基于支持向量机的短时交通流预测方法

在介绍智能交通系统的特点和相关技术的基础上，SVR算法被用来处理短时交通量预测问题。实验证明，支持向量机在交通系统中的应用具有可行性、有效性和广阔的前景。     

复铰式列车相邻车体及转向架干涉的动态仿真分析

针对相邻车体及车体与转向架之间的干涉问题开发了通用计算程序，通过对三节铰接式列车的计算分析表明，该方法不仅效率高，而且便于设计人员了解在曲线任何位置时车体之间的干涉情形。     

向量的数学思想方法及其应用

针对向量的性质和特点,分析了向量作为数学问题研究的基本工具,将向量这一工具的思想方法,在代数、三角、几何等方面充分应用到数学课程的各个领域,并进行了实践,发现用向量分析具有比原方法简洁、明了的优点.     

基于T检验和特征项目分析的入侵检测研究

在入侵检测中,部分TCP连接的特征对入侵检测没有帮助,反而影响了检测的速度和性能。因此,本文提出使用独立样本T检验的方法对TCP连接的特征进行分析,删除那些不具有区分特性的特征项目。对DAR-PA KDD CUP 99的入侵检测数据分析之后,发现在41个特征中仅有30个特征对入侵检测有用,其他11个特征是冗余的。用支持向量机进行检测的结果表明,应用30个特征比应用41个特征进行检测的效果和速度更好。     

城市轨道交通车站高峰客流偏差研究

城市轨道交通车站设计时,大多数城市采用预测的城市高峰小时客流作为设计客流。但由于城市轨道交通车站客流的高峰出现时段与城市高峰小时不完全一致,导致某些车站设计客流偏小。为研究城市高峰小时客流与车站高峰小时客流的差异,通过引入车站高峰客流偏差系数,合理确定车站设计客流。以西安市地铁为例,运用最小二乘支持向量机建立预测车站高峰客流偏差系数的模型,得出训练集拟合优度为0.71,测试集预测平均相对误差为2.41%,模型拟合效果良好,表明最小二乘支持向量机能够很好地预测车站高峰客流偏差系数。     

基于数据驱动的高速列车广义预测控制器的性能监控

针对目前ATO成熟的广义预测控制器进行性能监控的研究,使用数据驱动的方法,从列车运行现场产生的大量输入输出数据着手,利用PCA统计方法降维,分析该控制器的性能基准,使用支持向量机对4种导致控制器性能下降的因素进行分类仿真,结果表明:分类器可以实现性能诊断,分类效果理想,误判和漏报的情况很少发生。     

郑州轨道交通2号线GPS控制网建立及其精度分析

介绍郑州轨道交通2号线GPS平面控制网的布设方案,包括GPS控制网的技术设计、外业观测、基线向量解算、控制网平差及精度分析和可靠性检验等,同时对轨道交通控制网建立的有关问题提出一些建议。