基于分形插值方法的城市轨道交通车站客流拟合与仿真

城市轨道交通车站客流量的变化具有复杂的非线性特点,通过对某些车站一天的客流量时间序列的分析,发现其客流量的变化具有自相似性,并且满足某种拟周期性。本文采用迭代函数系统模型描述城市轨道交通车站客流量的变化特征,用计算机自动求解该迭代函数系统的相关参数,在此基础上采用分形插值的方法模拟产生动态的客流。通过与实际客流调查数据的对比分析可以看出,该方法模拟产生的客流不仅与实际客流较好地吻合,而且能更好地描述客流的非线性特征。     

混沌在经济增长模型中的应用

本文将混沌理论应用到经济增长模式，得到了一类经济增长模型出现浊沌的充分条件。     

采用定时器复用技术实现异步处理的方法

在多任务、多线程环境下,设计有时间间隔的任务序列需要利用定时器进行编程。提出了使用单一定时器控件实现异步处理任务序列以及复杂的嵌套定时任务的算法,并且给出了通用的程序原理图。该算法占用设备资源少,具有较高的可靠性,易于维护。     

一种短时交通流组合预测模型

为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。     

一种应用混沌编码技术的盲信道估计研究

提出了一种新的基于动态的重叠合（DBD）算法，适用于移动通信的盲信道估计。当无线信道用自回归模型描述时，采用logistic映射产生的混沌编码信号。在一个使用混沌编码的语音传输方案中证明了这种算法的可行性，与现有的有限冲击响应数字自适应滤波器最小均方（FIR－DAF－LMS）算法相比，这种算法具有应用广泛，约束条件少等优点。     

一种用m序列产生有限域GF(2m)上元素矢量表的算法

有限域理论在伪随机序列设计中有着非常广泛的应用。有限域上函数（如迹函数）的加、减运算需要用到域上元素的矢量形式。给出有限域的一些特性和运算法则并提出一种利用m序列产生有限域GF（2^m）上所有元素矢量形式的算法。该算法避免使用长除法，可以加快域上元素矢量表的生成速度，编程实现也很简单。     

基于网格量化和区间均值的动态目标识别

动态目标识别中，当摄像机和目标之间相对距离变化时，对于同一目标的多尺度序列图像。虽然目标区域图像大小和清晰度不同，但整体结构分布具有相似性和一致性。根据这一特点，提出基于目标区域网格量化的方法。在目标区域上形成采样网格，通过相对量化提取结构特征矩阵。对于同一目标序列图像中的每一个目标区域，其结构特征矩阵基本不变。结构特征矩阵反映象素分布的自相关性质。进一步，对由干扰引起的灰度值结构分布误差，采用网格区间均值的方法加以解决。目标区域网格量化是对相邻采样点的差值进行量化匹配。区间均值是对少数相邻采样点的进一步匹配。实例表明，本文的方法运算速度快、可靠性高，达到了实用目的。     

基于混沌密钥的小波数字水印方法

提出一种基于混沌密钥的小波数字水印方法。该方法在现有的混沌数字水印系统基础上 ,增加一个混沌映射作为私有密钥来克服有限字长效应和提高算法的抗破译性。嵌入水印时 ,将原始图像进行四层小波分解 ,利用人类视觉系统 (HVS)特性 ,选择中频系数与混沌水印序列相加 ,进行取模运算后再嵌入到混沌映射模型中进行迭代。检测时 ,利用相应的混沌映射模型生成混沌水印序列 ,并与原始水印序列进行相关检测。研究结果验证了本文方法的有效性 ,并证明能比单一混沌系统提供更好的抗破译性能     

基于OFDM的峰均功率比分析

高的峰平均功率比是OFDM系统中的一个很严重的问题.它不仅降低了放大器效率,恶化系统性能,而且增加系统成本.如何降低峰平均功率比是OFDM技术要解决的一个关键问题.本文针对这个问题,分析了峰平均功率比,给出了基于选择性映射的解决方案,并给出了SLM序列的几种构造方法.     

公路网建设项目实施序列优化研究

公路网建设受到多种条件的制约，其中建设资金的约束是普遍存在的问题。为了贯彻编制办法中近期宜细的原则，运用整数规划模型，对公路网在近期规划内若干项目建设实施做出合理安排，促使有限资金的合理使用，成为确保项目顺利实施的有效途径。