最佳纠错码的快速译码

论文介绍了纠８位突发错误的最佳码的构造和截短，给出了基于字节运算的快速译方法及实现步骤，此法的一般性还可推广应用到共它循环码。     

构架式轨距——轨向检测系统信号合成算法及系统验证

通过对图像传感器输出的轨距左右偏移信号和左右高低偏移信号、加速度计输出信号和车体惯性平台输出的轨道倾角信号进行合成处理,得到准确的轨距和轨向测量结果。从理论上推导轨向的合成算法,对安装于轨距测量梁中心的轨向加速度计的响应进行重力和旋转运动修正后,与三角窗函数卷积运算,得到轨距测量梁中心横向位移的二阶差分,然后再通过二次积分和滤波得到左右轨向值。通过设计模拟低通滤波和相应的数字滤波器,实现了加速度滤波器的幅频响应与检测车速度无关,保证了系统的检测精度。对轨向加速度计测得的位移和摄像式轨距系统测得的位移进行比较,验证了系统测量原理和合成算法的正确性。经静态验证和现场试验,结果证明构架式轨距—轨向检测系统具有检测精度高、性能稳定和故障率低的优点。     

遗传算法在五连杆悬架优化中的应用

针对五连杆悬架的特点，运用多体系统动力学的理论建立了悬架的运动学分析模型，基于遗传算法开发了优化器的核心单元，并解决了它们之间的通讯和协调问题以实现在车轮上下跳动过程中车轮外倾角的运动学特性变化量与目标值之间的偏差最小作为优化设计的目标，说明了遗传算法在五连杆悬架优化中的应用。应用这种优化体系对某型轿车五连杆悬架进行了实例优化分析。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

公路网络路线布局优化的双层规划模型及算法研究

首先分析了省、市级公路网布局的特点和要求,然后通过将连续变量离散化、引入双层规划模型,建立了适合省、市级公路网络的路线布局双层规划模型。最后研究了模型的求解算法,将模拟退火算法应用于公路网络路线布局优化问题中,应用V isual Basic 6.0语言开发了相应的算法程序。     

基于索网找形的吊弦长度计算方法探讨

在总结现有吊弦计算方法的基础上提出一种新的计算方法,阐述了新方法的基本理论基础和计算流程.最后对2种方法优缺点进行了总结.本文提出的新方法对传统的计算方法的不足进行了弥补,有理论指导意义.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

基于路网可达性的城市交通离散网络设计模型及算法

根据城市交通路网分区理论,把分成的子区看成一个节点,考虑所有节点的可达性,以此度量整个路网的可达性,设计了基于路网可达性最大为目标的城市交通离散网络设计模型。采用粒子群算法,并给出一个简单的算例,算例表明,合理的添加路段,能使城市路网可达性达到最大。     

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鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力,本文将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。提出一种基于GA和BP算法的模糊神经网络控制器,并对控制器进行了详细设计。设计过程主要分为三部分：输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及基于GA-BP的学习算法设计。最后,使用MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的方法是有效的,较之基于BP的模糊神经网络控制和ALINEA控制,能更好地稳定主线交通流密度。