AHP(层次分析法)在班轮公司资质信誉评估项目中的应用

根据建立上海市航运业信用体系的需要，制定了航运企业资质信誉评价指标体系。对年度信用良好航运企业进行评估，有利于规范市场运作，打击不正当竞争和违法乱纪行为，维护航运市场秩序。同时又能在某种程度上促使航运企业加强内部管理，提升外部信用，维护行业整体利益。笔以班轮公司为例，阐明AHP在班轮公司资质信誉评价体系中的应用。     

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

NEMS矢量水听器的海上实验研究

NEMS矢量水听器是可以接收来自水下二维空间声音信号的一种新型仿生结构。在室内研究的基础上进行海上实验,对单个NEMS矢量水听器采集的船辐射噪声进行处理。结果表明,单个NEMS矢量水听器能够在真实的海洋环境中对运动的目标进行航迹跟踪;利用CZT方法能够对海上运动目标进行特征线谱分析,提高了在局部频段内的分辨能力,频率分辨力可达0.32 Hz。     

导航信号卡尔曼滤波定位解算方法研究

研究了导航信号的卡尔曼滤波定位解算方法，该方法能够实现用小全的测量值完成导航解的估值解算，同时还可以对导航解进行平滑，减小噪声对导航解的影响。仿真结果证明了该方法在导航定位解算中的有效性和可行性。     

扭转索面斜拉桥索力调整

为研究较为合理的扭转索面斜拉桥索力调整的方法,结合工程实践,阐述索力调整的目标和原则,利用影响矩阵法和桥梁结构有限元分析软件Midas Civil 2012,采用试算法制定调索方案,并对调索效果进行分析。监测结果表明:索力调整后,全桥索力接近目标值,主梁线形和塔偏也比较理想。     

基于主元分析的车牌图像倾斜校正新方法

为解决机动车牌图像倾斜将对其字符分割与识别带来不利的影响,提出一种基于主元分析(PCA)的车牌图像倾斜校正新方法。在该方法中,PCA被用于求取坐标变换矩阵以进行图像旋转修正。将原始的像素坐标矩阵经过中心化后转换为2维协方差矩阵,再奇值分解为能反映图像倾斜方向的2维对角矩阵和坐标变换矩阵。算法的时间复杂度分析与试验结果均表明:相对于Hough等搜索倾角的校正方法,PCA方法缩短了计算时间1￣2个数量级,并且在污迹、光照不均等条件下也能获得较好效果。     

角色自律分散系统的RN-C形式化描述方法

旨在为角色自律分散系统的建模提供一种形式化方法,为形式化验证奠定基础.角色随时空变化的动态表达取决于系统的自律度和环境条件.在对几类系统自律性的度量指标分析比较的基础上,从内部视点和外部视点2个角度,以及行为层、协调层和规范层3个层次,定义了角色自律度矩阵;提出了角色规范-条件(RN-C)形式化描述方案,包括角色、角色空间、规范、角色转换、行为条件等基本要素.应用RN-C方案,建立了角色行为状态的自激状态声明和受控状态声明的形式化描述;给出了角色域与数据域双重驱动体系结构中的行为原语描述,包括操作行为原语、请求行为原语、改变行为状态原语、角色仲裁行为原语;实现了角色自律分散系统行为的形式化描述.指出基于分层有限自动机的角色演化建模,环境依存度与规范-条件的映射关系等是下一步研究的重点.     

汽车道路救援服务站网络布局方案评价研究

<正>我国汽车行业和道路交通的高速发展,极大地满足了消费者的车辆行驶需求,但由于交通事故和车辆故障带来的救援需求也日渐增多。汽车道路救援服务站的网络布局是否合理影响汽车道路救援系统的救援效率、专业汽车道路救援机构的运营效益以及车主对于道路救援服务的满意度。本研究旨在建立汽车道路救援服务站的网络布局方案的评价模型,优化汽车道路救援服务站网络布局工作,为决策者制定布局方案提供参考。     

基于记忆学习矩阵的混合动力控制策略

混合动力汽车的动力分配策略是混合动力汽车开发的核心之一,合理的动力分配策略可以在不影响其动力性的前提下尽可能地节省燃油和降低排放,记忆学习矩阵的控制策略介绍的是一种外挂学习方法的自适应学习的控制策略,通过对照学习前后的结果对记忆矩阵的各项参数进行修改,达到合理分配动力降低油耗的目的。