一类三种群食物链模型的混沌及其控制

对Hastings和Powell提出的三种群食物链模型在稳定点的性态作了分析,并利用MATLAB进行数值仿真,说明了该系统产生混沌的过程,同时考虑到浮游植物的毒素释放作用,引入毒素释放率近似函数将系统状态控制到有序.     

CABOSFV算法中集合稀疏差异度阈值确定方法

在实际应用中,CABOSFV算法初始参数———集合稀疏差异度阈值b的确定是否合理,对聚类结果是否有效起决定作用。本文针对如何科学方便地确定集合稀疏差异度阈值b进行了深入研究,给出了集合稀疏差异度阈值确定方法,并通过该方法进行了实例计算。计算结果表明,由于该方法能够确定聚类结果中类的对象组成最小数量,聚类结果的粗糙与精细程度可以人为控制,对聚类结果的准确及高效提供了很好的保证,能够为CABOSFV算法进行聚类提供合理的阈值。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法.首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息...     

一类常微分方程的解及其应用

基于某些教材中给出的微分方程通解、特解的定义,阐述了通解和特解的关系,给出了求非齐次一阶线性微分方程特解的一个方法,利用此方法得到了非线性碰撞振子的Melnikov函数,解决了这个系统出现混沌的条件.     

基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究

针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。     

使用低成本全球定位系统接收器估算列车速度

开发了一款能够从铁路设备上主动采集并上传数据的智能手机应用(app),以及一种简单的数据处理算法来估算列车速度.研究结果表明,利用低成本传感器估算列车速度是可行的.     

克隆选择算法在基坑支护位移反分析中的应用

在基坑工程中,传统的位移反分析方法计算量较大,不易掌握,且求得的岩土体力学性能参数的精度较低。为此,提出应用克隆选择算法求解位移反分析问题的新方法,其核心是采用BP网络为正演工具代替有限元方法,描述土体力学性能参数和位移的非线性映射,可减少计算量,并利用克隆选择算法为反演工具,通过反演分析确定土体力学性能参数,具有较高的精度。依据该反分析方法获得的岩土体力学性能参数又可以估算下一工况的基坑位移。仿真试验结果表明了新方法的可行性和有效性。     

基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法

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)...     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

地铁自动检票机故障分析及可靠性研究

考虑到地铁自动检票机组成复杂且故障形式多样,对其进行故障分析并以二参数威布尔分布为基础,提出一种基于混合威布尔分布的设备可靠性评估模型。为提高模型拟合精度,基于误差平方和最小思想构建非线性最小二乘参数优化估计模型并使用粒子群算法(PSO)进行最优参数求解。以南京地铁油坊桥车站自动检票机实际故障数据为例,进行实例验证。结果表明,基于PSO算法的混合威布尔分布可靠性评估模型优于传统单威布尔分布,其均方根误差、平均绝对百分比误差、皮尔逊相关系数均为最优。