基于决策树技术的建筑企业信用评价研究

在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5．0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。     

公交通行能力约束的智能调度优化模型

公交通行能力是解决城市交通拥堵问题、促进城市公共交通系统高效运行的要素之一。介绍了公交通行能力的计算要素,并针对目前我国城市由于盲目调度造成的公交系统运营效率、服务水平下降的问题,提出将公交通行能力作为约束条件对公交调度进行优化。鉴于公交企业制订调度方案时需兼顾公交服务水平和企业效益,将智能调度的目标确定为候车时间满意度、候车空间满意度、车内舒适满意度和企业满意度加权平均值最大,并给出了相应的计算方法。最后讨论了利用遗传算法对模型进行求解的过程。     

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停机位的合理指派是机场地面作业中的一项核心任务,对减少枢纽机场航班中转时间起着重要作用,但是停机位指派问题是NP难问题,模型和算法都比较复杂。建立了以旅客满意度为优化目标的数学模型,并设计了一种贪婪模拟退火算法（GSAA）,以求解枢纽机场的停机位指派问题。该算法首先根据贪婪算法FCFS准则使“丢失”的航班数最少得到模拟退火算法的初始解,然后运用经典模拟退火算法求解出最优指派结果。数值仿真证明了模型和算法的有效性。     

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直达列车多点装卸取送顺序直接关系到铁路货车运用效率;文章考虑车辆行驶时间及装卸时间的不确定性,假设它们为服从正态分布的随机变量,经过分析,在给定置信水平下,提出了调车机车作业中断时间的计算方法,并结合算法设计建立了极小化调车机车作业中断时间的最佳取送模型;利用遗传算法的原理及方法对取送顺序方案进行了研究,构造了解决该问题的单亲遗传算法;通过从遗传算法对算例的计算过程和结果可见,该算法求解直达列车多点装卸取送问题取得了较好的效果。     

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Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型．预报结果表明：预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值．     

Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对kgit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的kgit模型及相应改进的Dail算法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。     

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针对传统铁路场站设计以能力放大法赋予其应对不确定因素的能力所存在问题,结合工程设计中的优化设计和现代制造系统中的柔性设计思想,提出了集装箱中心站柔性优化设计是采用优化设计方法,协调中心站系统柔性大小、柔性增值效益以及费用函数三者关系的过程. 运用随机规划方法建立了集装箱中心站优化设计模型,并利用遗传算法对模型进行了求解. 最后,以昆明铁路集装箱中心站柔性优化设计为例,对模型及算法进行了验证. 结果表明,所建模型及算法在赋予集装箱中心站应对市场变化的柔性能力方面具有高效和实用的特点.     

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.     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。