基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明：所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对kgit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的kgit模型及相应改进的Dail算法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。     

基于自适应算法的单矢量传感器抗相干干扰

将矢量传感器组合指向性vs的零点对准已知的相干干扰方向,获得"干净"的目标信号,然后结合自适应算法抵消矢量传感器原始数据中各通道的相干干扰,达到抗相干干扰的目的.文中阐述了方法的原理,进行了多种情况下的仿真,并给出实验结果.仿真和实验结果表明该方法能有效抑制方位已知的相干干扰.     

Power-Aware Anycast Routing in Wireless Sensor Network Exploiting Small World Effect

By considering energy-efficient anycast routing in wireless sensor network (WSN), and combining small world characteristics of WSN with the properties of the ant algorithm, a power-aware anycast routing algorithm (SWPAR) with multi-sink nodes is proposed and evaluated. By SWPAR, the optimal sink node is found and the problem of routing path is effectively solved. Simulation results show that compared with the sink-based anycast routing protocol (SARP) and the hierarchy-based anycast routing protocol (HARP), the proposed algorithm improves network lifetime and reduces power consumption.     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

基于航空OD客流的重力模型逆向算法

为了由航空OD（起讫点）客流数据及航线距离数据估计机场旅客吞吐量,结合哈密顿图简化算法机理,推导了简化代数算法．以我国15个主要机场之间航空0D客流数据为例,标定了模型参数,并利用两种逆向代数算法预测机场旅客吞吐量,结果吻合良好．与标准代数算法相比,简化代数算法需要的数据少,尤其适合于缺乏完整数据的大规模OD矩阵分析．     

脉冲电压下局部放电信号的提取和统计

提出了脉冲电压下局部放电（PD）信号的提取和统计方法．通过相关系数分析选择dB6和dB2小波包函数,以滤除高低频干扰信号．通过分析脉冲电压下局部放电特征,选择合适的相位开窗,以消除局部放电的振荡信号．根据实际局部放电信号的采样频率、采样长度和脉冲电压过零点,定义脉冲电压的相位,并进一步研究各种相位相关图谱（如φ—n图和φ-q-n图等）．实验结果表明,基于小波包的提取方法和脉冲电压下的相位统计方法对脉冲电压下的局部放电分析是有效的．     

二维不平衡指派问题模型及粒子群算法求解

为解决运输中任务数与车辆数不等情况下的换装问题,建立了二维不平衡指派问题的优化模型,并用粒子群算法（PSO）求解此问题．对几种不同情况下的不平衡指派问题进行了数值模拟,并与全枚举法的计算结果进行了比较．结果表明,PSO收敛到最优解的概率和收敛速度均优于全枚举法,所建立的模型及其求解方法能获得决策者满意的换装方案．     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.