车辆巡航自适应控制研究

对模型参考自适应控制进行了深入研究,分析了其在实际应用过程中存在的问题,在此基础上提出一种基于最小二乘辨识的模型参考自适应控制方案,并将其应用到车辆巡航速度控制中。改进方案在被控对象两端加入最小二乘辨识环节对系统参数进行在线辨识,利用辨识得到的信息修正由自适应律计算得到的可调参数模型,从而使其能够快速收敛于真值。改进的控制方案有效地降低了自适应初始阶段和被控系统受到外界扰动时系统的震荡以及过渡时间。理论分析和实验仿真结果表明,该控制系统结构简单,系统的响应速度快,超调量少,过渡过程时间短,振荡次数小,具有较强的鲁棒性,有一定的实际应用价值。     

最小二乘支持向量机在公路交通客流量预测中的应用

交通客流量预测是交通规划的重要内容,对于交通规划具有重要意义。利用最小二乘支持向量机理论,建立交通客流量预测模型,通过与BP神经网络预测模型实验结果进行比较,验证了其在交通客流量预测中的有效性。     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

轨道交通票价双层规划模型研究

轨道交通票价的制定,既要考虑它的社会效益,也要考虑轨道交通客运部门的利益.利用双层规划模型,可以得到在多种交通方式竞争条件下的城市轨道交通客票价格制定的最优策略,既保证了出行者的广义出行费用最小,又能使轨道交通客运部门在公共交通市场竞争中取得最大的经济效益.     

城际公共交通系统最短路算法

在借鉴城市公共交通最短路算法的基础上,针对城际网络的特点,研究了城际交通换乘路径的选择问题。以最小换乘次数为首要目标,并以此为基础,综合考虑时间、票价等因素,获取城际交通系统最短路。首先提出一种基于Flord算法的最小换乘矩阵及多条最短路的获取方法,然后利用最小换乘路径进行站线搜索与广义费用计算,获取城际交通的最短路,最后通过算例证明了本算法的可行性。     

求解广义最小生成树问题的元启发式算法

针对广义最小生成树问题,设计了2种改进的元启发式算法来求解：单亲遗传模拟退火算法和改进的禁忌搜索算法。通过综合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了单亲遗传和模拟退火的混合算法,并设计了自适应选择法和自适应基因重组操作;在改进的禁忌搜索算法中,通过在2种邻域进行搜索来避免陷入局部最优。数值实验验证了算法的有效性。     

仿紧集上的一类新型广义双拟变分不等式

建立了一个新的极大极小不等式,并利用它研究了仿紧集上一类新型广义双拟变分不等式解的存在性问题.     

有限元后处理节点数值计算新方法

有限元可视化后处理必须要计算节点数值,提出了利用移动最小二乘法计算节点数值的一种新方法,给出一个悬臂梁的数值算例,并将数值计算结果同解析解进行对比.同时,给出了分片磨平法的计算结果.     

桁架结构分析的广义逆矩阵力法

本文从广义逆矩阵理论出发,利用变形协调条件,用 Moore-Penrose 广义逆直接解桁架结构的平衡方程组,而不象经典力法那样先选择基本结构再求解内力。广义逆矩阵力法使静定桁架和超静定桁架的力法计算全部概括统一起来。文中给出计算公式并附算例。     

最小二乘拟合法确定行程时间

根据数值计算方法的研究成果,提出了一种新的行程时间确定方法——最小二乘拟合法,即利用最小二乘拟合原理,以两调查地点的流量偏差平方和最小为目标来确定两调查地点间的行程时间。利用北京快速路系统调查数据检验了该方法的实际效果,分析了该方法的适用性:该方法适用于交通流比较稳定或者变化比较均匀的状态。最后在综合对比分析各种行程时间调查方法的基础上,对定点调查确定行程时间应采取的方法给出了具体的建议。