一种基于Logistic混沌序列的加密隐藏算法

利用混沌序列的随机性和不可预测性,可将其作为密钥进行数据加密.同时,传统的加密技术所得到的密文容易被攻击者发现,影响了信息的安全性.本文有效地引入信息隐藏方法,提出了基于Logistic混沌序列并将加密与隐藏相结合的算法,防止密文在传送中被监测到,提高了信息的安全性.     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

一类具稀疏效应食饵-捕食系统的分岔及混沌

得到了一类稀疏效应下的Predator—Prey系统发生静态分岔和Hopf分岔的条件，证明了此类系统存在混沌现象，完善了此类系统的研究工作。     

非线性混沌时序预测研究及应用

混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为，针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题，提出了基于趋势的混沌预测模型，利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动，并用改进的最优化方法来估计模型的参数，在其相空间中对时序的未来值进行预测．算例表明，选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度，它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端，也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性．预测效果比其他时序方法要好。     

基于道路交通的相空间重构

利用相空间重构法,对道路交通中的车流量进行模拟分析,在选择适当的嵌入维数和延迟时间的情况下,得到相应的关联维度,即车流量这个时间序列的吸引子维度.得到的关联维度是个大于2的分形维,说明构成此序列的交通系统是个混沌系统.如果要进一步构建此系统的动力学模型,至少需要3个独立的参数变量.此方法为道路交通预测工作的顺利展开打下了一定的基础.     

基于奇异值分解的混沌时间序列Volterra预测

提出一种用于混沌时间序列预测的奇异值分解Volterra滤波器.在Volterra滤波系数计算过程中,采用奇异值分解的方法得到线性方程组的最小二乘解.4种混沌序列的预测实验表明:该滤波器对混沌流的预测性能远优于NLMS自适应Volterra滤波器,前者的一步预测相对误差比后者小3~4个数量级.     

交通运输可持续发展的统计测度与综合评价

交通运输可持续发展的一个核心内涵就是经济、社会和生态环境的协调发展。它的实现要求我们全面地认识并用科学、有效的方法去综合评价交通运输的发展现状。     

市域尺度下区域物流发展水平时空演化分析

为分析区域物流发展水平时空演化特性,基于2011~2017年黑龙江省12个地级市物流发展数据,在确定区域物流发展水平测度指标的基础上,利用熵值-加权综合评价模型评估区域物流发展水平,利用差异指数测度区域物流发展差异,利用Arc GIS空间分析技术分析区域物流发展水平的时空演化规律。研究结果表明:黑龙江省区域物流发展相对缓慢,物流发展水平和发展速率存在一定的地区差异;区域物流发展水平绝对差异指数略有波动,绝对差异一直很小;区域物流发展水平相对差异指数变化方向基本一致,相对差异不断扩大;区域物流发展水平空间分异特征明显,呈现集聚效应。     

基于综合运输网络的客流分配优化模型与算法

以综合运输网络条件下的客流分配为研究对象,提出更适合表现旅客出行需求和各种运输方式相互竞争关系的运输细分方式,采用可量化表征综合运输网络当前客流状态的区间饱和度和径路饱和熵,并结合旅客出行广义费用函数,构造旅客出行阻抗函数,给出以综合运输网络中旅客出行总阻抗最小为目标的客流分配优化模型.基于k条最短路算法和混沌优化算法,在径路选择时考虑当前综合运输网络的旅客出行阻抗因素,设计客流分配迭代优化的动态求解算法.算例表明,利用给出的模型和算法能够得到可行和更为细分的综合运输网络客流分配方案.     

基于混沌理论的铁路客货运量预测研究

应用混沌理论的相空间重构方法,分析与铁路运量相关的12组时间序列,分别计算它们的嵌入延迟时间、嵌入维数、关联维数、最大Lyapunov指数等混沌统计量,并以此为依据判断12组时间序列的混沌特性。结果显示:铁路客货运量及周转量不具有混沌特性,对应的4组时间序列不是混沌的;铁路客货运量、周转量的增量及增长率都具有明显的混沌特性,它们对应的8组时间序列是混沌的。在识别是否混沌的基础上,应用基于最大Lyapunov指数预测方法,对铁路客货运量、周转量进行预测检验及预测结果分析。