新形势下完善我国职业教育体系的路径探析

《国家职业教育改革实施方案》进一步明确了职业教育的发展方向。目前我国职业教育仅有中、高职两个层次,远远不能满足社会经济发展的需要。分析我国职业教育体系遇到的问题,结合职业教育发达国家职教体系的特点,对完善我国职业教育体系的路径进行了探讨,并提出建议。     

基于扩展概念格的带约束关联分类规则挖掘方法

提出一种改进的带约束的关联分类规则挖掘方法.采用扩展概念格结构存储数据库中全部的频繁项集以保证信息不丢失,通过相关定理削减大量候选项目集,并引入差集概念加快了对类属性的支持度和置信度计算速度,从而加快格构建过程,同时减少了格结点占用空间,在之前构建完成的扩展概念格上根据给定的约束条件进行规则提取.在三种不同的数据集上对所提出的方法进行挖掘时间与内存使用测试,并与已有关联分类算法进行对比分析,实验结果表明所用方法不仅在时间和空间上性能良好,还满足重用性要求.     

基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析

随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性.     

基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题，提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型，提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号；然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优，确定最佳参数组合；最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解，得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)，并对最佳模态分量信号进行包络分析，识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明，基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率，通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比，可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。     

双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。      

基于城市交通网络均衡的共享停车容量优化

为研究共享停车容量优化分配对用户出行选择的影响，建立了双层规划模型，上层模型根据停车管理平台总收益与步行费用最小确定共享停车用地的最优停车容量，下层建立共享停车、普通停车与乘坐公交出行的多用户均衡分配模型，用于描述共享停车用户出行方式的选择，通过共享停车选择概率实现上、下层模型之间的联系；设计了相继平均算法求解下层模型，并内嵌于差分进化算法，进而求解上层模型. 对常州市金坛区CBD区域的部分路网进行模拟测试. 研究表明:在不同共享停车容量分配下，停车管理平台收益随着容量的增加呈先递增后减少的趋势，而用户的出行费用随着共享停车容量的增加呈先减少后上升的趋势，说明合理地分配共享停车容量可以实现停车管理平台收益与共享停车需求之间的均衡.      

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.