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为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%. 相似文献
122.
综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。 相似文献
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124.
Santiago Gregori Manuel Tur Enrique Nadal Francisco Javier Fuenmayor 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2018,56(8):1162-1186
The quality of current collection becomes a limiting factor when the aim is to increase the speed of the present railway systems. In this work an attempt is made to improve current collection quality optimising catenary geometry by means of a genetic algorithm (GA). As contact wire height and dropper spacing are thought to be highly influential parameters, they are chosen as the optimisation variables. The results obtained show that a GA can be used to optimise catenary geometry to improve current collection quality measured in terms of the standard deviation of the contact force. Furthermore, it is highlighted that apart from the usual pre-sag, other geometric parameters should also be taken into account when designing railway catenaries. 相似文献
125.
126.
AMT换挡品质的研究 总被引:7,自引:3,他引:7
电控机械式自动变速器(AMT)具有传动效率高、结构紧凑及工作可靠等优点。介绍了AMT换挡品质的定义及其影响因素,分析了几种影响因素之间的内在关系,并在此理论基础上寻求一种可获得最佳AMT换挡品质的方法。AMT按照其对发动机控制方式的不同,可分为柔性控制和刚性控制结构。 相似文献
127.
探讨软弱土(φ≠0)地基加筋路堤稳定性分析方法。针对传统分析方法因对加筋材料的加筋作用估计不足,导致计算结果过于保守问题,文中在充分考虑加筋体的加筋作用下,提出了加筋路堤稳定性分析新的改进分析计算方法,并同时提出采用演化算法搜索临界滑动面和最小安全系数。算例计算结果表明,提出的加筋路堤稳定性分析方法与工程实际情况吻合较好,而且混合演化算法能有效地搜索到路堤所有的临界滑动面。 相似文献
128.
129.
130.
为了提高插电式混合动力汽车(PHEV)在电量保持下的燃油经济性,并解决插电式混合动力汽车在运行过程中动力元件效率对系统能量利用率影响的问题,制定了系统效率最优的控制策略。以PHEV关键动力部件的测试数据为基础,建立发动机、驱动电机、无级变速器(CVT)以及动力电池等关键部件的效率数值模型,并考虑了温度及荷电状态(SOC)对动力电池充放电功率的影响。设计以混合动力系统效率最优为适应度评价函数,将CVT速比、发动机转矩作为优化变量,以车速、加速度和SOC为状态变量,在动力性指标的约束下,运用遗传算法进行迭代寻优,PHEV的系统效率在第20代左右收敛于全局最优值。同时发动机转矩和CVT速比通过多代遗传进化,较快收敛于最佳值。将相关优化结果与车速、加速度拟合成相应的三维控制数表,综合数值建模和试验测试数据建模的方法,基于MATLAB/Simulink搭建插电式混合动力汽车整车控制策略仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行仿真验证。结果表明:插电式混合动力汽车在电量保持模式下,利用遗传算法优化的系统效率最优控制策略相比优化前,动力电池SOC运行更为平稳,CVT效率有所提升,驱动电机及发动机转矩分配更为合理;百公里燃油消耗量从优化前的5.2 L降至4.5 L,燃油经济性提升了13.5%。 相似文献