改进的联邦EKF在列车组合定位中的应用

基于联邦扩展卡尔曼滤波器(联邦EKF)的多传感器信息融合技术,提高定位系统的容错能力和滤波精度。由于联邦EKF从局部滤波到全局滤波的融合算法计算量小,数据通信少,使得其在非线性系统中具有较高频率的应用。在传统联邦滤波器框架基础上,引入图论分析法,构建分散式融合模型,改变传统的“局部-中心”融合模式,以提高数据融合的鲁棒性。为保证初始节点选取的可靠性,提出基于总均方误差的加权质心算法,在保证系统总均方误差最小的前提下计算各节点的权值。通过仿真和车载实验表明：在某局部节点出现异常的情况下,本融合框架依旧能保证定位结果的可靠性。     

基于ROTH加权的韧性时间延迟估计新方法

通过对附加噪声的α稳定分布建模,针对传统的基于二阶统计量的时间延迟估计方法在α稳定分布噪声环境下的退化现象,提出基于ROTH加权的韧性时间延迟估计新方法.理论分析和仿真实验表明,新方法在高斯和分数低阶α稳定分布噪声环境下都具有良好的韧性.     

基于加权自适应递推最小二乘法与EKF的锂离子电池SOC估计

为了实现锂离子电池荷电状态(SOC)的精确估计,建立锂离子电池的二阶等效模型,提出基于加权自适应递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波(ARWEKF)的锂离子电池SOC估计方法。通过静态和动态工况下的仿真和试验进行验证,结果表明:ARWEKF算法的估计精度高于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和基于遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS),其模拟仿真的最大绝对误差为1.36%,均方根误差为0.42%,静态工况试验下的AE为0.67%,RMSE为0.21%,动态工况试验下的AE为1.86%,RMSE为0.56%。     

基于混沌理论的短期交通流量多步预测

短期交通流量预测是智能交通系统的核心研究内容之一.针对城市交通流具有的混沌特性,提出1种具有较高精度的短期交通流量多步预测方法,以支持交通控制和交通流诱导.利用最大Lyapunov指数方法判别交通流量时间序列的混沌特性,对交通流量时间序列进行相空间重构,并在此基础上结合加权一阶局域方法设计了基于混沌理论的交通流量多步预测算法.将此方法运用于实际道路交通流量的多步预测,比较多步预测值与实际流量值,其平均绝对百分比误差为3.33％,平均绝对误差为9.05/[pcu· (5min)-1],均方根误差为10.36/[pcu·(5 min)-1].应用结果表明,该预测方法具有较高的精度.     

社区建成环境对机动车行驶里程影响的空间异质性模型

为指导社区生活圈打造绿色出行环境，定量解析社区建成环境对居民小汽车行驶里程 (VMT)影响的空间异质性。基于建成环境的5D维度选取人口密度、土地利用多样性及公交站点密度等6个指标刻画建成环境，在《社区生活圈规划技术指南》的基础上，结合步行速度和非直线系数等指标差异化界定社区生活圈尺度，利用POI数据和道路网络等地理空间数据测度建成环境。以保定市居民出行行为调查数据作为实证研究数据来源，构建考虑自变量尺度变异的多尺度地理加权回归模型(MGWR)。研究结果表明：对比最小二乘回归(OLS)模型与传统的地理加权回归(GWR)模型，纳入变量尺度异质性的MGWR模型降低了残差的自相关性，且调整后R2 相比于GWR模型与OLS模型分别提高了1.8倍与6.0倍；从标准化系数来看，社区建成环境指标中，土地利用混合度和公交服务水平对VMT影响最大；社区建成环境指标中，路网密度与交叉口密度接近全局尺度，空间异质性较弱，其余建成环境变量均具有较强的空间异质性，需要进行差异化的空间设计；社区建成环境指标局部回归系数的空间分布模式呈现“中心-外围”变化趋势，与城市形态有较强的耦合。     

空间异质性建成环境对出租车与地铁竞合关系的影响

建成环境对出行方式的影响已有丰富的研究成果，然而对不同出行方式间相互关系影响的研究仍不够细致。本文以网格化的形式细化研究区域，采用土地利用属性和交通属性的六小 类要素作为特征变量刻画城市建成环境的特征。基于出租车行程的OD点与地铁站点的空间关系，将出租车与地铁竞合关系表征为 SCPE(Subway-competing,与地铁竞争)方式、SE(Subwayextending，延伸地铁)方式和SC(Subway-complementing，补充地铁出行)方式，并利用多尺度地理加权回归研究建成环境对竞合关系(SCPE、SE、SC)的影响机理及其空间效应。针对兰州市的案例研究表明：SCPE、SE、SC方式具有显著的空间异质性；多尺度地理加权回归能够刻画SCPE、 SE、SC方式与建成环境间依赖关系的空间异质性及其尺度差异，其估计结果更为可靠；建成环境各要素对SCPE方式的影响较为平稳，SC方式对公交站点密度和道路密度要素非常敏感，存在高度的空间异质性，SE方式亦对公交站点密度要素非常敏感。     

云模型在集装箱船舶货物运输风险评估中的应用

海上航运承担了各地绝大多数大宗商品运输,船舶运输集装箱时不可避免会遇到海风、风浪等突发情况,由于集装箱对运输船舶中心产生偏离,在大风大浪中的剧烈震荡会造成集装箱落入海上,严重时可造成翻船,因此集装箱货物运输的风险评估成为航行前的重要步骤。云模型是现在航运风险评估的主要架构,对影响集装箱运输的主要因素进行解析及综合分析。构建"人员、船舶、管理、环境"的集装箱运输风险评估云模型,对模型可行性进行分析。     

基于IDW插值的测量数据等值线生成方法

航道测量是航道维护管理的重要工作,而测量数据的内业成图是电子航道图、数字航道等运行的数据基础。针对传统等值线绘制与检查流程耗费大量人力与工时的问题,采用IDW(反距离加权)插值方法与ArcGIS工具,设计了等值线生产方法与优化方案,并以此开发等值线生成平台。实践表明:新的等值线生产方法具有较高的生产效率,等值线生成平台可以推广应用于航道内业制图。     

基于模糊加权的分布式IMMJPDA算法

提出了一种基于模糊加权的分布式交互多模型联合概率数据互联算法.该算法在融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的模型概率、状态估计及其协方差进行融合,而模糊权值为各传感器关于各目标的状态估计协方差的迹的隶属度.最后通过计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性.     

基于加权主成分分析的中国上市公司的综合评价

基于主成分分析法建立了加权主成分分析法数学模型;运用加权主成分分析对中国上市公司进行综合评价,并通过选取2015年部分上市公司第一季度报告提供的财务指标进行了实证分析。评价结果表明:利用加权主成分分析法对上市公司进行综合评价,可以将主成分分析法的客观分析和层次分析法的主观分析有机结合起来,以得出结合客观分析与主观评价的相对可靠的结论。与用主成分分析法评价的结果相比,其评价结果更加合理、更加符合上市公司的实际经营水平,可以给广大证券投资者一个更加可靠的投资参考。