用于AR参数估计的一种神经网络新方法

提出一种用于估计ＡＲ参数的神经网络新方法和相应的递归预测误差算法，其优点是网络结构简单，估计结果准确。使用作者所提出的方法在估计ＡＲ功率谱时具有频率偏移小，无谱线分裂等优点。仿真模拟结果表明，文中所提出的神经网络方法和相应的算法是有效的。     

基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型

特殊地区风雨联合作用下高速铁路桥梁和车辆的气动特性会发生改变，进而影响列车安全舒适运行。为了全面描述风雨联合分布规律和时空关联特征，基于兰新高铁自然灾害监测系统的长时气象监测数据，提出基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型。首先选取Gumbel、Clayton和Frank Copula函数建立混合Copula函数。然后采用非参数核密度估计方法估计出日极值风速和日极值雨强的边缘分布函数；根据贝叶斯模型加权平均方法以及离差平方和最小准则分别估算出混合Copula函数的权重参数和相依参数；利用K-S法以及最小距离法对混合Copula函数进行拟合优度检验。最后以兰新高铁沿线日极值风速和日极值雨强的监测数据为例，建立基于不同Copula函数的风雨联合概率分布模型，并比较不同模型的拟合优度。研究结果表明：基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型能够更加准确地描述日极值风速和日极值雨强之间的多种相关关系；基于Gumbel、Clayton和Frank三种混合Copula函数的风雨联合概率分布模型是描述日极值风速和日极值雨强联合分布规律的最优模型；兰新高铁沿线基站监测的日极值风速和日极值雨强之间存在下尾相关为主、上尾相关和对称相关为辅的相关关系。     

岩土参数统计特征的贝叶斯估计

岩土参数的统计特征，如平均值、标准差对于岩土参数设计分析的可靠性至关重要。准确估计这些统计特征通常需要较多岩土参数的试验数据。实际工程中，由于工程预算、工程周期等原因导致具体场地所得岩土参数数据相对较少。试验数据的相对稀疏以及在工程设计中对岩土参数统计特征的需求经常使得工程师在工程实践中陷入困境。为了解决这一问题，利用贝叶斯估计的方法，将工程经验和少量的试验数据系统地耦合起来，进而帮助估计岩土参数的统计特征。同时以工程实例加以说明，并以模拟数据进行验证。     

基于粒子滤波器的高铁走行部参数估计研究

引入基于参数估计的方法,描述了高速列车走行部简化模型的构建和使用粒子滤波器对其进行参数估计的研究。结果表明,粒子滤波器能很好地估计出高速列车走行部的关键参数。     

水下航行器多普勒导航系统误差辨识与修正

水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)在水下往往采用航位推算定位方式.由于存在传感器误差,航位推算的定位误差是随着时间发散的,而直接准确检测这类误差非常困难.对多普勒导航系统进行导航误差分析,简化航位推算算法,在此基础上推导出一种新的辨识AUV导航误差参数的方法.仿真结果表明,该算法能够准确辨识AUV导航误差参数向量,可以有效提高AUV自主导航精度,且方法合理、简单.     

基于中线坐标的地铁调线优化算法

为处理地铁侵限问题,采用实际掘进中线坐标估计优化线路参数,以地铁实际掘进中线为基础,整体上对线路参数进行优化,以满足设计约束及侵限要求,可最大限度地提升对复杂侵限情况处理的能力.阐述了调整设计中线以控制边侧侵限的原理,给出了地铁调线优化模型,包括目标函数及约束条件.采用正交最小二乘法,按侵限阈值进行线形拟合分段,形成直线和圆曲线分段线元集合,并提出优化算法对直线、圆曲线分段线元进行优化组合,形成初始优化线路,再对初始优化线路的分段点进行迭代优化,获得与实测中心线贴合度最佳且满足规范和侵限要求的地铁设计中线.最后,对该算法的正确性和有效性进行了实例验证.研究结果表明:该优化算法不仅可以进行地铁优化调线,而且可以有效估计既有线路参数.      

基于多元伽马分布的通行能力算法研究

结合北京市交通状况,提出了适合北京市道路交通流状况的基于多元伽马分布的通行能力算法,并对北京市典型快速路的通行能力给出了建议值.结果显示,在数据量增多的情况下,计算的结果具有更高的精度.与传统计算公式比较,提出的算法依据历史交通流数据,具有更好的可行性和更高的适应性.     

基于非集计MNL模型的轨道交通方式预测

以城市轨道交通方式划分为研究对象,将轨道交通方式预测分两个阶段. 第一阶段采用转移曲线法预测无轨道交通条件下的各种交通方式的比例结构,第二阶段选取时间、费用作为效用函数的特征变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,计算了各种交通方式向轨道交通转移率,建立了应用于轨道交通方式预测的非集计MNL模型. 最后以苏州城市轨道交通方式划分为例,进行了模型参数估计和轨道交通分担率的预测. 结果表明,常规公交和自行车交通方式向轨道交通转移比例较高,该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,模型的预测实用性较好.     

参数估计的数值解析法

对目前参数估计的方法进行了总结与对比．针对不完整数据参数估计时的情况,分析了目前关于参数估计方法存在的问题．利用Matlab求解非线性方程,提出了一种高精度数值解析法．利用少量的实验数据便可求出一组参数的解,然后排列组合试验所得到的数据,可以求出多组参数的解,求解多组参数的平均值,从而得到参数的精确解．并以两种工程中常用的拟合函数正态分布和威布尔分布为例,列出了数值解析法的具体求解步骤,通过与极大似然法的比较,验证了本文方法的可行性．