基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

优化设计求解的遗传-神经网络新算法研究

提出并研究了一种优化设计求解的遗传神经网络新算法,该算法综合了遗传算法的全局性和神经网络的并行快速性等特点,可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷,具有较好的全局性和收敛速度     

无线多媒体传感器网络的QoS路由算法

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线多媒体传感器网络较之传统传感器网络更多地关注于音频、视频、图像等大数据量、大信息量媒体的采集与处理,在军事、民用及商业领域中具有广阔的应用前景.文中针对具有Mesh结构的无线多媒体传感器网络,给出了其带宽、时延和时延抖动等多约束的QoS路由问题模型的描述.基于基本遗传算法提出了一种多约束的QoS路由算法,给出了算法的具体实现流程,并对算法的收敛性和路由成功率等进行了实验仿真.     

基于模糊层次分析法的移动桥梁装备安全性评估研究

针对移动桥梁装备安全性评估方面的空白,采用模糊层次分析法（FAHP）,从宏观上对现有移动桥梁的安全性进行评价,根据其特点,把某型移动桥梁分为运输系统、桥体、架设系统三部分,分别建立不同元素间的模糊一致判断矩阵,确定隶属函数、权重值,最后得出定量评判结论,同时结合试验说明评判结论与实际情况相符。此评估方法为桥梁装备平时的储备保养及使用时维修评价提供了理论依据。     

无线传感器网络的安全性分析

由于传感器网络与一些敏感数据进行交互,且有可能在敌方无法监控的环境下进行操作,所以当务之急是在系统设计的之初来考虑这些安全隐患。但是,由于其本身的资源和计算能力的限制,传感器网络安全比传统计算机网络安全更具挑战性。目前,在无线传感器网络安全领域有巨大的研究潜力。文章关注的方向是在无线传感器网络安全、当前脆弱性研究和传感器安全的需求。     

基于无线自组织网络的编队C—4ISR系统结构研究

为了优化编队C4ISR系统的网络结构,分析和比较了无线自组织网络的体系结构,提出一种采用自适应分级结构的编队C4ISR系统.并对采用平面结构和自适应分级结构的系统分别进行了仿真,比较了二者在各种系统规模下的控制开销.结果表明,在节点数目达到80个以上时,平面结构的控制开销达到了0.8以上,而自适应分级结构这时的控制开销只有0.5～0.6.因此,在系统规模较大时自适应分级结构的效率明显高于平面结构,具有较强的适应能力.     

BP神经网络对船舶远程监控系统的改进分析

为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求,应用BP神经网络对监控系统加以改进,使船舶远程监控系统发出预警信号,并能在船舶上报警.此时,相应参数识别码也能够第一时间到达岸上公司,岸上公司即能在最佳时间协助船舶对设备进行维修.BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中,以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型,利用BP神经网络良好的学习特性,建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型.分析表明,此种方法适用于远洋船舶的远程故障监测及船舶系统故障预测.     

TCR：一种面向船舶设备监控的无线传感器网络路由协议

主要根据无线传感器网络的特点,面向船舶设备监控应用,设计了一种称为流量控制路由的路由协议．     

基于贝叶斯网络的HRA研究在舰船PSA中的应用

通过分析概率安全评价对人因可靠性分析的本质需求,运用人为失误率预计技术与人的认知可靠性模型相结合的方法对概率安全评价中的人因事故进行分析计算,并针对传统事件树、故障树分析方法的局限性,采用了贝叶斯网络结构评估的方法将计算结果合理融入到整体中．通过舰船弹药库的起火实例分析说明了该方法的运用过程和有效性．     

Revenue management in the parking industry: a multiple garage intelligent reservation model

This paper explores how advanced reservations, coupled with dynamic pricing (based on booking limits) can be used to maximize parking revenue. An integer programing formulation that maximizes parking revenue over a system of garages is presented. Furthermore, an intelligent parking reservation model is developed that uses an artificial neural network procedure for online reservation decision-making. Finally, the paper provides some strategic and managerial implications of multi-garage revenue management systems, and discusses techniques for identifying and implementing micro-market segmentation in the parking industry.