为目标进行反复优化。算法通过对操纵队列的有重合区间局部寻优来保证得到近似全局最优解。文章使用列车牵引计算模型对算法进行了仿真验证,结果表明该算法产生的操纵队列基本达到了重载列车运行要求。     

不确定环境下协同运输优化模型及其求解算法

在分析各种运输方式经济技术特性(速度、费用、运输能力等)的基础上,综合考虑多式联运实际运作过程中,运输时间和换装时间不确定性、换装条件和顾客对对货物到达时间窗的限制等因素,构建了一个时效性多式联运协同优化模型,针对模型的特点设计了相应的遗传算法.最后,给出了一个仿真算例,并分析了时间窗参数变化对最优解的影响,同时将该算法与其他求解方法进行了对比分析,仿真结果表明:遗传算法是解决不确定环境下多式联运协同优化模型行之有效的求解算法.     

基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究

将采集到的数据进行模糊化处理,然后运用支持向量机对计算出的模糊样本进行训练,并对其进行模拟仿真,结果与实际试验结果基本相符.克服了根据单一的频谱变化来判断故障的类型,有效地提高了故障诊断性能.     

基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法

为了研究ATO系统控制算法的智能性和高效性,在传统PID算法的基础上,充分考虑到列车系统的非线性和复杂性,结合模糊控制理论能进行实时非线性调节的优点,提出了模糊自适应PID控制算法。并在Matlab/Simulink中建立了ATO系统的仿真模型和算法控制模块。将两种算法分别运用到ATO系统中,对目标速度曲线进行跟踪,从停车精度、追溯性、准时性、节能性、舒适性五个方面对二者的控制性能进行比较分析。仿真结果表明,将模糊自适应PID算法运用到ATO系统中,列车的控制性能能够很好地满足ATO系统的各个性能指标要求。     

一种大功率工业整流系统管、变协同控制方法

通常大功率整流系统的调压装置和整流器均采取各自单独调节的控制方案,基本不考虑二者的协调控制,从而导致整流系统输出调整发生振荡,稳定性差。文章从晶闸管和调压变压器协同控制的角度,建立了管(晶闸管)、变(调压变压器)解耦模型,提出了结合专家仲裁的模糊自适应协同混合算法,系统动态调整过程对管、变实施分时控制,能较好地兼顾调整效率和电能质量指标;以新型的感应滤波工业整流系统为测试对象,给出了所述协同控制的设计过程和用于有效性验证的仿真及实验结果。     

不确定性时间知识推理和验证算法及列车群建模分析

时间知识的推理和验证技术对列车群行为建模分析具有重要意义,是其实施关键。本文在原来工作的基础上,引入模糊时间区间、扩展模糊时间Petri网(EFTPN)及可能性值运算等内容,提出了一种基于EFTPN的不确定性时间知识推理和验证算法。该算法效率高,占用空间少;不但能够进行不确定性时间信息的精确推理,而且适用面更广,可以较好解决复杂情况下的时间推理和验证问题。