基于投影寻踪模型的桥梁耐久性评价

针对桥梁耐久性评价中指标的高维非线性和非正态性的特点,提出基于投影寻踪模型的桥梁耐久性评价。用加速遗传算法对投影寻踪模型的最优投影方向进行计算,将评价中多维指标数据投影为一维投影数据。工程应用实例表明,该评价模型具有很强的客观性、适用性和可操作性,为桥梁耐久性评价提供了一种新方法。     

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海上能源运输通道安全系统是一个由海上运输活动引致的涵盖港口安全、海上航线安全、峡口安全等因素衔接而成的链条式系统,存在诸多复杂性.由于对外进口依赖过高、所经地区和海域情况复杂等因素,我国海上能源运输系统安全存在一定隐患.因此基于复杂系统理论,综合考虑经济、政治、军事、外交、自然等方面,构建海上能源运输通道的安全评价指标体系.应用投影寻踪技术,较好地解决海上能源运输通道复杂系统非线性高维数据问题.进一步引入基于实数编码的加速遗传算法,对与我国紧密相关的41个海域进行了一般状态、应急状态与战事状态的安全状况评价,评价结果证明了投影寻踪技术应用于海上能源运输通道评价的有效性.     

基于投影寻踪神经网络模型的短时交通量预测研究

准确有效地预测短时交通流量是实施交通诱导及控制的前提与关键,但由于短时交通流量具有高度复杂性、随机性、非线性和不确定性等特性,导致预测难度高、准确度低、实时性差。基于此,文中综合利用投影寻踪技术和BP神经网络的优点,提出了运用投影寻踪回归模型和BP神经网络技术相结合建立组合模型的预测方法,并编写出模型的算法程序。将该组合模型应用于路段短时交通量的实时预测实例,实验结果证实该组合模型具有较好的预测能力和较强的时效性。     

枢纽互通立交设计主要技术指标综合评价体系及方法研究

该文针对枢纽互通立交设计多方案比选问题,从枢纽工程规模、运营使用效率、交通安全等3方面择优筛选了12项具体评价指标,建立了一套综合评价体系,研究了基于投影寻踪法的客观评价方法,为今后大型枢纽互通立交设计项目的多方案比选提供了新思路。     

基于量子遗传优化算法的图像稀疏分解

为了减少图像稀疏分解的计算量,提出了一种基于量子遗传算法与匹配追踪相结合的图像稀疏分解快速算法.量子遗传算法能用较小的种群规模实现较大的空间搜索,全局寻优能力强,基于匹配追踪的图像稀疏分解是最优化问题,因此可用量子遗传算法快速实现.仿真结果表明,每步分解所需计算的图像或图像残差与原子的内积仅4 000次,由分解结果重建的图像具有较好的主观质量.     

基于原子分解的辐射源信号二次特征提取

提出了基于原子分解的辐射源信号二次特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,首先用匹配追踪(MP)方法进行信号时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳Chirplet原子.在此基础上,降低特征参数的维度,提取最具分类意义的原子特征向量.对5种典型雷达辐射源信号的特征提取实验表明,提取的原子特征类内聚集性强、类间分离度大,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于人工鱼优化的MP超声微弱信号提取方法研究

强噪声背景下微弱信号的提取一直是超声信号处理领域研究的一个难题,传统的信号处理方法难以准确提取弱缺陷信号,稀疏分解方法为提高超声弱缺陷的检出率开辟一条新途径,但计算量大是困扰其应用的一个主要因素。本文提出一种人工鱼群优化匹配追踪的快速算法。人工鱼是一种新型智能优化算法,具有并行寻优、全局收敛性好,对初值不敏感的特点。利用本文算法在重建信号质量不变的情况下,提高稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和精度,满足信号处理实时性要求。采用与超声信号最优匹配的Gabor函数,经伸缩和平移生成过完备原子库,提高对超声信号的表达能力。通过仿真分析和实际检测铸钢试件,表明该方法能够有效地检测出强噪声背景下的弱信号。     

超声导波检测公路护栏立柱信号处理研究

由于超声导波多模态、易频散的特性,导致其在检测高速公路护栏立柱时会产生复杂的回 波信号,现有方法很难从中提取出有效的特征信号。为了解决该问题,首先提出了一种改进的子空间匹配追踪算法(ISMP)。它是将回波信号的先验信息在过完备Chirp 原子库上逐次迭代,得到 强相关原子集,然后对其再次进行迭代得到待匹配信号的最佳时频原子,从而实现对护栏立柱回波信号的特征提取。利用中心频率为128kHz和64kHz的检测信号进行实验验证,结果表明,ISMP可以有效提取出超声导波回波信号的特征原子,立柱检测长度与实际长度误差小于1%,满足工程检测要求。此外,还提出了一种基于离散傅里叶变换的相位检波算法,通过设置相位检测误差减少噪声带来的干扰。实验表明,在128kHz 和64kHz 检测信号下,可以得到设定相位的有用回波信息,满足工程检测要求。     

我国海上运输关键节点安全评价研究

海上运输关键节点安全评价研究是保障我国海上运输通道安全的重要环节,为科学全面评价我国海上运输关键节点的安全状况,本文建立评价指标体系,引入投影寻踪方法构建安全评价模型,通过遗传算法求解,对关键节点的安全状况进行评价,并挖掘相关海峡的主要安全威胁.评价结果表明,涉及我国重要物资如石油、集装箱运输的霍尔木兹海峡、马六甲海峡、曼德海峡及苏伊士运河的安全水平相对较低,而且印尼地区的龙目海峡、巽他海峡及望加锡海峡的安全状况也相对较差.评价结果为我国制定保障海上运输安全措施及做出相关管理决策提供科学依据,对提高我国海上运输安全性与可靠性具有重要意义.     

基于投影寻踪回归模型的短时交通量预测研究

准确有效地预测短时交通量是实施交通诱导及控制的前提与关键。投影寻踪方法能从不符合正态分布的或没有多少先验信息的数据本身中找出其结构或特征,并能在线性投影中解决非线性结构的问题。文中将投影寻踪回归算法理论应用于短时交通量预测领域,采用正交Hermite多项式拟合岭函数,并用C＋＋语言设计出相应模型的实现算法,对短时交通量实施滚动预测。利用某快速路实际观测数据进行预测实验,实验结果证实该方法具有可行性、可靠性,有一定的实用价值。