基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

混沌海杂波背景下的基于对偶约束最小二乘支持向量机的信号检测技术

海杂波对雷达信号检测造成极大的干扰,如何从海杂波噪声中提取出目标信号是信号处理领域的难题。针对这一难题,本文以混沌理论为理论依据,分析海杂波的动力学特性,对海杂波进行相空间重构。结合对偶约束最小二乘支持向量机理论,建立信号检测模型,对混沌海杂波背景下的信号进行预测,并从预测误差中提取出目标信号。     

基于高速单体无人艇航行性能的并行优化方法

基于高速单体无人艇航行性能建立包括快速性、操纵性和耐波性的综合优化数学模型,构造混合的遗传混沌算法(GAPCA)和混沌遗传算法(PCAGA),并编制相关软件对该模型进行综合优化计算,探讨混合算法和单一算法(遗传算法(GA)和混沌算法(CA))优化性能的优劣,同时研究二次载波搜索域区间比例和区间并行次数对优化效率的影响,得到遗传混沌优化算法和混沌遗传优化算法相比单一优化算法寻优效率高,不同算法对应于不同的最佳二次区间搜索比例。     

搅拌桩现场载荷试验及承载力特征值取值方法研究

深层搅拌桩作为一种较好的地基加固技术,已经在公路软基处理中得到了广泛的应用,但是对于复合地基承载力特征值的取值方法上还存在着较大的争议。在对现场载荷试验结果分析的基础上,通过归一化方法,验证了载荷试验Q-s曲线具有良好的双曲线性质,并用双曲线拟合的方法得到了单桩复合地基的承载力特征值,利用该方法得到的承载力特征值取值大小同规范法中s/b=0.008时取值比较吻合。     

混沌脉宽调制对艇用推进电机振动的影响

本文从混沌脉宽调制在电机驱动系统中的工程应用角度出发,分析不同调制策略下的电流频谱特性,根据潜艇特有的声隐身性能要求,提出了衡量调制策略优劣的重要参数-线谱抑制系数,并与电流最大谐波峰值一同作为电流谱的考核指标,利用差分进化算法对混沌参数进行优化,并采用有限元软件对不同调制策略下的电磁激振力进行了仿真计算,验证了混沌脉宽调制在抑制高频电磁力方面的有效性,同时实验表明混沌脉宽调制在降低开关频率及其倍频处的振幅和抑制特征线谱方面效果明显,有利于提高潜艇的声隐身性能。     

基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法

在分析量子粒子群算法搜索特性的基础上,引入了微分进化算子以及混沌扰动,提出了基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法:在粒子搜索的过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,减少粒子因为多样性的缺失而陷入局部最优的概率;并根据混沌的随机性和遍历性在性能较差的部分粒子中加入混沌扰动,从而增加...     

利用混沌理论进行船舶电力系统脆性模型仿真与分析

在求解随机、非线性系统的运动规律时,系统的不确定性往往使求解结果不唯一或者不够精确。混沌理论由于其周期循环特性、对输入条件的敏感性和内相关性等特点,被广泛运用在非线性系统中。船舶电力系统结构和组成复杂,是典型的非线性系统。本文将混沌理论应用于船舶电力系统的脆性模型仿真与预测分析上,取得良好的效果。     

利用混沌粒子群算法进行船舶多模型自适应观测器参数寻优

通过混沌粒子群算法,人们能够对各种复杂的配电网状态进行监控和分析,同时为网络负载的分配提供必要的参数优化,因此在船舶多模型自适应观测器中,采用混沌粒子算法的优化算法具有很大的现实意义。本文首先建立混沌粒子群的观测器模型,然后根据各种船舶故障发生的特点,设计不同状态下的参数优化算法,最后通过对观测器相关参数的仿真,得到船舶模型承受的负载和压力参数仿真结果。     

基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究

介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果.由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高.针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果.