非线性鲁棒控制系统分析和设计的μ方法

针对一类可反馈线性化的仿射非线性系统，提出了非线性鲁棒控制系统的μ分析与μ综合方法。利用非线性状态反馈和坐标变换，可将许多不确定性线性系统线性化为关于广义对象和不确定性的线性分式变换(LFT)，基于这个LFT，用D-K迭代法可获得线性化系统的鲁棒控制器，然后通过回代得到非线性鲁棒控制器。     

隧道施工灾病害动态反馈预测分析

由于受地质条件及人为因素等影响,隧道在施工过程中易发生各种各样的灾病害。而通过施工中的监控量测和预测分析,针对监测数据的动态反馈和预测情况及时采取措施,这样就能有效地对出现的隧道病害加以控制并对灾害进行预测。从而大大降低隧道施工中的风险,保证隧道施工安全。     

基于前馈补偿的路网规划方法

交通需求与交通供给之间的正反馈效应，使得路网规划方案难以适应交通需求的变化。在研究交通需求与路网容量关系的基础上，提出了采用前馈的手段，把交通需求的变化预载到规划模型中，规划模型是以建设成本、建成后的运营成本和未满足的交通需求所造成的机会损失成本之和的年平均值最小为目标，并让总成本具有时间性来克服规划方案与未来实际情况之间的偏差，达到对当前的规划工作采取前馈控制，使规划方案兼顾未来的需求和规模上的控制，在一定程度上克服交通需求的不确定性。     

道路运输系统分析及发展对策研究

分析道路运输系统的构成及各子系统之间的关系。运用系统动力学的研究方法,分析了道路运输系统与其主要外部影响因素之间的关系,研究了道路运输与社会经济、道路运输与其它运输方式、道路运输与科技进步、道路运输与环境、道路运输与安全、道路运输与运价之间的因果反馈环,并在此基础上有针对性地对道路运输的发展提出了相应的对策和建议。     

基于数据挖掘的固定型交通检测器配置优化

结合固定型交通检测器空间配置的4条原则和配置密度优化步骤,提出基于数据挖掘技术的固定型交通检测器配置优化方法.设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、ARIMA预测模型及神经网络预测模型.采用网格搜索技术确定Winters模型参数,设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序,来估计ARIMA模型参数,采用3项误差指标评价模型预测效果.根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案.实例研究表明,在保证满足ITS 对交通参数精度要求的同时,通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本.     

城市轨道交通项目后评价机带研究

提出建立城市轨道交通项目后评价机制的思路,分析其研究现状,探讨城市轨道交通项目后评价的管理机制、运行机制、内容体系、成果反馈和扩散机制,并给出相应的建议。