基于广义费用的公共交通联乘优惠研究

为了制定合理的公交联乘优惠政策,将包含出行直接经济耗费的广义费用作为效用引入Logit模型研究公交票价对出行分担率的影响。通过实际的交通调查确定模型中参数的取值,并计算出现状条件下各方式的出行分担率以确定模型的有效性。在公交供给能力的约束下,确定希望达到的公交分担率,在其他非联乘优惠的措施已知时,通过计算就可以得出合适的公交联乘优惠额度。算例分析表明,这一研究方法能够达到私家车出行分担率降低到40％的目标。     

柔性层状路面应力和位移场的边界元分析

为研究任意形状分布的各种荷载作用下柔性多层弹性路面应力和位移的性状分布特点,利用层状材料的广义Kelvin基本解,建立了边界元分析方法.结合广义Kelvin基本解与边界元方法,建立柔性层状路面边值问题的边界积分方程,对于核函数中出现的奇异积分做了解答.该方程中不舍在层状材料交界面上的积分,可求解任意形状分布各种荷载作用下的多层弹性体系应力和位移.算例分析表明:该方法可以获得较高的计算精度;由于采用了层状材料的广义Kelvin基本解,该方法能处理力学参数沿深度方向任意变化的柔性路面.     

基于重要度的城际轨道交通空间出行分布预测的研究

随着城市化进程的发展以及城市群的形成,发展城际轨道交通已成为解决交通的重要手段。因此．在城际轨道交通客流预测一般方法的基础上,针对影响出行空间分布相关因素,建立按小区间重要级数拟合的广义费用计算模型．并把广义费用作为交通阻抗应用于双约束重力模型,使出行的空间分布预测能充分反映小区间的社会经济及土地利用情况对交通分布的影响,可以在一定程度上提高预测的准确性。     

一类不可微复合函数的二阶广义方向导数

研究一类不可微复合函数Ｃｈａｎｅｙ意义下的二阶广义方向导数,并且得到这一类不可微问题的二阶最优性条件。     

关于广义同余神经网络结构与算法的研究

讨论了一种新的神经网络－广义同余神经网络（ＧＣＮＮ）网络中的所有神经细胞以同余的形式被激活,并阐述了它的结构,学习规则的一种算法,模拟结果表明,这种网络在取样点上具有满意的通用特性,由于该神经网络易于操作和实行,有必要就相关理论及其应用作进一步的研究。     

广义李特公式在700 m钢管混凝土拱桥试设计中的应用

大跨度钢管混凝土拱桥常采用变截面拱肋,以满足受力需要。围绕钢管拱肋变截面高度设计,在李特公式基础上推导了广义李特公式,将其应用于一座700 m跨钢管混凝土拱桥试设计中,开展了不同抛物线次数下钢管拱内力、弹性稳定、动力特性及主拱刚度的计算。分析结果表明：主要参数均能满足规范要求;相比于李特公式,采用广义李特公式设计的变截面钢管拱,由于减小了拱脚截面负弯矩,使截面上、下弦管的轴向力分布更趋均匀。     

基于四维广义离散椭球序列的降秩MIMO-OFDM信道估计方法

传统的基于插值的信道估计器需要高导频负载来对快速时变的频选MIMO-OFDM信道进行稳健估计。为降低对高导频的需求,利用信道对低维子空间的限制作用设计了一种线性最小均方误差(LMMSE)信道估计器,该估计器采用由带限广义离散椭球(GDPS)序列得到的四维基扩展信道模型。仿真结果表明：与基于插值的最小二乘(LS)估计器相比,降秩估计器的均方估计误差较小,且对时延、多普勒和角扩展等均具有较强的鲁棒性。     

线性空间中集值优化问题弱有效解与向量鞍点

在序线性空间中定义了带广义不等式约束集值优化问题的广义向量Fritz-John鞍点和广义向量Kuhn-Tucker鞍点,建立了二者之间关系.最后,借助广义锥次似凸映射的择一定理,讨论了集值优化问题的弱有效解与它们之间的关系.     

基于广义预测控制的船舶可调桨网络控制系统研究

可调螺距螺旋桨(CPP)控制系统是船舶推进系统的重要子系统.随着船舶推进系统在响应速度、操纵性能等方面的要求不断提高,CPP控制系统已从传统的控制系统发展到分布式的网络控制系统,而网络控制的引入必然产生不确定的网络时延.因此,采用支持向量机,广义预测控制和队列机制的混合控制方法设计了网络控制器,有效地补偿网络时延对CPP控制系统产生的不利影响.     

广义回归神经网络在交通运输量预测中的应用

因为交通运输、地方经济及企业发展的紧密联系,交通运输量预测成为运输市场和经济发展研究中的一个重要问题。以影响交通运输量的若干重要参数作为样本数据,构建一个广义回归神经网络,经过学习训练后使之达到误差最小,再以此网络外推出未来的交通运输量。结果证明广义回归神经网络用于交通运输量预测的有效性。