基于生成对抗网络的交通流参数实时估计模型

为有效调控道路网时空资源，需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数，应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络，提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型，即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分，生成器利用门控卷积神经网络 捕捉交通流的动态空间特征，使用基于注意力机制的长短期记忆神经网络分析交通流的动态时间特征；采用门控卷积神经网络与长短期记忆神经网络构建判别器；通过对抗方式训练生成对抗网络的生成器与判别器，实时获得交通流参数估计值。使用中国山东省淄博市12个卡口设备和美国加州洛杉矶市23个线圈检测器获得的交通流量数据，验证TSTGAN模型的可靠性。结果表 明，TSTGAN模型引入的时空模块能有效提取交通流的时空特征，所得均方根误差和平均绝对误差比现有模型分别降低2.12%~42.41%和1.66%~40.49%，证明所提TSTGAN模型可以提高交通 流参数的估计精度。     

基于改进ACGAN的齿轮箱多模式数据增强与故障诊断

针对现有生成对抗网络(GAN)难以高效率生成多模式的故障样本和训练不稳定问题,提出了一种改进辅助分类生成对抗网络(ACGAN),并将其用于齿轮箱多模式数据增强和智能故障诊断,以确保运载工具的安全运行;引入独立的分类器构建新型ACGAN框架,改善了经典ACGAN的分类精度与判别精度之间的兼容性;使用Wasserstein距离定义具有平滑特性的新型对抗损失函数,以此克服GAN易出现模式崩塌和梯度消失的缺点;引入谱归一化方法替代权重裁剪,限制判别器的权重参数,提高对抗训练过程的稳定性;为验证改进ACGAN的有效性和优越性,对齿轮箱的6类健康状态样本进行试验分析。分析结果表明：改进ACGAN生成的故障样本在数据层面和特征层面取得了更好的质量评估结果,其中基于结构相似度的评估指标平均优于对比方法0.249 3,基于最大平均差异的评估指标平均优于对比方法0.696 6;改进ACGAN的训练过程更加稳定,其损失函数具有更优的收敛性,同时在多模式故障诊断情景下具有更高的效率,其训练时间缩减为对比方法的20%;针对故障样本缺失的情况,改进ACGAN的生成样本能有效辅助深度学习智能故障诊断模型的训练,可将诊断精度由75.34%提升至97.06%。     

基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估

扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据,需要事先准确地对其 进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题,提出基于条件生成对抗网络的扇 区复杂度评估框架。首先,构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3类复杂度指标,并结合主观 复杂度等级得到标定样本;其次,利用条件生成对抗网络设计有标记样本生成算法,获得增广数 据集;最后,分别采用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法建立复杂度评估模型。以中南区域 扇区为例,从定性和定量的视角验证生成样本的有效性,并在多种训练集配置下对比各模型评估 结果。研究结果表明：条件生成对抗网络在200次迭代后逐步收敛至稳定;生成样本与真实样本 的绝大多数指标在均值上的相对误差小于5%,在标准差上的相对误差大于5%;在多分类评价指 标下,增广数据集对3种模型整体评估精度分别提升11.77%、11.04%和8.34%。本文提出的评估 框架可以在有限数据条件下提高样本多样性,是解决扇区复杂度评估问题的一种有效方法。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提,故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先,通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征,使其能最大程度捕获原始路网信息;其次,基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据,加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数,实现对缺失数据的有效插补;最后,采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集,针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时,Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间, PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间;当聚集缺失率在 10%~70%时,Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间,PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明,本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究

在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好.     

基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法

由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception （sequeeze-and-excitation inception）在此基础上加入SE Block （sequeeze-and-excitation block）用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms.      

车身外流场的半结构网格生成技术

车身外流场的网格生成是进行数值模拟的一个关键技术及前提。描述了三棱柱半结构网格的生成过程,提出了改进阵面层算法,使三棱柱半结构网格生成更方便、快捷。     

Foxpro菜单生成系统分析与应用

本文研究了Foxpro的菜单生成系统。首先讨论了菜单定义文件的结构、字段的含义，然后分拜了菜单生成器的处理流程、各函数和过程的作用，最后给出了一些应用。     

哈里森与济慈的相遇——解析《给约翰·济慈一个金橘》

托尼·哈里森是英国二十世纪七十年代的诗人.他把工人阶级的意识和语言注入诗歌中,并因此而独显其诗歌特色.他创作的<给约翰·济慈一个金橘>却是一首别具一格的诗.在这首诗中明显表露出的是十九世纪英国浪漫主义诗人约翰·济慈的诗歌给他的影响:诗意的、感官的诗歌语言,诗意的想象,诗歌主题上对生命中矛盾的沉思及其忧郁的思想观.     

程序框图的自动生成交互系统

运用数据库和计算机高级编程语言设计开发了程序框图的自动生成交互系统,实现程序框图的自动生成和实时修改,使程序框图的生成效率显著提高,具有很好的实用价值.     

流密码Grain v1的密钥恢复攻击及其改进

为探讨流密码Grain v1的安全性,通过研究Grain v1密钥流生成器的结构,指出了Grain v1密钥流生成器设计的3个弱点,在此基础上提出了一种基于中间状态的流密码Grain v1的密钥恢复攻击.该攻击的计算复杂度和空间复杂度分别等价于Grain v1密钥流生成器的计算复杂度和空间复杂度.为了抵抗所提出的攻击,对Grain v1密钥流生成器的设计进行了改进.安全性分析表明,改进设计能够抵抗所提出的密钥恢复攻击.     

可视化气动网格生成系统的开发

介绍了网格生成的基本原理和方法，以Ｗｉｎｄｏｗｓ为开发平台，应用可视化技术，开发了一套面向网络生成的专用软件，可方便生成各种和边界条件，各种密度要求的气动网格，其结果既可以用图形方式输出，以便进行直观评价，又可以数据文件输出，供空气动力学仿真使用。     

楼宇三维路径模型的自动生成算法

提出了一种楼宇三维路径的自动生成算法.该算法首先使用图像细化算法及特征点提取算法建立单层楼的通道路径,并将房间等楼层实体作为结点连接到通道路径上,从而建立好单层楼的路径图;然后利用楼梯结点和电梯结点将相邻的楼层路径图相互连接起来,生成完整的楼宇三维路径模型.该路径模型是由弧和结点结构组成的带权图结构,可以应用于智能导航、楼宇自动控制、紧急情况的人员疏散及楼宇安全等领域.     

基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型研究

在物流研究中,经常要涉及物流结点选址和线路优化问题.在选址模型中,一般采用直线和折线两种方法来计算结点问的距离.在分析重心法基础上,指出该方法存在一定的不合理性,并提出基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型,其算法比较表明,两个模型各有特色,通过VB编程运行程序可得出最小费用值,实现了物流网络间结点的优化问题.     

W-CAPP系统中工艺生成与任务分派方法研究

系统基于Intranet/Extranet技术,采用抢选式工艺设计任务分派方法和多元化的工艺生成方法,建立了基于B/S模式的CAPP系统通用框架,保证了工艺信息资源的共享和集成.     

基于虚拟装配体绑定的产品层次化装配序列生成

装配是产品制造中的重要环节之一.计算机辅助装配顺序的生成为实施快速、灵活、优化的装配,提高装配质量和效率提供有力的支持.任务层次与分解方法的设计是层次任务网规划方法应用的关键技术.文中提出了一种基于虚拟装配体绑定的底层装配操作实施机制,在此基础上建立了产品装配序列生成的任务分解策略.装配实例表明,该方法在产品装配序列生成中具有建模层次清晰、任务分解策略易于制定、装配序列生成比较灵活的特点.     

HTN规划中面向多计划生成的顺序任务分解算法

顺序任务分解算法（OTD）是层次任务网规划（HTN）中的一种高效求解算法．由于算法中的计划生成采用一次性回溯机制,每次求解过程只能产生一个可行计划．文中提出了一种能够快速生成多个可行计划的回溯算法．该算法采用分段回溯的计划生成机制,充分利用了求解过程中生成的局部解序列,从而能够一次性地快速生成多个可行计划,为寻求优化的计划和进行计划的评估提供更为有效、灵活的支持．     

高速公路生成建模与实证研究

高速公路的空间形态是城际交通服务水平的重要体现,高速路网的形成和扩 张蕴含着丰富的科学问题.为了探究高速公路的生成机制,本文以微观上路段的动态生成替代宏观上路网的全局规划,在局部的路段生长过程中引入生长规则,采用最短路确定 生长节点,构建非线性规划模型,并运用一维搜索算法进行求解确定路段的生长方向,进而构建出高速公路生成模型.模型再现了高速路网的生长过程及涌现特征,如共用路段、 枢纽节点.通过对比实际和仿真的树状结构高速路网,以及分析相关统计数据,结果表明, 该高速公路生成模型能较好地描述和解释实际路网形成的内在机理和宏观现象.     

编组站模拟系统中到达流生成的方法

编组站到达流的生成是铁路编组站技术作业系统模拟的基础工作之一。本文提出一种以列车运行图为依据，生成到达列车流的新方法。此外，编组站到达流应该包含到达列车流和本站批准装车流两个方面，文中亦为本站批准装车流提供了生成方法。     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率．为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法．以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明：两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人／（km／h）．