基于GPS车辆定位信息的交叉口延误计算方法

为得到车辆在城市道路信号控制交叉口的瞬时延误,根据车辆在交叉口的运行特征,利用GPS车辆定位信息,提出了交叉口车辆延误3种指标的计算方法。为确定加速度临界点,探讨了两种车辆延误的计算方法：加速度临界值过滤法和非线性拟合～局部最优解法。这两种方法能够很好地描述车辆加速和减速等运动过程,并有效地寻找交通流特征曲线的拐点,从而计算车辆在信号控制交叉口的延误。最后,通过实际数据对两种算法进行了验证。通过比较分析,从算法的简便性、有效性和准确性层面分别得出结论,结果表明,非线性拟合一局部最优解法比加速度临界值过滤法平稳,精度相对较高。     

四心圆弧拟合椭圆的解析算法及其最优解

针对四心圆弧拟合椭圆没有准确的误差算法导至拟合椭圆的精度较模糊这一问题,根据图形分析确定了四心圆弧拟合椭圆的定解区间,导出了拟合椭圆的四心圆弧法向误差解析式,并根据法向误差确定了四心圆弧拟合椭圆的最小误差带,从而确定了四心圆弧拟合椭圆的最高精度,使四心圆弧是否可以拟合给定形状公差的椭圆有了准确的判断依据．     

矩阵损失下带约束生长曲线模型中齐次线性估计的可容许性特征

证明了约束条件下生长曲线模型中线性估计的可容许性与约束条件下一元线性模型中,线性估计的可容许性在齐次线性估计类中具有等价性,得到了带约束生长曲线模型中线性函数KBL的估计DYF在齐次线性估计类中是可容许估计的充要条件．     

最优联盟结构生成算法中的分支限界技术

讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题．对于联盟值以特征函数表示的情况下,提出了一种分支限界技术．该技术用联盟大小所代表的整数多个二部拆分作为当前搜索空间的多个分支,以已经求得的局部联盟值的下界和当前所得到的最优值所构造出的剪枝函数来限界．这样,若当前要搜索的一个分支——二部拆分的上界小于所构造的剪枝函数时,该二部拆分分支所对应的大量二部划分就不需进行分解,从而减少了搜索时间．该分支限界技术可整合到当前所出现的各种联盟结构生成算法中．为了测试该技术的有效性,本文将该技术应用到了Rothkopf所提出的DP算法和Rahwan等人所提出的IDP算法中．在具有21个Agent系统中,带有分支限界的BBDP（Branch Bound Dynamitic Programming）算法比不带有分支限界的DP算法可节省时间58．2％;带有分支限界的比不带有分支限界的IDP算法可节省时间17．8％．     

基于风险管理的桥梁维护策略多目标优化方法

以最优化桥梁构件可靠度指标、维护费用和桥梁的日平均交通量为目标,考虑各个目标的权重系数,采用多目标最优指标（MOI）．且基于帕累托最优理论和折衷规划法而建立的桥梁维护策略多目标优化方法,经实例证明可为基于维护目的而进行桥梁最优排序提供一个实用而有效的途径。     

基于DFT的非采样间隔信道OFDM系统信道估计

提出了一种改进的基于DFT的系统信道估计方法．该方法充分考虑了非采样间隔信道的冲激响应能量泄漏问题．通过计算能量增长率选择保留路径,实现了基于DFT的非采样间隔信道OFDM系统信道估计．仂真结果表明,改进算法的均方误差（MSE）及误码率（SER）介于传统的LS估计及MMSE估计之间．在信噪比为15dB时,改进算法的MSE相对LS估计有3．5dB的改善．     

坡度约束下曲面最短路径算法

给出了一种基于等高线求解坡度约束下曲面上两点间最短路径的搜索算法,自起点开始,路径方向始终尽量指向终点。通过已确定的增量变化高度,路径得以穿越各条等高线到达终点,最后给出了计算机求解的实例。     

交通运输、经济增长与碳排放之间的互动关系研究——基于PVAR模型

选取2000—2014年中国30个省市的面板数据,通过面板协整检验和PVAR模型实证,研究了交通运输、经济增长与碳排放之间的互动关系.结果表明:全国范围内交通运输、经济增长与碳排放之间存在长期的均衡关系,且两两之间的互动效应呈现倒U型;高经济区的碳排放对经济增长的影响显著,交通运输和碳排放对经济增长存在单向影响关系;低经济区交通运输对经济增长的刺激作用明显,碳排放随着经济增长和交通运输水平提升显著增长.     

某三跨斜拉桥纵向设置液体黏滞阻尼器阻尼系数优化

以某跨海大桥为例,采用有限元软件MIDAS建立三维空间有限元模型,考虑桩-土效应,研究在地震荷载作用下,阻尼器的阻尼比与阻尼指数之间的关系。根据能量等效原理,推导出非 线性阻尼器最优阻尼系数,提出一种阻尼器参数优化的新方法。研究发现：当桥梁设置线性黏滞阻尼器时,体系的最优阻尼比近似等于0.5,与不设置黏滞阻尼器且阻尼比为0.05 时的耗能能力近似相等;当阻尼器为非线性时,随着阻尼指数的增大,最优阻尼系数逐渐减小,结构位移逐渐增大;非线性阻尼器的减震效果优于线性阻尼器。这种阻尼器参数优化的新方法不仅可以大大减少计算时间,而且可以直接得到最优阻尼系数和最优阻尼比。     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及基与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C－均值聚类算法FCM（Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm）的应用最为广泛。但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解。因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA（Genetic Algorithm)的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解。实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好。