基于自动恒速的客运专线列车牵引计算模型与算法研究

客运专线列车的控制模式与普通铁路的相比较存在较大差异,这使得普通铁路列车牵引计算模型不适于客运专线。论文在对客运专线、普通铁路及地铁差异分析的基础上,构造了自动恒速的列车牵引计算的模型与算法。将列车运行过程分为起动和牵引加速过程、恒速牵引过程、调速制动过程及进站制动过程四部分,对各部分分别建立了计算流程。最后对照非恒速牵引计算模型,测试了所造模型和算法的有效性。     

基于Fisher距离的新型脑机接口分类器

提出基于Fisher距离测度的线性分类器符合统计学习理论框架的观点,结合主分量分析和遗传算法提出一种基于结构风险最小化（Structural Risk Minimization,简称SRM）归纳原则的分类器设计方法．通过对比遗传算法和穷举法的运算量,阐明所提出的特征提取方法在采用Fisher线性分类器分类时的优势．最后采用所提出的基于SRM归纳原则的方法对一组人脑慢皮层电位数据进行了分类仿真实验,并将结果与该组数据竞赛优胜者的结果进行了对比,性能得到了明显提高．     

基于混合算法的阶段计划解编作业的研究

根据编组站阶段计划实际作业流程,通过在车组配流完成后,以晚点列车总数量最少为目标,确定列车的解体/编组次序建立的解体,编组计划模型.经实例验算证明算法的可靠性、有效性.为鳊组站阶段计划的自动编制提供了一个良好的决策参考.     

光纤分布式布里渊传感散射谱数据分析模型

分析了当注入普通单模光纤的调制光脉冲宽度接近或小于10 ns时,由调制脉冲光和调制器泄漏连续光共同作用所产生的光纤分布式布里渊散射谱特性.在此基础上,建立了由洛伦兹(Lorentzian)型谱和高斯(Gaussian)型谱线性权重优化组合而成的光纤分布式布里渊传感散射谱数据拟合与参数估计Pseudo-Voigt(P-V)分析模型.利用该P-V模型和Levenberg-Marquardt(L-M)非线性最小二乘算法,对光纤布里渊散射谱采样数据进行了曲线拟合和最优化参数估计.结果表明,与Lorentzian型谱或Gaussian型谱相比,用P-V模型处理传感散射潜数据,数据拟合程度更好,参数估计精度更高.     

BP—GA算法在短时交通流预测中的应用研究

本文提出了一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。通过实例分析,可看到改进的模型在进行交通流预测时具有较好的预测效果。     

一种新的分区回溯算法

在传统回溯算法及其时间和空间复杂性的研究基础上,提出了一种通用混合回溯方法——基于分区的回溯算法,在空间和时间代价较小的情况下,它能找到全部解,并且通过N皇后问题进行了实验,获得了较好的结果,说明该算法是可行的和有效的。     

An analysis of the factors influencing differences in survey-reported and GPS-recorded trips

Recent advances in global positioning systems (GPS) technology have resulted in a transition in household travel survey methods to test the use of GPS units to record travel details, followed by the application of an algorithm to both identify trips and impute trip purpose, typically supplemented with some level of respondent confirmation via prompted-recall surveys. As the research community evaluates this new approach to potentially replace the traditional survey-reported collection method, it is important to consider how well the GPS-recorded and algorithm-imputed details capture trip details and whether the traditional survey-reported collection method may be preferred with regards to some types of travel. This paper considers two measures of travel intensity (survey-reported and GPS-recorded) for two trip purposes (work and non-work) as dependent variables in a joint ordered response model. The empirical analysis uses a sample from the full-study of the 2009 Indianapolis regional household travel survey. Individuals in this sample provided diary details about their travel survey day as well as carried wearable GPS units for the same 24-h period. The empirical results provide important insights regarding differences in measures of travel intensities related to the two different data collection modes (diary and GPS). The results suggest that more research is needed in the development of workplace identification algorithms, that GPS should continue to be used alongside rather than in lieu of the traditional diary approach, and that assignment of individuals to the GPS or diary survey approach should consider demographics and other characteristics.     

点灯问题的解法

在对点灯游戏进行深入分析的基础上,建立了形式化的数学模型,由不同的解决思路,设计了几种相应的算法,利用MATLAB编程,完整的解决了此问题;分析比较了几种算法的效率,给出了一些有用结论;并且对该问题的可解性进行了探讨．     

多级优化模型分解方法的探讨

在确定模型类型及影响模型分解因素的基础上，提出了多级优化模型分解原则，同时给 种实用模型分解方法。     

基于基因遗传算法的车轮踏面优化

结合遗传优化算法与车辆动力学仿真,对车轮踏面进行动态优化。建立了与车辆系统关键动力学指标相对应的适应度函数,根据优化目标选择加权系数形成综合适应度函数。以磨耗形踏面作为父本踏面,生成初始踏面群体,使用动力学软件SIMPACK计算不同踏面个体对应的动力学指标,用基因算法对各踏面个体的适应度进行评价,选择适应度较高的踏面进行交叉和变异操作形成新的踏面群体,如此进行数代遗传优化得到了适应度较高的踏面形状。