某款纯电动客车系统匹配和方案设计

结合某款纯电动客车的研发与应用,介绍纯电动系统的匹配设计和整车CAN网络架构,并提出合理的纯电动系统高压配电管理方案。     

基于Richards-BP模型的地表沉降特征预测模型研究

地下开采引起的地表沉降大致呈S形发展,最终趋于稳定状态,这能够运用生长曲线Richards函数进行预测分析。同时,又因为测量和外界存在不确定性和随机性,使得地表沉降也具有动态的特征。针对地下岩矿开采矿区地表沉降曲线与Richards预测模型曲线的相似性,分析了Richards模型在地表沉降预测中的适用性,提出通过Richards生长曲线模型预测矿区地表沉降的趋势性变形部分,利用BP神经网络模型降低地表沉降的随机性影响部分,提高模型预测效果。计算结果证明了其在地表沉降预测中的适用性和可行性。     

基于3D GIS的地铁施工安全风险远程网络系统

为了进一步提高地铁施工现场安全精细化智能管理水平,结合地铁施工现场实际,提出应当建设地铁施工安全风险远程网络系统。分析该系统功能需求,系统应实现人员、机械设备、环境、监测等信息的管理功能,以及不安全行为与状态评判、冲突风险分析、特殊天气风险分析、预测预警、隐患辨识与管理等功能。经分析,得出系统宜采用3D GIS技术和空间数据库技术。设计系统总体结构,探讨各项功能的实现方法,与现有可视化监控系统相比,其功能进一步拓展,更加智能化、集成化、可视化。     

快速公交发车间隔优化研究

合理的发车间隔对于快速公交车辆发挥其高效、经济和环保的优势具有重要的意义.首先以乘客出行成本和快速公交运营成本最小化为目标,考虑发车时间约束、车辆台数约束,建立了快速公交发车间隔优化模型.然后采用二进制编码,运用单点交叉和基本位变异的遗传算法求解该优化模型.最后以兰州市首条快速公交线路为例进行了实证研究,得到了不同时段下快速公交的发车间隔.实例研究结果表明,该发车间隔优化模型及遗传算法可行,对实现快速公交科学调度具有一定的参考意义.     

BP神经网络在解决电力消耗问题中的应用

由于BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势,以江西省1991—2011年人口、经济和耗电量等数据为研究对象,利用BP神经网络构建耗电量预测模型。模型一利用1991—2009年人口、经济和耗电量等数据作为训练样本,以2010—2011年作为测试样本来验证网络的准确性,再根据历史人口、经济等数据来预测历史耗电量;模型二采用传统的多元回归分析法,对非线性多元函数进行多元线性回归,通过回归模型得到的参数来预测耗电量。结果表明,模型一收敛性较好,所得预测结果绝对误差较小,而模型二传统方法得到的预测结果误差较大,因此,利用BP神经网络预测的结果具有非常大的参考价值,证明BP神经网络应用在电力消耗中的应用是可行的。     

二阶随机需求条件下公交网络的服务可靠性研究

引入服务可靠性这一概念,以乘客出行成本和车行运营成本最小为目标建立随机需求下的 公交网络模型,并提出固定需求的服务方案模型和改进的二阶随机方案模型。该模型体现了乘客 公交出行的选择策略并反映了公交网络中不确定需求和服务可靠性的相互联系。在分析公交出行 网络中的服务设计,包括常规服务和特别服务的基础上,运用二阶下降法通过规定不确定的随机 变量（服务可靠性参数） 来求解二阶随机方案：首先在一阶段减少混合整数规划的数量以节省计 算时间,随后在二阶段中模拟出一个线性规划,以便有效地求解二阶随机方案。最后,通过实例 模型验证了该方案的可行性。     

基于CML的多重边复杂公交线路网络相继故障研究

为给城市公交系统的规划、建设和管理优化提供决策依据,在现有公交网络模型的基础 上,以常规公交线路为网络的节点,公交线路间的若干个公共停靠站点为连边,建立了基于耦合 映像格子的多重边复杂公交线路网络模型,基于该模型研究了多重边复杂公交线路网络的相继故 障问题。通过Matlab 数值仿真技术,详细分析了扰动幅值和耦合强度对网络相继故障的影响。研 究结果表明：蓄意攻击多重边复杂公交线路网络中度最大的节点最容易造成网络全局故障;另 外,耦合强度和扰动幅值越大,多重边复杂公交线路网络越容易发生相继故障。     

基于模糊神经网络的智能车辆循迹控制

为提高智能车辆自主循迹控制的精度,提出了一种基于模糊神经网络控制( FNNC)和神经网络预测( NNP)的智能循迹控制策略。转向控制器的输入量有3个：预瞄点处的横向循迹误差、汽车横摆角速度和侧向加速度。车速控制器的输入量有4个：预瞄点处的面积误差、侧向加速度、汽车侧偏角和转向盘转角。网络训练采用误差反向传播法。仿真与试验结果表明,所设计的循迹控制器通过对驾驶员操作样本的训练,能实现对车辆的车速与转向控制,横向循迹误差和目标车速均比较理想。     

基于多目标优化的兴趣点指路标志布设模型

在指路标志的工程应用中,常要为兴趣点规划一条布设指路标志的指引路径.首先,基于道路网络的拓扑表达,考虑指引路径的长度、交通量和设置指路标志的数量,定义了衡量指引路径优劣的多目标搜索路径度量值.其次,以网络分析为基础,建立了搜寻最优指引路径的模型,从给定入口开始,以广度搜索算法在路网上搜索,并动态更新搜索路径的度量值,直至获取优化的指引路径.最后,以广州大学城为试验区域,利用上述模型计算得到了从南沙港快线出口到中山大学的指路标志布设的规划路径.对比规划路径与最短路径的多目标优化度量值表明:规划路径兼顾了布设路径的便捷性和指路标志牌布设成本的特点,模型是可行有效的.     

多模式区域公交协调调度模型和算法

考虑公交内部及公交和地铁、长途客运之间的换乘衔接问题,满足最小和最大发车间隔等现实约束因素,建立了一类多目标多模式公交协调时刻表模型,在某时段内分别追求非换乘和换乘出行者在所有站点的等车时间最少和所有车辆到达站点时的泊位数最多.利用约束法将该问题转化为单目标规划问题.根据模型特征,设计求解该问题的改进细菌觅食优化算法,定义解的编码方案,设计产生初始种群的启发式算法,将梯度概念引入移动步长进而改进细菌觅食操作.最后,结合一个简单算例,比较单模式和多模式区域公交协调调度之间的差异,分析了站点通行能力对调度结果的影响,并将该算法与其他智能算法进行了比较分析,从而验证了模型和算法的正确性和有效性.