一种短时交通流异常数据识别新算法

为了提高短时交通流预测建模的准确性和可靠性,需要对原始交通流时间序列中的异常数据进行识别和修正。首先分析了异常数据的来源,重点介绍了一种基于统计的双重准则识别算法;其次给出了一个实例分析,在建立短时流量预测模型前,将双重准则识别算法用于交通量时间序列以排查异常数据。实例研究表明,文章提出的双重准则识别算法可快速有效地辨认出交通流异常数据。     

车桥耦合振动系统模型下桥梁冲击效应研究

把桥梁和车辆看作车桥耦合振动体系的两个分离子系统,基于ANSYS软件建立了3种车辆和桥梁的有限元模型。考虑桥面不平度影响,以车轮与桥梁接触点的位移作为协调条件,采用分离迭代算法计算了车桥耦合系统的动力响应。采用快速傅立叶逆变换的方法,应用三角级数叠加模拟了5种等级的桥面不平度及其速度项。通过对一简支梁桥车桥耦合振动的数值模拟,研究了车辆模型、桥面状况和车速对桥梁冲击效应的影响。结果表明:不同车辆模型对桥梁的冲击效应差别很大,桥面不平度对冲击效应的影响较车速大,桥梁的位移冲击效应大于内力冲击效应。因此,设计分析时宜采用能充分模拟车辆特性的复杂模型,移动荷载冲击系数取值建议以位移冲击系数为基准。     

基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究

以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。     

基于航班时刻优化的多机场地面等待问题——模型和算法

为了优化航班的多机场地面等待问题,根据航班时刻信息,考虑空域容量和飞机周转限制,建立了以总延误时间最少、总延误成本最低、总调整航班架次最少、总延误航班架次最少的多目标、多机场地面等待问题模型.用非支配分类遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求出了该模型的优化多目标解集.以2008年秋季北京、上海和广州三大枢纽机场为例对该模型进行了验证,与先到先服务情况相比,平均总延误成本减少了约24%,平均总航班调整数减少了约62%.     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

基于FFT的数控镂铣机传动链误差源诊断

分析了造成数控镂铣机传动链误差的原因,在检测中采用快速傅里叶变换（FFT）算法对模拟信号进行频谱分析．为了提高计算的精度、降低对采样频率的要求,提高运算速度,采用一种基于线性插值原理的改进快速傅里叶变换（L—FFT）算法．用此算法对传动链误差的原始数据进行处理,诊断出误差源及位置,为降低传动误差的控制算法提供了依据．试验结果表明,与FFT算法相比,效率提高大约5％,表明该算法具有一定的实用性和有效性．     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小（上层目标）,且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小（下层目标）,并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

PSO算法在关联规则挖掘中的应用

提出了一种新的大型数据库中关联规则挖掘策略,利用PSO算法对原始数据库进行划分,将原始数据库分为n个子数据库,再使用FP-Growth算法对每个子数据库进行关联规则挖掘.实验证明:该方法有效的改善了FP-Growth挖掘算法的效率,尤其是对大型数据库进行着挖掘时,该方法相比于其它算法具有更高的效率.     

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.      

改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

针对节约蚁群算法在求解车辆路径问题易陷入局部极值的不足,提出一种基于连接表扰动策略和吸引力因子局部搜索的改进节约蚁群算法.该算法在陷入局部最优后,引入连接表扰动策略以帮助算法跳出局部最优,该策略在每只蚂蚁进行解构建之前,随机禁忌若干条吸引力因子较大的边以增加算法的勘探能力;同时采用吸引力因子局部搜索优化每只蚂蚁的解,该局部搜索利用吸引力因子引导局部搜索.实验结果表明,改进节约蚁群算法求解车辆路径问题时优于原有节约蚁群算法以及多种已有算法.