无标底招投标的Nash均衡模型及GA算法实现

在分析现有无标底招投标规则的基础上,采用一般对象化方法,建立无标底招投标报价问题的无协作形式Nash均衡模型.在招投标报价中引入智能算法思想,运用并行选择遗传算法进行求解,并通过双矩阵的实例验证了该算法的有效性.     

基于最小浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周期研究

基于浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周期的关系是浮动车信息采集技术应用中亟待解决的关键问题。浮动车的道路覆盖率与交通信息更新周期之间成正比关系,通过对基于经典概率统计理论的传统计算最小浮动车样本数量方法中所存在不足的分析,提出从路段内车辆运行时间角度出发考虑样本量,引入表征运行时间变化的变量,确定满足道路覆盖率的最小浮动车样本数量,进而建立基于浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周期的关系模型,并给出满足道路覆盖率的浮动车最小样本数量计算的改进算法。通过成渝高速公路成都—龙泉段的实际浮动车数据,验证了关系模型的可靠性及改进算法的优越性。     

基于单分类算法OSVM船用燃气轮机状态评估

针对船舶综合监控系统中存储有海量设备正常运行时的数据没有得到充分利用，此外设备退化时的故障数据难以获取，无法训练传统的多分类退化检测模型，提出利用单分类算法OSVM来建立模型,从而实现退化检测，在该过程中只需用正常样本数据来训练模型，并在一个经过实船数据验证过的模拟器产生的数据集上进行了实验。结果显示，只需要400个正常样本就可训练出准确的退化检测模型，该模型在精确度，召回率，特异性，正确率，AUC五个指标都有很好表现，此外，该退化检测模型有很好的扩展性，也可被用于其他机械设备的状态评估中。     

Single track line capacity model

The objective of the research described in this paper was to develop a model for computation of an ultimate capacity of a single track line and to provide a sensitivity analysis of this capacity to the parameters which influence it. The model is based in a concept of mathematical expectation of capacity and can be applied under saturation conditions i.e. a constant demand for service. It can serve for planning purposes, computation of single track line capacity on the base of which estimations are possible concerning a single track line performance under given conditions, as well as commercial time‐tables planning, decisions about a partial or complete construction of the second parallel track along the line in service, intermediate stations locations planning and the necessary facilities along the line under construction.

In the sensitivity analysis, the model allows a change of parameters upon which the capacity depends. These are: the length of the line segment which is considered to be bottleneck for calculation of capacity, traffic distributions per directions, train mix, train velocities and train spacing rules applied by the dispatching service when regulating the traffic on a line.     

Assessing transportation user benefits with maximum trip lengths

Maximum time lengths of urban trips can be used to calculate major user benefits of transportation improvements. These benefits include those associated with reduced cost of travel, those associated with travel to additional destinations, and those associated with improved quality of destinations. Maximum trip lengths can be measured using techniques of psychological scaling.     

基于CS、WLC、BPNN理论预测铁路工程造价的方法

前期可行性研究投资估算和设计阶段概预算不准确是目前铁路工程“三超”的主要原因之一，在这两个阶段中，许多不确定因素影响着项目造价，并且这些影响因素与造价之间呈高度非线性关系，传统的投资估算和设计概预算方法难以对新建铁路项目造价进行准确计算。本文依据全生命周期造价WLC理论进行拟建项目造价测算和投资、设计方案优化，根据显著性成本CS理论提出显著性成本项目CSIs测算方法简化投资预测程序，并依据BP神经网络在大量已完工程资料中“提取”类似CSIs和显著性因子csf，从非线性角度实现了对项目投资的准确预测，并进行算例分析，从算例可以看到，预测值与实际值的相对误差很小，满足投资预测要求。     

CTCS-2级列控系统地面应答器布置算法

简要介绍了既有线提速200km／h的CTCS-2级列控系统地面应答器布置规则，以及胶济线、浙赣线对此规则的工程运用。在此基础上，提出一个应答器合理布置的算法，阐述了该算法的实现过程。     

基于道路综合费用的平面选线模型优化方法的研究

根据道路平面路线方案布置特点,将选线中要考虑的各种因素均转化为费用进行考虑,因而道路平面路线方案也即转化为该模型费用最小化的优化问题,由于道路平面方案优选设计是复杂的多目标决策问题,方案模型的建立在很大程度上影响到项目的营运费用和建设费用,通过对研究遗传算法变异算子对模型影响的分析,设计了一种遗传算法对路线平面线形进行优化,该算法可以提高收敛速度和解的精度,并同时保持优良个体的进化稳定性,在一定程度上弥补了定常参数在克服早熟中缺乏普遍性的缺点。最后,进行了道路优化验证,实验结果表明,该算法无论从鲁棒性和有效性方面都超过了传统的优化算法,说明该算法在道路选线中有很高的应用价值。     

竞赛帆船龙骨盒结构优化设计

龙骨盒是竞赛帆船特有的结构,其功能是维持压载龙骨竖直升降,因其为帆船主要受力构件之一,实际使用中易损坏,提高龙骨盒强度是企业和艇主亟须解决的问题。通过水动力分析获得龙骨盒结构响应,运用多级优化对龙骨盒帽型材和桅杆作用区域进行形状、尺寸优化和铺层顺序优化。优化结果显示,基于响应面法和遗传算法的多级优化降低75.92%的龙骨盒整体应变能和提高29.40%的铺层强度比,该方法对提升龙骨盒强度和承载能力具有实用和借鉴意义。     

基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。