基于自适应算法的单矢量传感器抗相干干扰

将矢量传感器组合指向性vs的零点对准已知的相干干扰方向,获得"干净"的目标信号,然后结合自适应算法抵消矢量传感器原始数据中各通道的相干干扰,达到抗相干干扰的目的.文中阐述了方法的原理,进行了多种情况下的仿真,并给出实验结果.仿真和实验结果表明该方法能有效抑制方位已知的相干干扰.     

二维不平衡指派问题模型及粒子群算法求解

为解决运输中任务数与车辆数不等情况下的换装问题,建立了二维不平衡指派问题的优化模型,并用粒子群算法（PSO）求解此问题．对几种不同情况下的不平衡指派问题进行了数值模拟,并与全枚举法的计算结果进行了比较．结果表明,PSO收敛到最优解的概率和收敛速度均优于全枚举法,所建立的模型及其求解方法能获得决策者满意的换装方案．     

基于免疫单克隆算法的车辆路径优化

车辆路径问题(VRP)是物流管理研究的一项重要内容,在提高服务质量和降低成本方面起着关键作用.给出了车辆路径优化问题数学模型,介绍了免疫单克隆算法的基本原理,提出了免疫单克隆算法求解VRP的基本流程.算例计算结果表明,通过引入亲合度成熟、克隆和记忆机理,利用相应的算子,免疫单克隆算法可以快速地收敛到全局最优解,效果良好.     

基于交通流预测的城市干道相交路口信号控制

提出了一种基于交通流预测的主干道相交路口优化控制方法,将交通流预测与交通信号控制相结合,用于解决交通流量较大的城市主干道相交路口的信号控制问题.建立神经网络预测模型,用变异粒子群优化算法优化网络结构以提高预测精度和速度,将预测的下2个相位队长作为模糊控制的输入以确定下一绿相位时间,在后一绿相位持续时间内放行该相位经预测但尚未全部排队的车辆.仿真实验表明该方法能有效地减小平均车辆延误时间,达到了保持干道交通通畅的目的.     

变论域的进化模糊控制器

设计了一种新型模糊控制器－进化模糊控制器,其规则库由整数编码遗传算法在线调整．提出了自适应模糊控制新的调整因素：论域．仿真结果验证了设计的合理性与有效性。     

基于LG-PBFT共识算法的去中心化环境监测数据采集与真实性验证

为解决环境监测数据篡改问题,研究采用LG-PBFT共识算法,结合分组结构和高效的共识机制,引入区块链技术的去中心化设计,成功规避了传统验证机制的单点风险,并确保了环境监测数据的可信度。实验结果表明,相较未改进的PBFT算法,LG-PBFT算法在节点增加时保持较高吞吐量,并显著降低了共识延时。研究验证了LG-PBFT算法在提升系统性能和确保数据真实性方面的可行性,为环境监测技术的进一步发展提供了强有力的支持。     

基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法优化研究

公交车驾驶员安全驾驶对公交安全管理至关重要。本文提出一种基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法,该方法可以识别出驾驶员行车中的各种关联因素,并使用大数据算法分析这些因素对行车安全的影响系数,最终将驾驶员分为绿区、黄区（观察级）、橙区（关注级）、红区（关怀级）等级别,以提高公交安全管理水平。     

一种深海船舶低频水声信号的快速捕获算法

海洋中存在大量的噪声及混响干扰,为进一步提高船舶声呐系统的探测距离,需要从干扰背景中,对信号进行有效检测,为此运用水声信号处理技术中的快速捕获算法.明确水声信号的传播特性,了解并掌握信号的捕获原理.通过对经典捕获算法的分析发现,它们在实际应用中存在不足,以现有的算法为基础,提出一种改进算法.经验证该算法在深海船舶低频水...     

基于IPSO-SVM的双塔斜拉桥线形预测研究

斜拉桥的施工线形控制与预测是斜拉桥安全施工与运营的关键。文章以某大跨度斜拉桥工程为背景,针对大跨度斜拉桥施工线形控制与预测问题,提出了一种基于非线性粒子群算法优化支持向量机的斜拉桥线形预测模型。通过支持向量机建立了影响斜拉桥结构响应的随机变量与主梁线形之间的关系,并采用非线性递减策略改进惯性权重的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,得到了斜拉桥线形预测模型。相关计算结果表明:非线性粒子群算法对于支持向量机参数的寻优具有更好的收敛性;基于非线性粒子群算法改进的支持向量机对样本数据的拟合精度最高,平均误差<0.005 m;提出的预测模型可以较为准确地预测主梁节段的线形标高,预测结果与实测值、理论值的平均相对误差<2%,可为斜拉桥施工线形控制提供一定的理论参考。