汽油机燃烧循环变动的分岔特征

对16种不同工况下的汽油机示功图进行了测量,以缸内峰值压力的试验数据为基础,应用符号时间序列分析方法,得到了汽油机燃烧循环变动的分岔特性,同时获得了汽油机燃烧循环变动随转速与负荷的变化规律。     

管道检测中伪随机码技术应用研究

将伪随机码技术引入管道检测,通过对伪随机码信号的分析,提出根据接收信号幅频特性中的幅度相差23 dB的频率点及环境的其他参数,计算出管道绝缘电阻的参数,从而确定管道腐蚀状况的一种新方法,经过仿真和实验验证了伪随机码在管道检测中应用的可行性。     

改进的BP神经网络预测模型及其应用

针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷,引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题,以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本,分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型,对所提出的改进预测方法进行实证分析．结果表明：所提出的算法对销售量的预测精度较高,误差均小于8．8％,运算时间也有所降低,预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性．     

水面高速无人艇运动极短期预报技术

采用基于时间序列的乘积季节ARIMA(求和自回归移动平均)模型以及无人艇模型规则波试验数据,研究了水面无人艇运动极短期预报技术。采用经趋势差分和季节差分后的ARMA(自回归移动平均)模型,运用最小信息准则和白噪声检验方法,验证所选择的最佳模型,并对无人艇进行了20步极短期运动预报。计算结果表明:无人艇船模加速度、升沉、纵摇的前10步短期预报最大误差均不超过6%,随着预测步数的增加,误差有扩大的趋势,加速度的后10步短期预报最大误差达到16.68%。可见,极短期预报技术有效。     

基于多元索引后继树的序列模式挖掘方法

序列模式挖掘是数据挖掘研究领域中的一个课题.本文提出一种新型的序列挖掘模型-多元索引后继树模型,该模型的主要特点是使用索引方法,仅通过对原始序列的一遍扫描而创建描述序列的多元索引后继树,然后利用索引结构使用模式增长的方法生成频繁模式.理论分析与实验表明,该方法简单高效、具有很好的实用价值,通过与其他序列挖掘模型的实验比较,发现基于该模型的挖掘算法在时间和空间两个方面都有较好的性能优势.     

机场道面除冰雪车辆队形控制模型

为了解决机场道面实际除冰雪作业中方案不能完全适应环境的问题, 考虑了除冰雪过程中作业方式和航空器适航条件, 构建了具有时间约束的两阶段除冰雪作业模型; 基于机场除冰雪车辆的作业能力, 研究了机械除冰雪作业方法中多车辆的协同作业问题, 设计了基于复拉普拉斯矩阵的队形控制模型; 为了减少通讯消耗及保证通讯稳定性, 基于Henneberg序列操作方法生成机场道面除冰雪作业车辆最优通讯图, 并验证了所生成最优通讯图满足队形控制模型所要求双根条件。研究结果表明: 两阶段除冰雪作业模型能够选择不同的异构车辆进行编队作业以达到时间和效果最优; 基于复拉普拉斯矩阵和领航者方法相结合得到的控制模型与传统控制模型相比队形更稳定; 采用边有向化操作所生成的最优通讯图保证了队形中领航者和跟随者之间通讯的有效性; 在一阶运动学模型下, 基于5自主体“人”字形编队从任意位置出发能够在1 min内实现速度收敛一致及生成期望队形, 且运动轨迹中不存在绕圈、小角度转弯的情况, 符合实际作业车辆运行规则, 并能在随后的作业中保持期望队形。可见, 所构建的队形控制模型能够实现对大型异构除冰雪作业车辆的队形控制, 满足预期要求。      

基于ARCH 模型簇的路径行程时间可靠性分析

 行程时间可靠性是反映道路交通网络可靠性的重要指标.由于交通系统存在不 确定性,行程时间的波动具有异方差性,利用传统数理统计方法建立的行程时间预测模 型,无法对行程时间进行准确的预测.针对行程时间波动的尖峰厚尾、集群性等特点,引入 计量经济学中的ARCH 模型簇.通过实证分析,评价行程时间波动的时变性、持续性,描 述系统外部信息冲击的分布,分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制.结果表明, ARCH 模型簇能很好地适应行程时间序列数据的方差变化特点,与交通系统的自身特性 相吻合,能够对路径行程时间的可靠性进行有效的评价.     

联锁系统逻辑测试方法研究

联锁系统是轨道交通列车运行控制系统的重要组成部分,它对列车的运行安全和效率有重要的影响.目前,地铁联锁测试通常归结于对系统进行相应的场景复现,按照测试序列对进路进行相应的操作,观察联锁的逻辑是否正确.根据该测试方法编制的测试序列,测试内容重复,测试效率较低.本文采用等价类划分方法的思想,对地铁联锁系统的测试需求进行归类,优化了测试序列,提高了测试效率,并且以北京地铁亦庄站的联锁系统测试进行了验证.     

基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法

提出一种基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法.算法首先利用车载视 觉系统进行内外参数标定实现对路面车道线的三维重建,利用三维重建误差模型对重建 的数据点进行误差估计,并对数据点进行选弃.对序列图像中路面车道线重建出来的曲线 采用ICP 算法进行曲线匹配,并将匹配后的曲线映射到统一的参考坐标系中.最后利用匹 配曲线上的数据点进行圆周拟合,计算道路曲率.实验中利用真实的车载连续序列图像对 算法进行验证.针对曲率半径分别为96 m和430 m两段不同程度的弯道,利用本文算法计 算对应道路的曲率半径.结果表明,本文算法能够精确地计算出不同弯道的道路曲率,特 别是针对平缓弯道的曲率计算,比基于单幅图像的曲率计算方法更加准确与稳定.     

基于视频图像序列的船用雷达目标检测和目标特征参数提取

雷达系统在船舶导航、目标侦察、避碰等方面发挥着重要作用,目前已经成为必不可少的船舶功能设备,雷达视频信号中包含了回波信号的各种特征,通过分析雷达视频信号可以获取被测目标的距离、尺寸等参数。本文基于视频图像序列的船舶雷达系统目标检测和目标特征参数提取方法,重点介绍基于差分图像法的运动目标检测、雷达视频信号的噪声滤波、基于边缘算法的视频图像目标特征提取,最后结合软硬件环境,开发了针对船用雷达的视频图像目标检测系统。