遗传算法优化施工网络计划的多种资源均衡

建立遗传算法的数学模型,研究遗传 算子和求解的边界条件,在双代号网络计划中,将多种资源（人工,材料,机械）的消耗数量进行数字化,从而获得多种资源数字的合成分布,按多目标优化的条件,使多种资源均衡使用的数列能够达到最优分布,结果表明,计算速度快,精度高,对技术复杂的大型公路桥梁工程有广泛的运用前景。     

随机交通分配中有效路径的确定方法

对用于随机交通分配的三种不同路径进行了比较和分析,研究了无环简单路径的寻求方法和无环简单路径集上的随机交通分配问题。重新定义了有效路径,提出通过利用求解确定性用户均衡分配问题的迭代过程来产生有效路径的启发式方法,算例表明该方法是有效性的.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

集中式船舶供电网络的分布式控制方法

集中式船舶供电网络由于用电设备终端之间用电功率差异性容易导致功率输出失衡,需要进行优化控制,提出基于用电节点覆盖区域自适应功率调制的船舶供电网络分布式控制方法。对集中式船舶供电网络的路由节点进行优化部署设计,构建网络传输信道模型,采用输出功率拥塞控制方法进行供电网络传输信道的均衡处理,结合用电设备的功率损耗进行网络节点的自适应调制,通过分组概率均衡策略实现集中式供电网络的路由冲突调节,实现船舶供电网络的分布式控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶供电网络分布式控制能提高供电网络的功率均衡配置能力,传输链路的丢包率较低,电能开销较小,提高了供电网络的节能效益。     

船用局域网络信息传输时延的优化和控制

船用局域网络信息传输的多普勒衰减产生传输时延,为了提高传输的时效性和数据输出的实时性,提出一种基于自适应波特间隔均衡的船用局域网络信息传输时延控制方法。构建船用局域网络信息传输信道模型,采用直接序列扩频调制方法进行多普勒衰减抑制,提高数据传输的带宽扩频能力,采用波特间隔均衡方法进行传输链路层的信道均衡设计,在数据输出终端采用随机序列码进行调制解调处理,由此实现船用局域网络信息传输时延控制。仿真结果表明,采用该方法进行船用局域网络信息传输,时延较小,输出数据的正确比特率较高,抗干扰能力较强,在船舶网络通信中具有很好的应用性能。     

基于互信息和贝叶斯网络的船舶碰撞风险预测研究

船舶碰撞事故对航行安全威胁严重,不仅会导致船舶、货物的损坏,还会对航道和水域环境造成污染,如果船上装载的石油、危化品等物质由于事故原因产生泄漏,更是会对临近水域及生态环境带来灾难性破坏。因此,对船舶(特别是危化品运输船舶)碰撞风险的预测和管理一直受到各界的重视。本文在全面分析船舶碰撞事故风险因素的基础上,利用互信息理论计算事故数据特征因素间互信息值,确定了各碰撞风险特征因素间的依赖关系,并最终建立了船舶碰撞险情的贝叶斯网络预测模型,以期为航运企业和航道管理单位的管理提供理论依据,从而减少船舶碰撞事故,保障我国航运业的安全、高效和绿色发展。     

贝叶斯网络在船舶搁浅致因研究中的应用

我国作为一个海上运输最繁忙的国家之一,船舶交通事故也频频发生,其中船舶搁浅是船舶事故的一个重要方面。本文研究我国近10年间南海海域的船舶搁浅事故,抽取其中40起事故作为样本并提取相关信息,将船舶搁浅致因分类研究。利用贝叶斯网络的基本理论,建立起基于贝叶斯网络的船舶搁浅致因模型。该模型可用于对搁浅事故致因的概率分析和实际中事故发生概率的预测。     

基于贝叶斯网的反潜直升机对潜艇的识别模型

快速准确地对潜艇进行的识别在航空反潜作战中是进行战场态势评估和战场决策的基础。通过搜索潜艇中提取搜索的特征信息,结合贝叶斯网络,使用了“两步”对潜艇目标进行识别,在此基础上进行了实例验证,其结果与事实相一致,显示了该方法的正确性和有效性。