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本文提出了一种基于状态空间神经网络（SSNN）和拓展卡尔曼滤波（EKF）的混合式行程时间预测模型。以往的研究表明，状态空间神经网络能够较好的处理复杂的非线性时空问题。然而，状态空间神经网络需要大量的历史数据作为离线训练之用。其不足之处在于，首先是需要花费大量的时间和精力去收集、准备数据，以及训练神经网络。其次，输入输出随着时间不断增加，训练过程需要不断的从新重复。为了提高状态空间神经网络的有效性，扩展卡尔曼滤波代替了传统的方法来对神经网络进行训练。荷兰的一条城市道路被选择为模型验证的试验路段。通过与另外两个预测模型之间的对比验证，该模型的预测能力能够达到满意的有效性、准确性和鲁棒性。     

变压器油中故障气体的复合预测方法

为了提高对变压器故障的预测能力，提出了灰色粗预测、自学习神经网络在线修正的复合预测法．此法是利用GM（1，1）模型初步预测油中溶解气体的浓度及变化趋势，通过分析故障气体组分之间的影响及气体浓度时间序列之间的关系确定修正参数，将初步预测结果与修正参数作为自学习BP网络的输入，从而完成预测结果的在线修正．该方法已用于实际变压器油中溶解气体的预测，结果验证了其有效性．     

Online Delay—Evaluation Control for Networked Control Systems

This paper presented an evaluation approach of time delays for networked control systems (NCS). An improved scheme based on optimal LQG control was designed to achieve desired performance despite the uncertain delays in the system. The experimental results illustrate the effectiveness of the proposed control design and satisfactory performance of the closed-loop system.     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

Network Decomposition and Maximum Independent Set Part Ⅱ：Application Research

According to the researches on theoretic basis in part I of the paper，the spanning tree algorithms solving the maximum independent set both in even network and in odd network have been developed in this part，part Ⅱ of the paper．The algorithms trans form first the general network into the pair sets network，and then decompose the pair sets network into a series of pair subsets by use of the characteristic of maximum flow passing through the pair sets network．As for the even network，the algorithm requires only one time of trans formation and decomposition，the maximum independent set can be gained without any iteration processes，and the time complexity of the algorithm is within the bound of O(｜V｜^3)．However，as for the odd network，the algorithm consists of two stages．In the first stage，the general odd network is transformed and decomposed into the pseudo-negative envelope graphs and generalized reverse pseudo-negative envelope graphs alternately distributed at first；then the algorithm turns to the second stage，searching for the negative envelope graphs within the pseudo-negative envelope graphs only．Each time as a negative envelope graphhas been found．renew the pair sets network by iteration at once．and then tum back to the first stage．So both stages form a circulation process up to the optimum．Two available methods，the adjusting search and the picking-off search are specially developed to deal with the problems resulted from the odd network．Both of them link up with each other harmoniously and are embedded together in the algorithm．Analysis and study indicate that the time complexity of this algorithm is within the bound of O(｜V｜^5)．     

公路水稳基层快速修补技术的应用

文章进行了不同养生温度、不同养生时间条件下的水稳试件抗压强度试验,得到了不同设计强度下水稳基层养生时间与养生温度的时温曲线,建议根据时温曲线进行工程施工。结果表明:面层紧跟基层施工的养生方式能提供较好的高温养生条件,达到快速修补的目的。     

混沌时间序列局域零阶预测法性能比较

利用计算机仿真比较了均值、距离加权和指数加权3种混沌局域零阶预测方法的预测精度、抗噪声及多步预测性能．在无噪声或噪声干扰较小时，距离加权预测法的性能最好；当噪声干扰较大时，指数加权预测法预测性能最优．指数加权与均值预测法几乎具有相同的多步预测能力，距离加权预测法的短期预测性能最佳．对于标准的离散混沌时间序列，3种预测方法多步预测误差达到一定值后，不再随预测步长的增加而增加；对于由连续系统抽样得到的混沌时间序列，多步预测误差呈现一定周期性变化．     

干道协调控制相位差模型及其优化方法

通过对协调控制系统进行相位优化设计,综合考虑各路段的平均车速、车流的离散性、相交道路的转弯车流以及车辆到达的不均匀性等各种影响干道协调控制方案实施效果的主要因素后,建立了一种新的干道协调控制相位差模型.以干道控制系统的总延误与总停车次数作为相位差模型的输出,对上、下行车队在交叉口的延误规律进行了分析,并利用Matlab编程计算来实现相位差的优化.结果表明:该优化模型为解决干道协调控制相位差优化问题提供了一种新方法.     

人机交互对舰载指控系统反应时间的影响分析

本文从装备和人员两方面分析了人机交互对舰载指控系统反应时间的影响,并着重对人员因素的影响进行了深入分析,建立了若干分析模型,并对提高人机交互效率提出了一些建议。     

红灯延时制式的高速路入口匝道模糊控制方法研究

把城市交叉口的模糊控制方法应用于高速公路匝道控制,提出了用红灯延时来进行周期调节,根据下游占有率的变化来设计模糊控制器的控制算法,对匝道控制的智能化进行了研究.最后,将算法在计算机上进行仿真计算,并和常规的匝道控制方式进行比较,得出了这种控制算法优于一般控制算法的结论.