基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

强噪声背景下舰船信号混沌检测方法研究

给出了舰船信号混沌检测原理,在分析Duffing方程混沌行为的基础上,给出了强噪声背景下舰船信号混沌检测模型,并分析了噪声对该混沌检测方法的影响。最后运用该混沌检测方法对舰船信号进行了数值实验,结果显示了此种方法的有效性和优越性。     

基于高速单体无人艇航行性能的并行优化方法

基于高速单体无人艇航行性能建立包括快速性、操纵性和耐波性的综合优化数学模型,构造混合的遗传混沌算法(GAPCA)和混沌遗传算法(PCAGA),并编制相关软件对该模型进行综合优化计算,探讨混合算法和单一算法(遗传算法(GA)和混沌算法(CA))优化性能的优劣,同时研究二次载波搜索域区间比例和区间并行次数对优化效率的影响,得到遗传混沌优化算法和混沌遗传优化算法相比单一优化算法寻优效率高,不同算法对应于不同的最佳二次区间搜索比例。     

基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法

在分析量子粒子群算法搜索特性的基础上,引入了微分进化算子以及混沌扰动,提出了基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法:在粒子搜索的过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,减少粒子因为多样性的缺失而陷入局部最优的概率;并根据混沌的随机性和遍历性在性能较差的部分粒子中加入混沌扰动,从而增加...     

利用混沌理论进行船舶电力系统脆性模型仿真与分析

在求解随机、非线性系统的运动规律时,系统的不确定性往往使求解结果不唯一或者不够精确。混沌理论由于其周期循环特性、对输入条件的敏感性和内相关性等特点,被广泛运用在非线性系统中。船舶电力系统结构和组成复杂,是典型的非线性系统。本文将混沌理论应用于船舶电力系统的脆性模型仿真与预测分析上,取得良好的效果。     

利用混沌粒子群算法进行船舶多模型自适应观测器参数寻优

通过混沌粒子群算法,人们能够对各种复杂的配电网状态进行监控和分析,同时为网络负载的分配提供必要的参数优化,因此在船舶多模型自适应观测器中,采用混沌粒子算法的优化算法具有很大的现实意义。本文首先建立混沌粒子群的观测器模型,然后根据各种船舶故障发生的特点,设计不同状态下的参数优化算法,最后通过对观测器相关参数的仿真,得到船舶模型承受的负载和压力参数仿真结果。     

基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究

介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果.由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高.针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果.     

基于路段能力可靠性的城市交通网络设计

在介绍城市交通网络设计和概率用户平衡配流模型基本思想和内容的基础上,建立了考虑可靠性条件的城市交通网络设计双层规划模型,上层模型在投资约束条件下寻求系统总阻抗最小,下层模型兼顾路段能力可靠性与用户平衡配流条件,从而使城市交通网络备用能力最大,并针对该问题设计了可求得局部或全局最优解的混沌优化启发式算法,最后选用一个小型网络作为算例进行验证。结果说明该模型有一定的实际应用价值且设计的混沌优化算法也较为有效。     

汽车变速器磨损轴承振动信号混沌行为分析

本文首先讨论了判断时间序列具有混沌性态的准则，探索了求时间序列奇异吸引子嵌入维数的方法，并用Ｇ－Ｐ算法求关联维数，在尝试用几个传统的奇异吸引子验证了该方法的正确性之后，将它应用于计算一组变速器磨损轴承加速度振动信号的分形维数，计算表明，变速器振动信号具有分形特征，在其它条件不变时，轴承技术状况与振动信号的分形维数密切相关，它们均在２维与３维之间，随着轴承磨损加剧，它向３维逼近，当样本点达到一定数目