蚁群算法优化的神经网络技术在跑道起飞容量预测中的应用

为了对机场起飞容量及飞机全部出动时间进行预测,构建了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型。分析了机场跑道容量的含义及其影响因素,利用飞参提取软件将影响因素的具体数值进行提取;依据BP神经网络的特点将其引入到机场跑道起飞容量预测中,为了弥补BP神经网络的缺点,利用ACO对网络进行优化,最终建立了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型,并与标准BP神经网络的预测结果进行对比,结果表明优化后的网络各项误差都不同程度的减小40%～60%,优化后的网络提高了模型的精度。利用优化后的模型分析了飞机质量、气温、气压、风速与起飞跑道占用时间与起飞容量的关系,并对某机场保障飞机起飞容量与出动时间进行了评估,得到飞机质量、气压、纵向风速与起飞容量大致呈线性关系,气温与起飞容量大致呈非线性关系,最后得到该机场的总出动时间与起飞跑道容量,可以更准确的评估机场保障能力。     

计及需求侧的风-光-氢多能互补微电网优化配置

针对多能互补微电网经济成本最优问题,提出一种计及需求侧响应的风-光-氢多能互补微电网优化配置方法.首先,在相关功率约束和控制原则下制定运行控制策略;接着,为最大化直接消纳风光发电,引入激励型需求侧响应,利用混合整数规划优化负荷曲线;进而,建立考虑需求侧响应的优化配置模型,基于等年值成本最小的优化目标,综合考虑系统的必要...     

绿化景观设计在公路绿色通道建设中的应用

结合公路绿色通道建设中绿化景观设计的运用,提出公路养护管理部门对公路绿化、生态防护的重视,使所管养的公路与自然更加完美结合,形成具有地域特色的景观路、生态路、环保路。     

钢芯铝绞线的拉扭耦合力学性能

导线扭转参数属于导线基本力学性能之一,尤其是拉扭耦合效应会极大地影响覆冰输电线舞动分析的准确性. 为此,对典型7股钢芯铝绞线LGJ/JL/G1A-70/10进行了扭转试验,并结合有限元仿真软件ANSYS对相应构件进行建模与数值分析,与基于钢丝绳拉扭耦合理论的4种理论进行了对比. 数值分析结果与扭转试验结果吻合较好,且对比分析表明:拧绕系数的取值浮动较大,会导致不容忽视的误差;在正常运行应力状态下,导线拉伸会产生较大的扭转效应,导线的截面扭转也会产生轻微张力变化;导线的拉扭耦合和扭拉耦合系数不相等;基于钢丝绳的理论均未考虑子股导线的滑移变形及坐标更新,会在一定程度上高估轴向刚度以及拉扭耦合效应.      

基于SUMO的大型活动三层级公交疏散保障方案仿真

大型活动客流具有短时集聚与疏散的特点,为保障活动结束后场馆附近公交客流的快速有序疏散,构建三层级公交疏散运保体系,包括公交常规线、专用快线和微循环线.按客流量疏散目的地将其分为城市市内的内散客流量和需前往高铁站、飞机场等对外客运枢纽换乘至其他城市的外散客流量.对内散客流量,采用微循环线将乘客运送到公交常规线站点接驳出行;对外散客流量,采用微循环线将乘客运送到专用快线站点,再运送到对外客运枢纽.基于SUMO仿真平台,选择苏州市奥林匹克体育中心体育馆作为大型活动承办场所,仿真三层级公交保障方案下的客流疏散场景,更直观地说明微循环线的作用及其与公交常规线和专用快线的联动特点.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

原位硫化制备SnS/SnS2纳米片及光学特性

利用直流电弧等离子体技术制备出Sn纳米粒子,接着以升华硫作为前驱体,通过原位硫化技术在不同温度下硫化,获得锡硫化合物.对所制备样品的物相和形貌进行了表征,并利用分光光度计研究了样品的光学特性.结果表明,在200℃硫化后得到的产物为纯块状SnS.随着温度的升高,样品逐渐转变为SnS/SnS2异质结纳米片,最终在400℃时转变为纯SnS2纳米片.在转变过程中,可以通过控制硫化温度实现材料禁带宽度的调节.     

一种基于PLL的牵引电机速度辨识算法

提出一种基于PLL的速度辨识算法,在此算法中引入闭环转子磁链观测器和幅值归一化环节,弥补PLL本身在抗干扰能力上的不足.通过闭环转子磁链观测模型抑制了转子磁链中可能出现的直流偏置,引入幅值归一化环节抑制了可能出现的转子磁链幅值波动.在仿真软件中搭建模型进行验证,结果表明在电机速度指令突变以及负载转矩突变的情况下可以保持较好的辨识效果.通过仿真结果验证了所研究速度辨识算法的正确性和有效性.     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.