基于SVM-KNN的降雨条件下短时公交客流预测

为了提高降雨条件下短时公交客流的预测精度,提出一种基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.分析了降雨天气与公交客流的相关关系,揭示不同降雨等级对公交客流量的影响.进一步发挥支持向量机(SVM)的快速归类和K近邻算法(KNN)的高预测精度的优点,提出了基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.具体方法为:用SVM训练少量数据生成子数据库,随后采用KNN识别相似模式预测短时公交客流.通过采集深圳市南山区4条公交线路降雨条件下的客流数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性.结果表明,SVM-KNN算法的综合平均绝对误差(MAE)为8.437,综合均方误差(MSE)为10.725,综合平均相对误差(MAPE)为8.8%,综合均方相对误差(MSPE)为11.3%,比常用的RBF模型的MAE,MSE,MAPE及MSPE各类误差分别降低了3.646,3.631,4.6%,5.5%.      

蚁群算法在PID参数优化中的应用研究

本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。     

合流调蓄系统多目标GA优化工程应用

合流制调蓄设计与优化是城市雨水面源污染控制的重要内容。考虑排水系统的排水能力和污染控制效果的同时,又需确保系统工程的经济效益,是当前合流制多目标优化亟待解决的现实问题之一。建立以工程造价和运行费用为目标函数,以不发生溢流、管网水力参数为约束条件的合流制多目标优化模型,利用遗传算法(GA)寻求最优工程设计方案,提高投资回报率。将所建模型应用于上海某区域的优化设计,获得了较佳的效果,且相对于手工计算提高了准确度,减少10%~20%的投资,减少了对环境的污染。其成果对截流式合流制排水系统评估与规划具有现实和推广意义。     

分组选优交配与概率接受差解的两种模拟退火遗传算法

探讨对种群分组，优选交配，并以一定概率接受差解的两种模拟退火遗传算法，给出了其具体的算法思想，经过比照分析，说明这两种新的算法是有效的。     

模糊系统的确定及其比较研究

指出ＯＬＳ（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ）算法可以用于广泛的模糊系统确定问题，对于不同的实际问题，模糊系统应选取其较合适的隶属度函数类型和规则运算精了，通过倒立摆控制系统实例，对该系统所选择的不同隶属度函数及规则运算算子做了实验比较研究。     

求解TSP问题的一种启发式遗传算法

TSP问题是著名的NPC问题，在组合优化中有许多应用。讨论如何应用启发式遗传算法求解此问题，并设计一种启发式交叉算子和换位变异算子，主要特点是给出算子在程序中的实现技巧，提高搜索的速度。经实例分析，算法性能较好，能较快得到问题的满意解。     

矿料组成设计电算法

无论是沥青混凝土还是水泥混凝土，正确的矿料组成设计是保证其技术指标的重要环节。以往我们通常用试算法或图解法进行矿料组成设计计算，这些方法操作起来非常繁琐，而且不够精确。本文介绍的电算法，无论是计算理论配比，还是结合实际调整配比，应用起来都非常简便，只需按一下计算机运行键，电脑便会自动给出结果，而且可以根据求出的配比．绘制成级配曲线图形，这就使得我们的工作非常的简便、准确而且直观。     

国际上关于乳化沥青的调查报告

根据乳化沥青技术国际研讨会（ISAET2008）上发表的“有关国际上乳化沥青动向的调查报告”，介绍了乳化沥青的使用情况和未来发展情况，随着各国对养护维修工程重视程度的提高，以及乳化沥青在健康、安全、环保方面的优势，乳化沥青技术面临着一些问题和挑战，相信乳化沥青技术会有进一步的发展。     

求解刚性四连杆变幅系统中臂架运动区间的一种新方法

将同伦方程引入连杆曲线方程的分析中，并采用数值延拓技术，扩大迭代求解连杆曲线方程的收敛范围，此算法具有大范围收敛性，为起理机刚性四连杆优化设计提供了新的迭代算法。