基于交通流预测的城市干道相交路口信号控制

提出了一种基于交通流预测的主干道相交路口优化控制方法,将交通流预测与交通信号控制相结合,用于解决交通流量较大的城市主干道相交路口的信号控制问题.建立神经网络预测模型,用变异粒子群优化算法优化网络结构以提高预测精度和速度,将预测的下2个相位队长作为模糊控制的输入以确定下一绿相位时间,在后一绿相位持续时间内放行该相位经预测但尚未全部排队的车辆.仿真实验表明该方法能有效地减小平均车辆延误时间,达到了保持干道交通通畅的目的.     

基于扩展卡尔曼滤波神经网络算法的公路货运周转量预测

介绍了扩展卡尔曼滤波的原理,针对人工神经网络神经元之间权值的调整过程,建立了权值调整的状态空间模型,并采用扩展卡尔曼滤波对该模型的状态变量进行递推估计.文中仿真以全国历年公路货运周转量为例,分别采用BP算法和扩展卡尔曼滤波算法对神经网络进行训练,2种训练方法预测的结果对比表明扩展卡尔曼滤波训练算法具有更好的准确性和更高的运算效率.     

城市混合交通网络系统优化模型及其算法

针对中国城市混合交通网络的特点,考虑影响出行者交通选择的主要因素,分析了城市混合交通网络中出行者的交通选择行为(包括交通方式选择和路径选择);从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段阻抗函数,提出了城市混合交通网络流量分离及分配的变分不等式模型.在此基础上,以城市交通网络系统总阻抗最小为目标,以城市交通管理的政策为手段,采用双层规划方法构造了城市混合交通网络的系统优化模型,并设计了其求解算法.最后通过数值算例,分析了不同交通需求条件下,各种出行方式的流量变化情况以及应采取的系统优化策略.计算结果表明:无论在拥挤条件下还是在非拥挤条件下,优先发展公共交通都是降低网络总费用的有效手段.     

摆式列车径向转向架优化设计及I—DEAS算法

针对我国首创的摆式列车径向转向架,不仅结构复杂,受力状态也相当复杂的现状。在讨论了著名的Ｉ－ＤＥＡＳ软件的优化算法之后,对摆式列车径向转向架的构架进行了优化设计。优化设计模型中,不仅考虑了应力约束,还考虑了位移约束及设计变量界限约束。优化设计结果表明,不仅降低了局部应力集中,同时又满足了刚度要求。     

变论域的进化模糊控制器

设计了一种新型模糊控制器－进化模糊控制器,其规则库由整数编码遗传算法在线调整．提出了自适应模糊控制新的调整因素：论域．仿真结果验证了设计的合理性与有效性。     

一个新数值积分公式的加速算法

本文讨论了具有二阶代数精度的插值型数值积分公式J。的余项表达式,给出了J。的 Bulir鸽h一Stoer外推算法和对偶算法,并且分别将它们在奇异积分和振荡函数中进行应用。 结果表明:J。的这两种加速算法具有使用方便,计算简单,稳定性好,收敛快的特点。      

专家控制-改进S面算法在近水面航行器运动控制中的应用研究

[目的]旨在提高舵板响应速度和效率,以满足近水面航行器在静水及波浪干扰下的深度保持和姿态控制要求。[方法]在S面算法的基础上,提出一种具有更快收敛速度的改进S面控制算法,并与专家智能控制相结合,建立闭环专家控制-改进S面算法的混合控制模型,构建混合算法控制器。对比分析PID算法、S面算法、改进S面算法以及专家控制-改进S面算法在近水面航行器航行深度、姿态控制间的差异,并进行波浪干扰下的运动预报。[结果]预报结果表明：改进S面算法在静水航行控制中可提高收敛速度,波浪干扰下可降低纵摇幅度;专家控制-改进S面算法能够提高舵的控制效率,在静水中快速实现航行状态稳定转换,在波浪中有效降低近水面航行器垂荡和纵摇幅值30%以上。[结论]所提专家控制-改进S面算法对近水面航行器运动稳定性的提高适用性良好。     

基于状态空间方法的显式GPC算法全局收敛性分析

采用状态方程的方法给出了基于ＣＡＲＭＡ模型的显式,ＧＰＣ算法的稳定性及收生证明,辨识算法采用增广最小二乘法。     

一种求解组合逻辑电路最小完全检测集的算法

提出了种产生组合逻辑电路最小完全检测集的算法,通过此算法可以得到组合逻辑电路中任意可测故障的测试及最小完全检测集。