高速公路交通流的分形维数与相空间重构预测

对成渝高速公路短时交通流通过计算不同时间尺度下Hurst指数而等到其相应的分形维数,结果表明,时间间隔越短的交通流,其分形维数越大,结构越复杂.由于时间间隔越短的交通流随机性大和复杂的结构,所以预测也就越困难.提出了一种新的基于相空间重构和移动平均相结合的预测方法——移动平均最近邻域法,从理论与实际数据两方面分析和验证了该方法对短时交通流预测的有效性.     

高速公路交通流分形特性分析

采用分形理论研究交通流的自相似性；基于嵌入空间理论、状态空间重构和Ｇ－Ｐ算法对实际检测的广佛高速公路２４ｈ交通流情况进行了分形特性分析，分析结果表明交通流在一定的区间内存在尺度不变性。     

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%。     

基于形态分析的无人机视频车辆自动识别算法

为从广域的视角准确全面地采集连续交通流信息,针对悬停无人机视频提出了基于形态分析的车辆自动识别方法。首先,人工勾画视频帧图像的感兴趣区域,并进行灰度化处理;其次,基于感兴趣区域的Canny边缘检测结果生成亚像素级骨架图像,并对图像骨架进行分解和重构处理;然后,综合应用形态学运算(膨胀、腐蚀、填充、闭运算)和连通域形态特征(面积、矩形度、等效椭圆长轴与短轴)识别车辆目标;最后,对548帧无人机视频图像分别进行算法检测和人工识别,并计算车辆识别的正检率、重检率、漏检率和错检率。结果表明:该算法具有较高的正检率(均值95.02%),较低的重检率(均值2.20%)、漏检率(均值2.77%)和错检率(均值8.24%);同时,正检率、重检率、漏检率和错检率标准差分别为2.09%、1.67%、1.67%和2.56%,表明算法性能指标值离散程度较小、稳定性较高。     

基于方向加速法的铁路既有线平面重构优化算法

为量化既有线平面重构成果,建立以圆曲线半径,前后缓和曲线长为自变量,既有线上所有测点至重构线路拨距平方和为因变量的平面重构评价函数.考虑该函数为多元隐函数的特点,提出基于方向加速法优化求解评价函数极小值及其对应自变量的平面重构算法.并探讨优化求解过程中圆曲线半径,前、后缓和曲线长度初始值选取,规范中相关约束条件的引入问题.通过实例分析,证明该算法重构效果明显优于传统偏角法,完全满足工程实际要求.     

基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究

根据径向基神经网络具有分析非线性动态系统的混沌特性的特点,对铁路客货运发送量相关时间序列进行分析和研究,在Takens相空间重构的基础上,利用互信息方法求嵌入时延、伪邻域方法求嵌入维数;应用G-P方法和最大Lyapunov指数方法对铁路客货运量时间序列进行混沌识别;根据RBF神经网络的学习算法和辨识原理,对铁路客货运量预测流程进行分析。应用径向基神经网络对铁路客货运量自1999-01-01-2012-08-27共4 988 d的发送量为基础进行径向基神经网络预测;并对预测误差进行检验及对预测结果进行分析。研究结果表明：基于径向基神经网络预测值能很好地与实际值相吻合,因而在铁路客货运量相关时间序列中预测有广泛的实用价值。     

约束于圆弧的路线平面直线段重构算法

提出一种利用一组(x,y)直角坐标点拟合与给定的圆弧相切的直线的算法。该算法遵循总体最小二乘准则来构建约束于圆弧的拟合直线的数学模型,在分析函数单调隔根区间的基础上,利用反拉格朗日插值迭代法计算出函数在定义域内的所有数值根,再经最小二乘准则检验获得数学模型的解,即拟合直线的回归参数。研究结果表明:拟合数学模型简明,基于单调隔根区间的迭代算法稳健,速度快,效果优,可用于重构路线平面的精确几何参数。     

论网络时代的大学生健康人格重构

网络时代需要一种新型的健康人格。因为网络世界不同于现实世界，在网络世界里，虚构的东西、虚幻的设想等，往往与现实产生较大的距离。大学时代是人的世界观、人生观、价值观形成的重要时期，对健康的人格有其直接的影响，必须关心大学生的人格健康和健康人格的重构。     

混沌振动识别的研究

提出了一套有效识别混沌的步骤和方法，并利用其对某型隔振装置的振动加速度信号进行了识别，从而判断该系统处于混沌运动状态．由于实测信号中不可避免地受到噪声的干扰，所以先应用小波方法对信号进行消噪，然后对信号进行功率谱分析、相空间重构、计算混沌测度等，实现了对混沌信号的准确识别．     

关于重构猜想的部分结果

证明了ｎ＝６时的色猜想：给出ｐ阶图Ｇ的ｐ个主子图Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，…，Ｇｐ，其中Ｇ１，Ｇ２，…，Ｇ５中的点Ｖ１，…Ｖ６未标定，占Ｖ７，…，Ｖｐ标定；Ｇ６，…，Ｇｐ中的点全不标号，则Ｇ可由Ｇ１，Ｇ２，…，Ｇｐ在同构意义下唯一重构。