基于Mixed-Logit的半补偿型方式划分模型研究

引入阈值的概念,建立基于Mixed-Logit模型的半补偿型方式划分模型,将选择过程划分为2个阶段,并在第二阶段采用Mixed-Logit模型,克服IIA特性和喜好随机性限制两大缺陷,最终达到更好地描述出行方式选择行为的目的.基于SP调查获取的样本数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法结合数据扩张技术的方法对模型参数进行标定,利用命中率法对模型预测结果进行检验,并与MNL模型进行对比,验证了该模型应用于交通方式划分的可行性及优越性.     

交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合方程的收敛性讨论

运用有限元法建立车辆-轨道非线性耦合系统动力分析模型,该模型将车辆-轨道系统以轮轨接触为界限分成车辆,轨道两个子系统并通过轮轨接触力的平衡和位移协调条件耦合在一起。通过交叉迭代算法分别求解车辆,轨道系统的运动方程,此时每一步都需要判断使之满足轮轨几何相容条件和相互作用力平衡条件,这样对时间步长的选取要求较高,但是如果时间步长超过某一限值,易于导致迭代失败。引入了修正因子对轮轨接触力进行修正,这不仅可以放宽对时间步长的选取,还能加速收敛,提高计算效率。为验证算法的正确性,不仅进行了算例验证,还给出了引入修正因子的交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合系统动力学方程的算例,算例中考虑了不同的时间步长和不同的修正因子对交叉迭代算法收敛速度的影响。计算结果表明引入修正因子的交叉迭代算法具有程序编制简单、收敛速度快、用时少、精度高的优点。     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题，本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法，算法考虑到人的视觉感官特性，首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初卞识别和标定，然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索，解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题，经过在有度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用，算法的速度和效果得到验证。     

二值图像的阈值分割方法探讨

图像分割的目的是将图像划分成互不交迭区域的集合,将图像中有意义的部分提取出来。图像分割的用途非常广泛,分割通常用来对图像进行进一步的分析、识别及压缩编码等,分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。文中通过对常用的图像二值化确定阈值方法的对比,经实验验证总结了合适的二值图像的阈值分割方法。     

空间线要素综合算法的不确定性讨论

简述了几种曲线综合算法思路 ,从综合算法阈值的计算、综合算例数据等方面对综合算法及其不确定性进行了量化的评价 ,并进一步总结了综合算法不确定的各种表现。     

基于神经网络的交叉口交通流量预测方法研究

介绍了利用BP神经网络模型来预测交叉口交通流量的方法。在概述了神经网络的工作原理和BP网络模型的设计之后,通过举例更进一步说明此方法的可行性和预测效果。     

凸度量空间中渐近拟非扩张映象具误差的Ishikawa型迭代序列的收敛性

笔者在凸度量空间中，对渐近非扩张映象T证明了带误差的Ishikawa型迭代序列收敛于不动点的一个充要条件，其中T不必是连续的。     

基于小波阈值降噪滚动轴承信号的研究

分析了不同故障情况下滚动轴承故障信号频率的变化情况以及Penalty阈值降噪模型、Brige-Massart阈值降噪模型和缺省阈值降噪模型的特点。利用小波分析和三种阈值降噪模型对实际采集的轴承故障信号进行降噪,结果表明,Penalty阈值和缺省阈值降噪模型比Brige-Massart阈值降噪效果更好。文中还对降噪后的信号进行了频谱分析,获取了滚动轴承的特征值,便于判断滚动轴承发生的故障类型。     

基于神经网络的MUSIC计算方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法,这类算法有个共同特点就是要对输出数据的协方差矩阵进行数学分解,其计算量较大,不适合实时处理。因此,文章提出了基于神经网络的高效迭代方法,不需进行数学分解,计算过程相对简单。仿真结果证明了该方法的有效性。     

地铁车辆防空转阈值动态调整方法及应用

为改善地铁车辆在空转状态下的黏着力波动幅度,提出了一种阈值动态调整方法。该方法通过对一定时间段黏着力的波动情况统计,及时调整检测阈值,能更准确检测出空转状态,并及时调整黏着力。试验结果表明,该阈值动态调整方法可以有效地提高地铁车辆黏着控制性能,减小黏着力波动幅度,提升列车的运行平稳性和乘坐舒适性。