非均匀多业务分层网络的资源分配策略分析

研究一种支持多种业务(包括语音对话业务和数据流业务)的分层蜂窝网,在信道共享和信道分割 2 种资源分配策略下的网络性能.网络中的数据流业务根据当前的业务负载情况动态分配带宽,并通过双阈值带宽预留(DTBR)来保证不同业务的不同业务质量(QoS).实验数据显示了在不同业务量情况下2种资源分配方法的性能比较.     

灰色最小二乘马尔可夫链预测算法

科学的预测对于经济现象的研究和经济决策的制定都具有十分重要的意义,因此,关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点。将灰色模型预测方法GM（1,1）、最小二乘法与马尔可夫链预测相结合,提出灰色最小二乘马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国能源消费总量的发展趋势进行了预测,得出比灰色预测更加准确的结论。从而证明,灰色最小二乘马尔可夫链改进方法是个好算法,更有利于决策者的经济决策行为。     

Human-imitation recognition algorithm based on multi-character

A multi-character recognition method based on hidden Markov model (HMM) was presented. The method can reduce the calculation load of correlation and improve recognition accuracy compared with single-character recognition in video. The characteristics used for recognizing include the shape character, the color character, the texture character and so on. Even our human being generally uses these characteristics to recognize objects in practice. A recognition experiment of 17 fishes was carried out in the paper. The experimental results demonstrate the high veracity of the multi-character recognition algorithm. Together with the tracking process, it can handle dynamic objects, so the multi-character recognition is more like the human recognition, and has great application value.     

Cantor 型非齐次马氏链强极限定理的研究

研究了对任意Cantor型非齐次马氏链普遍成立的一类强大数定理。证明中利用条件期望以及马氏性的概念,采用测度的网微分法并运用纯分析运算得出结论。作为推论,得到随机变量序列已有的经典强大数定律以及对任意随机变量序列普遍成立的强大数定律。     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

A SPEAKER ADAPTABLE VERY LOW BIT RATE SPEECHCODER BASED ON HMM

IntroductionPhonetic and segmentvocoders are popular tech-niques used in speech coding at rates on the or-der of 1 0 0 bit/s.These coders are based onrecognition/synthesis technique.They use somekind of speech recognition technique to decom-pose speech signals to sequence of speech units,such as phonetic units or speech segment units,and then transmit indexes and durations of therecognized units.The decoders receive this in-formation,and synthesize speech by concatenat-ing typical instances of…     

三车道动态环境下汽车驾驶倾向性的转移概率及其预测

驾驶倾向性是汽车行驶中驾驶员情感偏好等特征的动态测度,易随环境的改变而变化,并影响驾驶员意识和汽车操控行为;另一方面,其类型和转移概率又同时受到后者的作用与影响.准确揭示动态环境下驾驶倾向性转移概率,对实现汽车自动驾驶和辅助驾驶系统具有重要意义.本文以三车道为例,从环境变化,特别是从刻画交通态势复杂性的车辆编组关系演化角度出发,设计三车道条件下的驾驶实验,采集不同行驶环境下驾驶员倾向性并进行统计分析,揭示环境嬗变情况下,汽车驾驶倾向性转移概率.验证结果表明,利用倾向性转移概率对汽车驾驶员倾向性进行预测的结果与实时辨识结果相吻合,平均准确率达80%以上.     

Statistical inference on transit route‐level origin–destination flows using automatic passenger counter data

We consider inferring transit route‐level origin–destination (OD) flows using large amounts of automatic passenger counter (APC) boarding and alighting data based on a statistical formulation. One critical problem is that we need to enumerate the OD flow matrices that are consistent with the APC data for each bus trip to evaluate the model likelihood function. The OD enumeration problem has not been addressed satisfactorily in the literature. Thus, we propose a novel sampler to avoid the need to enumerate OD flow matrices by generating them recursively from the first alighting stop to the last stop of the bus route of interest. A Markov chain Monte Carlo (MCMC) method that incorporates the proposed sampler is developed to simulate the posterior distributions of the OD flows. Numerical investigations on an operational bus route under a realistic OD structure demonstrate the superiority of the proposed MCMC method over an existing MCMC method and a state‐of‐the‐practice method. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

铁路钢轨网格化维修规划优化编制模型

优化编制铁路钢轨维修规划,对管理者合理利用维修资源、确保铁路行车安全具有重要意义.本文基于铁路基础设施网格化管理思想,按照一定规则将线性、连续的铁路钢轨设备,分割为等长的小区段,这些小区段称为钢轨网格.以钢轨网格为基本对象,采用多阶段指数Markov模型,个性化描述钢轨网格状态变化规律;在此基础上,采用Markov决策过程方法,以规划周期内的期望总成本最小为目标函数,建立基于状态的维修策略模型,确定一个较长规划周期内的最优维修策略.作者采用了陇海线实际数据对提出模型的有效性进行了验证,计算结果表明,本文提出的模型优于基于阈值的中国铁路既有的管理方法.     

基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法

分析了常用的客运量预测方法,提出了一种新的基于指数平滑法和马尔科夫模型的公路客运量预测方法.基于公路客运量的实际值、线性拟合值与二次曲线拟合值,采用二次曲线拟合的方法计算了初始值与平滑系数.以安徽省2000～2009年相关数据为基础,应用指数平滑法预测了2010、2011年的公路客运量.以-11％、一5％、0、5％、11％为划分阈值,将指数平滑法预测结果的相对误差划分为4个状态区间,应用马尔科夫模型对指数平滑法的预测结果进行修正,并与模糊线性回归模型、指数平滑法的预测结果进行比较.分析结果表明:应用提出的方法,2010、2011年安徽省公路客运量的预测结果分别为14.209、15.712亿人,相对误差分别为1.195％、0.492％;应用指数平滑法,预测结果分别为13.468、14.893亿人,相对误差分别为-3.399％、-4.746％;应用模糊线性回归模型,预测结果分别为13.573、15.325亿人,相对误差分别为-2.647％、-1.983％.提出的方法精度较高,满足实际需求.