模糊混沌算法及其在船舶性能或结构特性综合优化的应用研究

将限界搜索模糊优化与混沌算法复合构成限界搜索模糊混沌算法,并将其应用于大中型船舶性能或结构特性综合优化计算分析中.建立了以加权和形式为目标函数的综合优化数学模型,编制了计算软件,进行了大量对比计算.计算结果表明:这些优化方法和计算软件界面友好、可靠性和计算效率高,并且具有较高的实用性,运用于大中型船舶性能或结构特性综合优化是切实可行的;对于大中型船舶方案或初步设计也有使用价值.     

两用燃料发动机点火提前角多目标蚁群遗传算法

针对两用燃料汽车最主要解决的是排放问题,但又不能牺牲超过5 %的动力为代价,构建了发动机点火提前角多目标优化的数学模型,对目标函数动力性能指标转矩和各种排放物进行归一化处理.以两用燃料发动机ECU硬件在环仿真模型和排放试验数据为对象,用蚁群遗传算法对目标函数进行求解,结果表明λt=0.7时的点火提前角作为线性加权和意义下的点火提前角能够在发动机的动力性能和排放性能之间取得很好折衷.综合4种工况点的结果表明:取线性加权和意义下的点火提前角对工况有所改善,对发动机性能有较好的折衷.其中,转矩损失在5%以内,排放中的NOx改善最明显,最大为27.32%;HC次之最大为22.31%;CO改善不大,最大为0.01%.     

带软时间窗车辆路径问题及禁忌搜索算法

考虑不同容量和运输成本的多车型车辆,建立容量限制和软时间约束,并以最小化车辆在路段上的运输量和该路段的长度乘积为目标的数学模型,给出求解该问题的禁忌搜索算法。在算法中考虑使用车辆最少的插入算法生成初始解。最后,通过仿真算例,检验模型和算法的有效性。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

基于FPGA的实时空中目标跟踪系统设计与实现

针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

基于能量与功率控制的TopDisc拓扑算法研究

拓扑控制是无线传感器网络的一个重要研究方向,选择良好的拓扑控制机制,能够提高网络通信效率并延长网络的生命周期。在TopDisc算法的基础上,提出了一种基于能量与功率控制的拓扑控制算法,在能量的引导下,通过调整节点的发射功率,生成更适合的网络拓扑结构。仿真实验结果表明改进的算法形成的簇的交叠更少,网络的生存时间更长。     

Improved algorithm for distributed localization in wireless sensor networks

Many sensor network applications require location awareness,but it is often too expensive to equip a global positioning system(GPS) receiver for each network node.Hence,localization schemes for sensor networks typically use a small number of seed nodes that know their locations and protocols whereby other nodes estimate their locations from the messages they receive.For the inherent shortcomings of general particle filter(the sequential Monte Carlo method) this paper introduces particle swarm optimization a...     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

一种改进的模式匹配算法

针对现有的模式匹配算法的不足,在分析了传统的BF、KMP和BM模式匹配算法的基础上,提出了一种改进的模式匹配算法(NBM),该算法的思想是对BM算法中滑动距离函数dist右移模式距离大小进行改进,并且定义了两个新的滑动距离函数,在不同的条件下,分别调用不同的滑动距离函数,更好的控制模式匹配过程.实验结果表明,该算法比BF、KMP和BM算法显著减少了字符匹配次数,有效地提高了模式匹配的速度.     

基于手机定位的交通OD数据获取技术

居民出行OD数据是交通规划中最重要的基础资料之一。传统的利用纸和笔、电话调查以及路边询问等调查方式虽然简单,但存在较大局限性。随着信息技术、移动技术等的发展,手机信息和定位技术应用于交通数据采集是研究的热点之一。在CDMA通信网络和gpsOne手机定位技术的基础上,对出行者进行连续位置跟踪,通过数据处理提取出行者的起讫点位置信息,再结合已有交通区划分,根据点与多边形关系的算法中的面积判断算法得到出行者的OD信息。最后利用所提出的方法对重庆市九龙坡区杨家坪地区进行了OD调查,得到OD发生集中专题和OD线专题。