基于 Monte-Carlo 模拟的进场排序不确定性研究

为了提升终端区航班排序抵御不确定因素扰动风险的能力,保证航班运行效率及降低延误损失,综合考虑终端区运行的多种约束限制.基于不确定性因素对进场航班影响分析,以航班总延误和管制干预最小为目标,建立进场航班排序的多目标随机期望值模型.应用 Monte-Carlo 模拟方法刻画航班运行状态随机变量的统计特征,将模型所求目标函数值表征为随机模拟的数学期望,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)寻求模型的 Pareto 最优解集,绘制不同阈值的缓冲间隔下得出 Pareto 前沿拟合曲线.采用广州终端区典型时段进场航班数据进行仿真验证,结果表明模型中不同阈值范围的缓冲间隔设置,可提供权衡航班延误和管制干预之间的合理化建议,且最高可降低32.4%的航班延误.所提方法能有效缓解繁忙机场航班延误,提升航空运输服务能力.      

基于特征加权支持向量机的武器系统效能评定方法

针对武器系统效能综合评定的任务需求,同时考虑到传统特征选择方法的不足,提出采用一种监督型封装模式的加权特征选择方法用于武器系统的效能评定,能有效区分不同特征对效能的影响程度。鉴于支持向量机的良好应用效果以及混合核函数的优良性能,采用基于混合核函数的支持向量机建立特征与效能之间的关系模型。考虑到特征选择和评估模型建立的目标一致性,提出一种基于粒子群优化算法的联合优化方法,同时实现特征的影响程度分析和效能评估模型的优化。最后以导弹系统的效能评定问题为背景开展应用分析,实际计算表明所提出方法的有效性。     

神经网络用于汽车制动跑偏特性仿真的研究

制动性是汽车的主要性能之一，为了探讨神经网络在汽车制动特性研究中的应用，利用神经网络ＢＰ算法对汽车制动跑偏特性进行了仿真研究，结果表明，神经网络对汽车制动特性的研究有实用价值。     

自适应粒子群算法求解编组站车流推算问题的研究

编组站日班计划和阶段计划编制核心之一是出发列车车流来源的推算,由于车流推算的复杂性,其求解算法也是研究重点之一。基于解编顺序建立编组站动态车流推算的数学模型,约束中考虑了单调机资源、车流接续去向和时间等约束,目标函数在优化正点出发列车数的同时考虑总停留车小时的优化。通过设计自适应离散粒子群算法(ADPSO)对数学模型进行求解,以解编顺序为主要优化对象,静态配流采用Lingo编程实现,最后通过算例验证了算法的有效性。     

基于AI原理的牵引供电远动系统线路带电推导算法

结合ＡＩ原理，采用启发式深度优先算法实现了牵引供电远动系统线路带电推导，对该算法进行了理论分析，并给出了实现该算法的控制策略及软件框架。     

连续梁顶板下层横筋的统计算法

在预应力混凝土连续梁中，顶板有下弯索和腹板变厚的梁段在全桥中占有相当大的比例，而已有的连续梁施工图ＣＡＤ软件对此类梁段的顶板下层横筋不能进行有效统计，该文简述了用程序解决这一问题的必要性，给出了顶板下层横筋的统计算法，并将这一算法应用到７２＋５×１１６＋７２ｍ双线部分预应力混凝土连续梁钢筋施工图计算机成图设计中，有效地提高了图纸质量，有效地提高了ＣＡＤ成图速度。     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法，提出从多层前向人工神经网络角度建立模型，并运用ＢＰ算法予以实现。在将ＢＰ算法与传统算法进行比较之后，发现ＢＰ算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点，同时也存在不足之处，指出了今后进一步研究的方向。     

复线列车运行调整理论与方法的研究

以复线列车运行调整问题进行了详细的分析和描述，建立起相应的线性规划模型。在此基础上，着重分析了求解列车运行调整问题的技术关键（必须确定待调整列车在调整后的相互关系与相互位置），建立了数学模型，提出了求解的计算方法。     

基于区域分解算法的非均匀介质的反分析计算

提出了一种基于区域分解算法的非均匀介质反分析计算格式，使其能够将敏度矩阵的计算仅限于单介质区域，使反分析的计算和收敛稳定性有了较大的提高。     

列车运行自动控制(ATO)算法的研究

通过分析列车自动控制算法所面临的问题，提出了具有自适应、智能化的列车自动驾驶算法及推理机结构。