一种基于幂级数展开和最小二乘法的高速公路稳态速度-密度平衡关系式的辨识算法

提出了一种新的辨识Markos Papageorgiou提出的高速公路交通流模型中稳态速度-密度平衡关系式的算法.该算法分为两个步骤,第1步,利用幂级数的原理,将该关系式由非线性模型转换成线性模型;第2步,采用最小二乘法辨识线性模型,并在此基础上获得非线性模型的所有参数,从而达到辨识稳态速度-密度平衡关系式的目的.理论分析和仿真结果均表明,与传统的非线性辨识算法相比,该算法大大提高了模型辨识的运算速度,同时可以实现任意的辨识精度.     

一种基于加权复杂网络的最优公交换乘算法

用space P方法对公共汽车交通网络(公交网络)进行建模,得到一个无权的复杂网络模型,并简单分析了其统计特性.利用广度优先搜索算法得到需换乘两公交站点间的所有最少次数换乘方案.在此基础上,引入了网络点权,即站点的经纬度,进而得到网络的边权,即站点间的直线距离,把公交网络进一步建模成一个加权的复杂网络模型.结合得到的最少换乘次数方案,最终得到一种在保证换乘次数最少的基础上站间总直线距离也最短的换乘方案,并用杭州的实际数据验证了此算法的有效性.     

对《铁路建设项目总价承包标准施工招标文件补充文本》有关条款的探讨

就铁道部公布的招标文件补充文本，结合工程实践及招投标过程中的使用情况，对评标办法中的不降造费用、总承包风险费、安全生产费相关条款在实际中可能产生的歧义和可能执行难的问题，提出修改或改进的建议；对投标报价算术性校核、不平衡报价的处理、甲供材料设备的供应和结算以及施工图量差的处理等问题进行分析，并提出相关建议。以期通过探讨铁路招投标工作的科学合理性，推动铁路建设管理水平的提高。     

一种基于ART2神经网络的高速公路交通事件自动检测算法

提出一种基于ART2伸经网络的高速公路交通事件自动检测的新算法。该算法利用高速公路交通流模型和ART2神经网络分别作观测器和分类器。观测器估计的数据和实际交通数据进行比较,得到残差序列;利用ART2神经网络对残差序列进行分类,以区分不同交通状态下的交通信息,达到检测交通事件的目的。本算法不但可以识别已知的交通事件类型。还可以识别未知的或从未出现过的交通事件类型,是一个可以边工作、边学习的检测系统。