GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

提高牵引变电所故障测距装置精确度的对策

指出牵引变电所故障测距装置的精确度是动态变化的,应根据接触网、变电所设备及装置运行情况的变化及时调整故障测距整定值,以提高其精确度,提出电气化铁道复线并联供电时避免线路互感影响牵引变电所故障测距装置精确度的简便方法即复线单线化。     

SCW-based Outsourcing Operation Modeling in the Case of Integrated Supply Chain Management

By analyzing the features of integrated supply chain management （SCM） and its environment, this paper puts forward the types of outsourcing under this environment and their functions for different type of outsourcing models. This paper also expresses the outsourcing operation model in the case of integrated SCM environment and the outsourcing management model based on CSCW. Through an operational example analysis and comparison, it can be seen that the modeling that is set up in this paper is feasible and effective.     

铁路货物运输市场价格优化模型研究

常用的定价方法主要是成本定价法、投资回报率法以及目标利润率方法等,但这些方法在使用时不易掌握,不能分析各类市场因素对价格水平的影响以及影响程度。为了能够在定价中综合考虑市场因素,根据优化理论建立了铁路货物运输市场价格模型,模型中以收入与支出的差额最大化为优化目标,以运输价格水平与货物的市场价格水平之间保持一定的比例为约束,其结果描述了各种因素与价格之间的关系,由此可以分析影响运价的价格弹性、各种运输方式的市场份额等主要因素的作用和影响,并通过具体示例进行了价格测算。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

原油运输市场分析

分别概述了世界与中国的石油资源储量分布、可持续开采年数、不同地区的生产量与消耗量、以及产销平衡状况,由此派生的全球不同地区原油、成品油的进出口量、海运量与主要的海运航线,我国石油进口的主要来源和途径;分析了油轮的船型和船龄的分布,进而预测了世界上几种主要原油轮运力的供应、需求、船价与运价的发展趋势。这些分析和预测可以作为制定油轮发展的技术政策、战略、规划等宏观决策时的参考。     

角色自律分散系统概念及体系结构

从理论研究和应用研究等角度综述自律分散系统技术的国内外研究现状,归纳出系统潜在功能的自律表达应用模式。对自动化系统进行多层次抽象,明确了集中式、客户/服务器和自律分散结构的适应领域,明确了系统功能及其表达方式的时空关系。自动化系统的功能包括固定功能、人工进化功能、潜在功能和自我进化功能;系统功能表达方式的时空关系有时空不变、时间可变和时空可变3种。对系统潜在功能的自律(时空可变)表达模式进行提炼,定义角色自律分散系统的概念。提出角色域与数据域双重驱动的角色自律分散系统的体系结构,角色和数据通过角色域与数据域进行交互,角色自律控制器实现角色转换的协调,数据仲裁器确保分散环境中的数据一致性,角色/功能/对象调度器分别实现系统角色,功能和对象的调度与激活。将角色自律分散系统体系结构应用于铁路调度系统中,表明技术上是可行性的。     

基于粗集理论的交通控制系统研究

为满足智能交通系统高性能模糊控制器设计的需要,把粗集理论融入常规的模糊推理,提出了一种交通控制模糊建模新方法,利用粗集理论的知识推理,直接从交通系统的测量数据提取模糊规则,解决了城市交通模糊控制规则提取的瓶颈问题。实例分析表明:该方法简单有效,不仅可以最大限度地减少从交警的经验直接提取模糊规则的局限性,以获取最优的模糊模型,同时建模方法具有普遍适用性,提取的模糊规则更具客观性。该方法可以推广应用于多交叉口的模糊协调控制,对于采用复杂算法的控制系统更能显示出其优越性。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。