船舶智能化网络资源中数据封包传送数学建模分析

传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。     

基于DHGF模型的铁路物流金融风险评价

论文以铁路物流金融业务风险管理为对象,运用DHGF模型分析和评估铁路物流金融业务风险。基于铁路物流金融发展特点,从铁路物流企业角度构建铁路物流金融风险评价指标体系,采用融合德尔菲法、层次分析法、灰色系统理论和模糊评价理论的DHGF综合评价模型进行实例分析,有效识别和评估铁路物流金融业务中的各类风险,为铁路物流企业识别、评价和规避风险提供依据,有针对性地提出了风险控制建议,为铁路物流企业的决策提供参考。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

基于网络测度的宝鸡至汉中铁路功能定位研究

针对铁路规划项目功能定位定性分析为主的客观性不足问题,以宝鸡至汉中铁路为研究对象,选取节点间旅客交流时间或节点间运输距离为权重,运用Space L构造法建立区域铁路客、货运输网络拓扑结构模型;采用复杂网络分析方法,基于"有无对比"思想及等级化线路技术标准,结合应用Pajek软件与R软件,测算区域铁路运输网络直径、平均距离、边介数、网络效率等加权特征参数,以及非加权特征参数集聚系数进行网络测度分析,并进行网络最小生成树分析;以网络分析结果为基础,从路网、通道、客运、货运四个方面对铁路规划项目功能进行定量化综合定位,宝汉铁路为宁陕及陇东地区与川渝地区间南北纵向新通道的骨架干线,是一条以货为主、客货共线的区域路网干线铁路。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

模糊层次分析法在公路路线方案比选中的应用

以岔河至崇德段路线方案比选为研究对象,选取了经济、技术、工程影响及社会评价等指标构建路线方案综合评价体系,利用模糊层次分析法对各指标的重要性进行了排序,并计算得出2种路线方案的评估分值。结果表明:D线方案评分大于K线评分,最终确定岔河至崇德段路线的走向方案为D线。可为同类型公路路线方案比选提供参考。     

FPSO内孤立波载荷实验观测及理论预报模型研究

利用大型密度分层水槽开展了下凹型内孤立波作用在FPSO上的载荷特性系列实验;并依据实验工况,考虑KdV、eKdV和MCC内孤立波理论的适用性条件,数值研究了FPSO内孤立波载荷成分构成;基于实验结果和载荷成分构成,建立了FPSO内孤立波载荷的理论预报模型.研究表明:FPSO内孤立波水平载荷由粘性力和Froude-Krylov力组成,而垂向载荷主要为垂向Froude-Krylov力;Froude-Krylov力可通过动压力沿FPSO浮体湿表面积分得到,粘性力则通过经实验回归的摩擦系数Cf、形状修正因数K乘以内孤立波诱导水质点切向速度沿FPSO浮体湿表面积分得到.系列实验结果得出:摩擦系数Cf和形状修正因数K与雷诺数Re、KC数和流体层深度比h1/h有关;摩擦系数与Re呈自然对数关系;而形状修正因数K与KC数呈幂函数关系.理论预报模型预报的水平载荷、垂向载荷结果均与系列实验和数值结果吻合较好,并且发现随着内孤立波振幅的增加,载荷幅值近乎线性增加,而且上层流体深度对水平力幅值有明显的影响.     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.