弹性需求和多用户随机平衡下的连续网络设计

连续平衡网络设计问题是在连续决策变量的条件下,寻找最优的用于道路网络中某些路段扩建的投资决策方案。文中从代表性消费者理论出发,建立了该问题的基于弹性需求和多用户类型随机用户平衡的双层规划模型,并考虑了路段能力约束。基于双层模型求解的复杂性,设计了基于混沌优化方法的启发式算法,实例计算结果表明该模型与算法是有效的。     

一类超混沌系统的追踪控制与同步

针对一类新的超混沌系统,提出了一种追踪控制方案,利用Lyapunov方法证明了受控系统可使其状态输出指数收敛到任意给定的参考信号,实现同步．讨论了一个四阶超混沌系统的自同步及与Lorenz—Stenflo系统的异结构同步问题,数值仿真进一步验证该方法的有效性．     

峰峰值自适应延迟反馈混沌控制算法的改进

研究了混沌控制理论的时滞反馈控制算法及在该算法基础上改进的峰峰值自适应延迟反馈控制算法,得出以上算法在测量受到噪音干扰情况下,信号的峰值很难准确确定,而且控制稳定后,所得到的周期轨道不能很好重叠等不足,本文提出一种修正的峰峰值自适应延迟反馈算法,该算法通过事先给定延迟时间的变化阈值,来消除在自适应调节延迟时间过程中因测量误差带来的延迟时间的小幅波动,使轨道达到稳定的时间减小.最后使用该方法对自治Rossler系统进行控制,并用Matlab/Simulink工具箱对该系统进行了仿真验证.     

端部激励下空间倾斜拉索振动的混沌特性研究

斜拉索是斜拉桥的主要受力构件,拉索的振动会引起锚固端的疲劳,损害拉索的防腐系统,缩短拉索的使用寿命,严重时还会造成拉索失效,危及桥梁结构的安全,已成为大跨径斜拉桥亟待解决的关键问题之一.基于斜拉索的三维空间特性,推导了斜拉索在端部任意方向位移激励下三维空间非线性振动平衡微分方程;引入了Lyapunov特性指数作为特定系统的混沌判据,采用Runge-Kutta分段积分法,搜索求解了不同激励幅值条件下拉索跨中横向振动位移的相平面图、Poincare截面图、最大Lyapunov指数谱图,分析和证实了拉索振动的混沌特性.     

基于减法聚类模糊神经网络高速公路混沌控制

研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器.采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;应用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法对聚类半径进行优化.仿真实验分析了该控制方法的控制效果,证明了该混沌控制方法的有效性.     

基于加速混沌优化算法的支持向量机参数选择

针对支持向量机参数选择问题,以惩罚系数、不敏感系数和RBF核函数中的宽度系数为优化变量,采用Chebyshev映射代替Logistic映射产生初始混沌序列,改变原有的搜索公式及增加3次载波,提出了一种改进的加速混沌优化算法(ISCOA)。将该算法应用于人工数据集和实际数据集中,并与常规的交叉验证法进行比较。试验结果表明:在人工数据集中,采用ISCOA在时间上缩短了至少23.43%,精度上提高了至少6.31%;在实际数据集中,预测值更接近实际值,相对误差均控制在3.13%以下,该算法具有较高的预测精度和寻优效果。     

基于混沌理论的短时交通流量预测

随着智能交通的发展,实时动态交通分配成为当前研究热门问题。短时交通流预测是实时动态交通分配的关键技术之一,在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位。通过对交通流数据进行分析,得出交通系统具有耗散系统特性,并且存在混沌。在此基础上,运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构,并用多元局域预测法对时间序列进行预测。通过分析预测数据,得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5 min内具有较高的预测精度。     

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．     

一类非线性振动系统的混沌运动

分析了一类非线性振动系统的混沌运动。通过对含二次和三次非线性项动力方程的讨论,得到了系统的次谐轨道和异宿轨道等,给出了系统出现混沌的条件。     

一类含间隙机械振动系统的概周期运动与混沌

着重研究了一类存在间隙的双质体振动系统的周期运动在非共振和弱共振条件下的Hopf分叉.解析确定了该类含间隙系统周期运动的Poincar