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111.
为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线... 相似文献
112.
在常规的基于模型预测控制自适应巡航系统的算法中,舒适性约束均是采用固定加速度的形式,没有深入考虑不同速度下的加速度极值范围问题,这会导致在追求安全性和速度跟随性情况下,系统加速度和冲击度变化过大,从而降低了驾乘的舒适性。根据NGSIM自然驾驶数据集所得到了车辆的速度-加速度关系,并以此作为加速度的约束目标,将常规模型预测控制的定约束改为随速度变化的变约束,从而达到根据自然驾驶数据提高跟车舒适性的目的,并通过仿真试验验证了该方法的合理性。研究结果表明:该方法可使ACC系统在保证安全跟车和速度跟随的同时,使得加速度和冲击度波动变小;最大冲击度相比定加速度约束的模型预测控制减小了14.96%,可有效改善ACC系统的舒适性。 相似文献
113.
基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法(ADASYN-XGBoost)。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法(adaptive synthetic oversampling method,ADASYN)来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明:与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)... 相似文献
114.
首次提出将分离矩阵用于对在线盲分离算法中步长自适应控制,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上,将其加以运用,提出了一种新的步长自适应EASI算法。该算法步长是基于分离矩阵的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的EASI算法。 相似文献
115.
西安地铁区间隧道通过地裂缝带的方案探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
根据西安地裂缝变化运动特点,提出西安地铁区间隧道通过地裂缝带的结构、防水、道床及线路设计的初步方案。 相似文献
117.
为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应,基于结构健康监测系统长期实测数据,分析桥梁结构温度场变化规律,进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统,建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先,利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应;然后利用平行坐标轴,分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律,并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分;最后基于自适应神经网络模糊推理系统,以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据,分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系,并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明:桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致,同侧测点实测温度数据高度相关,但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异,仅考虑应变测点处温度变化,难以准确预测桥梁结构应变响应;当考虑桥梁结构温度场变化时,能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型,进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应;当缺乏结构温度场实测温度数据时,将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数,可取得较好效果。 相似文献
118.
轨交区间隧道中隔墙采用预制与现浇结合的方式进行施工,在国内尚属首例。以上海轨交16号线南段工程为实例,阐述了在施工过程中如何在小空间范围内进行拼装中隔墙、临时支撑的安装及浇筑等工艺,可为今后类似工程施工提供借鉴。 相似文献
119.
结合北京地铁6号线北海北站—南锣鼓巷站区间工程施工实例,介绍了复杂地层中矿山区间叠落隧道施工关键技术、施工控制要点和监测实施情况,从施工方案优化、技术措施和风险管控等方面作了相关总结。 相似文献
120.
内置式永磁同步电机(IPMSM)由于其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛运用于电动汽车电驱系统。与表贴式永磁同步电机(SMPSM)不同,IPMSM转子具有强烈的凸极效应。因此其控制方式相较表贴式更为复杂,需要更加精确的电机数学模型。但是由于饱和效应和交叉耦合,电感参数会随运行工况变化而发生变化,从而影响系统控制精度,所以能够实时掌握内置式永磁同步电机电感参数是非常重要的。本文采用模型参考自适应算法(MRAS)实现IPMSM电感参数在线辨识,运用Runge Kutta离散化方法建立可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律。仿真结果表明,采用MRAS的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出IPMSM的交、直轴电感。 相似文献