深圳市公交信息查询系统的设计与实现

针对当前公交查询系统存在的缺点，从系统功能、数据库设计、查询算法几个方面对深圳市公交信息查询系统进行研究。该系统采用VISUALBASIC6．0为开发工具，MICROSOFT ACCESS2003为后台数据库，实现了公交站点信息查询、公交线路信息查询，公交线路换乘查询和地图显示等一系列功能。     

基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究

BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启发式寻优、全局优化特点的蚁群算法优化BP神经网络,对基坑变形进行预测,并与BP神经网络进行比较。结果表明:ACO-BP神经网络模型预测基坑变形可行;预测精度高于BP模型,且结果稳定、速度较快、误差满足工程的要求。     

Updating of Travel Behavior Model Parameters and Estimation of Vehicle Trip Chain Based on Plate Scanning

This article proposes a maximum-likelihood method to update travel behavior model parameters and estimate vehicle trip chain based on plate scanning. The information from plate scanning consists of the vehicle passing time and sequence of scanned vehicles along a series of plate scanning locations (sensor locations installed on road network). The article adopts the hierarchical travel behavior decision model, in which the upper tier is an activity pattern generation model, and the lower tier is a destination and route choice model. The activity pattern is an individual profile of daily performed activities. To obtain reliable estimation results, the sensor location schemes for predicting trip chaining are proposed. The maximum-likelihood estimation problem based on plate scanning is formulated to update model parameters. This problem is solved by the expectation-maximization (EM) algorithm. The model and algorithm are then tested with simulated plate scanning data in a modified Sioux Falls network. The results illustrate the efficiency of the model and its potential for an application to large and complex network cases.     

路网容量及最大流算法研究

对城市道路网的现有路网容量理论和模型进行了研究,在国内外现有较成熟的路网研究方法的基础上,分析了各种模型的假设条件、模型特点以及模型应用范围,并基于最大流、最小割理论分析了国内外现有的最大流算法及其缺陷,提出了改进的算法和在Matlab中的实现方式。     

基于产品数据管理系统的汽车制动系统优化设计平台研究

采用B/S模式在产品数据管理(PDM)系统之上构建基于网络的汽车制动系统设计平台。应用PDM的版本控制与流程管理技术实现设计的全过程协同管理与数据共享;通过设计知识自动解析和更新、设计参量匹配、设计同类产品数据借用等方法实现智能化和自动化设计。重点研究设计算法的更新和维护,以及基于案例知识自动扩展的实现策略问题,系统地解决了知识自更新、自学习以及扩展等难题。     

交通管制条件下城市道路网络模型及分配算法研究

城市道路网络模型及其算法是城市道路网络分析和分配的基础。本文首先分析了交通管制条件下原有城市道路网络模型和算法的不足,在此基础上提出一种改进模型和算法,并给出算例。这种改进的模型和算法能较好地满足实际分配的要求,在交通规划、交通管理和交通流模拟中都有着十分广阔的应用前景,且已经被成功地应用于郑州市综合交通规划中。     

基于自适应蚁群算法的图像分割

蚁群算法良好的离散性，并行性，正反馈性和鲁棒性，非常适合于图像分割。但基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的，计算量大，不利于算法的收敛，为此，本文提出了设置初始聚类中心的设想，并以小窗口为对象实施算法，由此大大减小了计算量。另外基本蚁群算法中挥发系数固定，会导致算法可能过早收敛或停滞，针对这一不足，本文将其修改为随蚂蚁通过可行路径个数动态变化，使其收敛性和稳定性有了一定提高。实验证明了方法的有效性。     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

基于GSA-IPM算法的船舶电力系统无功优化

提出GSA-IPM(万有引力-内点)算法求解船舶电力系统无功优化问题,以降低船舶电力系统的有功损耗,提高电压质量,改善安全经济运行水平。将算法应用于某实际船舶电力系统进行仿真测试,结果与万有引力搜索算法(GSA)、遗传算法(GA)及粒子群算法(PSO)作比较,证明了算法能够使有功网损更低,电压质量更佳,从而验证了方法的有效性。     

基于北斗救援和ISPS规则的船舶人员安保管理系统研究

研究了基于北斗短报文通信方式的船用ISPS人员管理及救援管理的系统,具体包含天地海北斗卫星网络、船舶通信网络、低功耗高可靠性的BDS北斗通信基站,提出了基于模糊集合和贝叶斯的多对多Super-Bluetooth算法,设计了手环检索和定位的BR通信基站方案,提升和实现了基于北斗救援的ISPS人员管理。