基于MK变点检测和加权HMM算法的NILM研究

为了更可靠的提升居民用户非侵入式负荷的分解能力,将整个识别过程分为负荷事件识别和状态识别两个过程。分别提出一种基于双滑动窗的MK变点检测算法以及加权双参量隐马尔可夫模型进行负荷事件识别和状态识别。并在状态识别中将每个设备各内部状态在每个时间段的出现概率作为权值带入到算法。通过数据验证以及对比实验,表明NILM算法能够较为有效地对居民负荷进行识别。     

基于高斯混合隐马尔科夫模型的高速公路超车行为辨识与分析

基于驾驶模拟器实验数据,结合高斯混合隐马尔可夫模型(GM-HMM),对高速公路的超车行为进行辨识,并对驾驶员意图和超车行为是否正常进行分析。结果表明,基于GM-HMM的辨识方法能有效辨识多种驾驶工况下的不正常超车行为。     

基于改进灰色-马尔可夫链的轨道不平顺发展预测方法

轨道不平顺的发展受轨道、荷载、自然等因素的影响,它们的综合作用使轨道不平顺的发展过程呈现出趋势性和随机性特征.将灰色GM（1,1）预测理论与马尔可夫链预测理论相结合,提出一种适应轨道系统的改进灰色-马尔可夫链组合预测模型.新模型较好地处理了轨道系统内部各种不确定因素的影响,并能够充分挖掘历史数据给予的信息.应用新模型对轨道质量指数TQI进行实例计算,表明其具有很好的预测精度.     

基于双重力模型和人工神经网络的空中交通流量组合预测

基于四阶段法,采用双重力模型,预测全国空域的交通流量OD分布.针对历史数据的随机性和周期性,建立灰色广义回归神经网络组合模型,得出空中交通流量的预测结果.采用马尔可夫链预测模型,分析了组合预测结果.算例分析表明,对比华北地区空中交通流量统计数据,与回归分析和广义回归神经网络模型的结果相比,本文模型预测结果的精度更高、更可信.     

基于灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法的公路客运量预测研究

将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合,提出了灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法来预测具有饱和状态发展趋势的观点;结合广东省公路客运量发展趋势来对该组合预测方法进行具体应用.计算分析证明,该模型较灰色Verhulst模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫模型具有预测精度高、适应弹性大、实用性强等特点,可对公路客运量的发展趋势进行宏观把握,对宏观决策具有指导意义.     

人力资源结构的预测与分析

应用马尔可夫模型,对人力资源结构状态进行分析和预测,为马尔可夫模型应用的拓广以及对人才结构的预测提供科学依据和实际应用.     

防空导弹武器系统目标分配建模研究

目标分配是防空导弹作战指挥控制中的关键环节,分配的优劣直接关系到防空导弹武器系统的作战效果及整体效能的发挥。文章根据防空导弹作战的实际特点,提出目标分配模型建立的假设条件,建立了基于马尔可夫决策过程的最优化动态WTA方法。最后用实例验证模型的准确性,所得结果符合作战实际,为作战指挥员科学、合理分配目标提供数据支持。     

基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型

为了提高自动驾驶车辆在复杂机非混行交叉口行车安全性、舒适性和效率,提出了一种基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型,并进行模型泛化;设定静态离散序列交叉口网格区域的划分规则,根据多状态通行行为概率转换关系,预测非机动车在细分网格中的运动状态,并动态评估机非冲突区域的风险等级;在此基础上,采用模型预测方法设计自动驾驶车辆的横纵向控制算法,通过自适应调节航向与速度实现跟踪期望轨迹并同步规避网格冲突区域;结合车辆动力学与外部交互环境等约束条件,开发交叉口四相位信号控制交通仿真平台,采用模型在环测试的方式,从效率优度、舒适性优度、实际规划路径与参考路径的偏移量等方面,验证了对左转机非冲突区域运动规划的有效性。研究结果表明：所提出模型能够有效动态提取和预测网格风险信息,确保自动驾驶车辆与驶入交叉口非机动车的安全交互、高效通行与驾驶舒适性,其规划路径的偏移量与同类算法相比最大可降低17.1%,通行效率最大可提高26.6%,舒适性优度最大可提高39.3%,实际路径跟踪表现出高效通过交叉口机非冲突区域和规划路径占用空间低的明显优势。     

高原山区乘用车行驶工况构建方法研究

针对传统的行驶工况构建方法不适用于道路环境复杂的高原山区这一问题,提出了一种新的行驶工况构建方法——改进的短行程法.选定青藏高原G318川藏公路南段(得达乡—海子山段)为试验道路,试验车辆为乘用车,进行多次数据采集试验.先采用马尔可夫蒙特卡洛模拟法构建行驶工况,根据预处理后的试验数据计算出状态转移矩阵,再按照蒙特卡洛模...     

基于马尔可夫决策过程的轨道不平顺维修策略研究

为有效判别轨道几何状态、适应高速铁路养护状态修,开展轨道不平顺维修策略优化研究。选取马尔可夫决策过程,设置轨道状态等级、维修动作空间和维修动作成本等模型参数,利用价值迭代算法进行求解,实现高速铁路线路维修计划的有效制定。以华东地区某有砟高速铁路线路为例,结合典型劣化速度的轨道单元区段特征,分析马尔可夫决策模型的维修决策优化过程并验证效果,同时探究轨道单元区段在每个决策时刻的最优维修决策,利用蒙特卡洛法模拟规划周期内的维修总成本并与实际维修成本进行对比。结果表明：基于马尔可夫决策过程的轨道不平顺维修决策,能够充分考虑轨道单元区段不平顺劣化的异质性,可以根据轨道单元区段的实际状态和劣化规律科学安排维修活动,提高维修作业的空间分辨率,规划周期内维修决策的优化效果显著,在保证线路高平顺性的同时减少维修成本,对铁路线路轨道养护维修具有指导作用。