基于融合注意力机制的多智能体磁浮谐波预测算法

为减小高速磁浮系统谐波对牵引供电网产生的影响，解决谐波治理存在的时滞性问题，通常需要对谐波电流进行预测。对此，采用融合深度学习算法的组合模型相比于传统算法的表现更加出色。文章提出一种新的融合注意力机制的多智能体磁浮谐波预测算法，该算法通过麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态分解（VMD）的相关参数，并利用该优化参数将原始电流信号分解为多个不同中心频率的谐波分量，将各个分量分别输入融合注意力机制的长短时记忆网络（LSTM）中进行时序预测，形成多个独立预测智能体，再对各个智能体预测结果进行重构，从而实现对高速磁浮谐波电流预测。在此基础上引入误差修正机制，进一步提高模型的预测精度。对上海高速磁浮牵引系统进行理论分析与仿真，采集网侧电流数据，并用所提出的算法模型对此数据进行试验和分析。结果表明，与其他模型相比，所提的预测模型在磁浮谐波电流预测方面具有较好的性能，并可使时滞性得到进一步改善。     

基于引力模型和群决策理论的物流园区空间吸引范围

为有效应对物流园区数量过多、规模过大、资源浪费闲置等问题,运用引力模型理论对物流园区空间吸引范围进行了定量研究.基于群决策理论,对物流园区"质量"影响因素的相对权重进行了定量探讨,给出了物流园区"质量"的计算公式和步骤,并进行了实证分析.     

引力模型中系数K的变化

本文通过对分布系统及系数Ｋ的对比，介绍了引力模型中系数Ｋ的变化。     

引力模型预测交通分布量的误差分析

引力模型认为，人类的空间行为是由类似于牛顿万有引力定律的规律所决定的。本文将引力模型预测交通分布量的误差划分为调查方案不合理产生的误差，引力模型的计算误差和路网不合理产生的误差等三类误差，并分析了产生前两种误差的原因，并提出了消除这两种误差的方法。根据对不同路网下所建立的引力模型的对比分析，提出产生预测误差的原因及消除这种误差的方法。     

对研究生辩证唯物主义自然观教学的探索

本文论述了讲授自然辩证法中自然观部分内容时，适当引用科学前沿的最新成果为例，从而激发研究生的学习热情，达到了启迪研究生树立辩证唯物主义自然观自觉性之目的。     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

基于加权Voronoi图的连续型物流节点布局优化

为了解决物流节点动态服务范围划分及其连续型物流节点协调布局问题,建立基于引力模型的物流节点服务范围划分模型,引入加权Voronoi图及其实现的离散生成法,实现复杂区域物流系统动态服务范围的精确划分,在此基础上,构建区域物流节点协调布局优化模型,结合最大空心圆策略和模拟退火算法提出模型的高效求解算法.     

基于模式搜索算法的交叉口信号配时优化研究

交叉口信号配时优化,对提高城市道路的通过能力,缓解城市交通拥堵,具有重要意义.本文研究了相对固定周期条件下,交叉口信号配时随道路上交通流量变化而调整的优化算法.以各相位各进口道上总的延误时间最小为目标,并考虑了最小绿灯时间和饱和度限制约束条件,构建了城市单点交叉口信号配时的非线性模型,为设置交叉口信号配时提供了新的方法--模式搜索算法.利用模式搜索算法对模型进行求解得到配时方案,并将得到的配时方案和传统的Webster算法得到的配时方案进行比较.研究结果表明:模式搜索算法在解决单点信号交叉口信号优化控制方面具有较好的实用价值.     

土坡非圆临界滑动面求解的混合搜索方法

在非圆临界滑动面的搜索中,先进行圆弧滑动面的搜索,将得到的临界圆弧滑动面作为非圆临界滑动面搜索的初始滑动面,采用改进粒子群优化算法——快速粒子群算法寻优;然后根据搜索到的较优值缩减搜索域的范围,再利用改进和声搜索算法寻优,将得到的结果作为问题的最优解。最后采用Spencer法计算滑动面的安全系数,并利用2个复杂土坡作为算例来检验混合方法的有效性。比较结果表明:该方法适用于多变量优化问题的求解。     

交通分布修正引力模型的应用

本文阐述了交通分布引力模型存在的预测精度不高及用统一的模不能描述所有的交通区之间的分布量不足，指出用交通分布修正引力模型预测交通分由量能够克服上述两方面的不足。