随机交通网络连通可靠度改进算法

连通可靠度作为网络可靠性的基础指标是指导交通事故预防、灾后重建和日 常维护等活动的重要理论,但其计算是经典的NP难问题.为了提高大规模网络应用的求 解精度和效率,提出了基于k-最短路径和状态排序的改进算法--Target_Order 算法,集 中考察影响网络连通性的关键节点及其状态,有效减少了无关网络连通性的节点组合产 生的冗余网络状态,大幅降低了计算复杂度.最后,以成都规划年地铁网为例,通过与传统 算法（ORDER算法）比较,分析了算法关键参数的影响,验证了改进算法在精度与效率方 面的显著优势.研究结果同样适用于其他随机交通网络的连通可靠度计算与统计.     

着陆阶段航空器航迹检测与风险识别方法

进近着陆是整个飞行过程中最易发生危险的阶段.目前着陆阶段的风险识别 只能依靠塔台管制员的目视观察.在飞行员技术不熟练、起降频繁的通用航空飞行训练 中,目视观察很难准确掌握情况,也因此蕴含了巨大的安全风险.利用视频监视航空器着 陆行为,同时提出了一种适合复杂背景下小目标分割算法,从视频中提取航空器着陆航 迹;并以此为基础进一步识别降落过程中的运行风险.通过对多组不同角度的视频监视数 据验证,该算法可在复杂背景下实现航空器着陆航迹的跟踪、落地时刻的判断及危险滑 行航迹的准确识别,对于保障飞行安全具有重要的现实意义.     

基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究

列车运行调整是城轨交通调度指挥行车的重要内容,但存在约束条件多、搜索空间大、可行解范围小等问题,往往难以获得满意解。为解决该问题,结合城轨交通列车运行特点,本文建立基于客流量影响的列车运行调整优化模型,采用改进粒子群算法进行求解。通过与遗传算法、粒子群算法对比,验证本文模型及算法的有效性。     

基于快速扩展随机树的机器人路径规划仿真实验平台研究

在建立并实现一种基于快速扩展随机树的机器人路径规划算法的仿真实验平台的基础上,通过该仿真实验平台所做的大量仿真实验表明：基于快速扩展随机树的路径规划算法具有强烈搜索未知空间的倾向,在各种障碍物环境下搜索出可达路径。该仿真实验平台运行稳定,功能完善,可直观地演示路径规划算法的搜索过程。     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施.     

指数平滑预测法中平滑系数的确定

提出了确定指数平滑系数的三种方法及有关理论.指出指数平滑系数的正确选择对提高预测精度所起的重要作用.解决了只依靠主观确定的指数平滑系数使指数平滑法在预测中的应用与推广受到限制的问题.     

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题,而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题.针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵,提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式,并针对神经网络依赖初始解,提出了启发式算法与神经网络相结合的方法,并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式.实验仿真结果表明了该方法的有效性.     

大型水工模型控制系统算法优化设计

大型水工模型存在大库容,大滞后等特点,在实际应用中采用流量—水位双回路控制设计,在控制算法上根据水位控制和流量控制的不同特点采用不同的优化算法,大大改善了控制系统的静态和动态指标,从而保证大型水工物理模型试验的质量.     

基于脉冲响应的预测控制算法及仿真

针对复杂工业过程不确定性、变量间的耦合性、非线性等特点,介绍了对模型要求低、在线计算方便、综合控制质量高的一类新型计算机控制算法--预测控制方法,并进行了仿真,仿真结果表明预测控制算法的控制效果远远优于PID控制算法,有很好的应用前景.     

基于改进进化算法的螺旋桨设计方法研究

本文采用约束直接搜索法进行螺旋桨设计,建立了初步设计和终结设计的数学模型,并运用进化算法优化求解,经过多个实例验算,取得了满意的结果.