高速网络环境下一种对入侵检测系统的改进方法

高速网络环境下,现有的入侵检测系统存在检测效率低、准确率低和丢包现象等问题.改进后的入侵检测系统先对数据包中的应用协议进行预处理,检测出比较明显的入侵特征.如果没有检测到,就利用基于决策树的模式匹配方法进行更进一步的检测.它可以提高检测速度和降低误报率,更加适应高速网络.     

Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分析

针对纯电动汽车电池组的工作状态和输出特性,分析了模型参数的变化对Kalman算法估算精度的影响.指出了纯电动汽车应用Kalman滤波算法估算SOC应考虑的因素,并结合电池模型参数的变化提出了Kal-man方程修正方案.最后通过电池的城市工况模拟试验,验证了分析的正确和可行性.     

基于参数扫描算法的HEV多能源控制策略优化研究

为了改善某并联式混合动力SUV汽车的燃油经济性与动力性,运用ADVISOR2002中基于Matlab的多层次参数扫描算法,以燃油经济性为优化目标,以动力性为约束条件,对该车型的多能源控制策略进行优化。最后对控制策略优化前后的SUV性能进行仿真。结果表明,优化后燃油经济性在多种路况下都得到了不同程度提高。     

一种手机定位数据的非运动数据聚类剔除方法

从手机定位数据中获取道路交通信息效果并不如人意,其中手机定位数据中包含了大量的＂噪声＂是一个重要原因。以某区域的手机定位数据为基础,根据蜂窝网基站的点数据,创建了与之对应的泰森多边形;采用空间邻近关系聚类的方法,对手机定位数据的非运动数据进行了剔除。实验结果表明,该方法可以有效地解决上述问题。     

基于加速度区间判断的坡道识别方法

介绍了坡道识别的原理;在功率谱分析的基础上,设计了纵向加速度滤波算法,通过比较汽车在坡道上行驶时用加速度传感器测得的加速度数值与汽车纵向速度经差分后获得的加速度数值之间的差异,进行了基于加速度区间判断的坡道识别方法研究;完成了水平道路的加速度比较试验和坡道识别的实车试验,并在此基础上进行了基于坡道识别的换挡规律设计。实车试验结果表明:该方法能够进行坡道识别,并具有简单、实用、高效的优点;这种基于行驶环境识别的控制是未来汽车控制技术发展的方向。     

一种短时交通流异常数据识别新算法

为了提高短时交通流预测建模的准确性和可靠性,需要对原始交通流时间序列中的异常数据进行识别和修正。首先分析了异常数据的来源,重点介绍了一种基于统计的双重准则识别算法;其次给出了一个实例分析,在建立短时流量预测模型前,将双重准则识别算法用于交通量时间序列以排查异常数据。实例研究表明,文章提出的双重准则识别算法可快速有效地辨认出交通流异常数据。     

车桥耦合振动系统模型下桥梁冲击效应研究

把桥梁和车辆看作车桥耦合振动体系的两个分离子系统,基于ANSYS软件建立了3种车辆和桥梁的有限元模型。考虑桥面不平度影响,以车轮与桥梁接触点的位移作为协调条件,采用分离迭代算法计算了车桥耦合系统的动力响应。采用快速傅立叶逆变换的方法,应用三角级数叠加模拟了5种等级的桥面不平度及其速度项。通过对一简支梁桥车桥耦合振动的数值模拟,研究了车辆模型、桥面状况和车速对桥梁冲击效应的影响。结果表明:不同车辆模型对桥梁的冲击效应差别很大,桥面不平度对冲击效应的影响较车速大,桥梁的位移冲击效应大于内力冲击效应。因此,设计分析时宜采用能充分模拟车辆特性的复杂模型,移动荷载冲击系数取值建议以位移冲击系数为基准。     

基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究

以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。     

基于航班时刻优化的多机场地面等待问题——模型和算法

为了优化航班的多机场地面等待问题,根据航班时刻信息,考虑空域容量和飞机周转限制,建立了以总延误时间最少、总延误成本最低、总调整航班架次最少、总延误航班架次最少的多目标、多机场地面等待问题模型.用非支配分类遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求出了该模型的优化多目标解集.以2008年秋季北京、上海和广州三大枢纽机场为例对该模型进行了验证,与先到先服务情况相比,平均总延误成本减少了约24%,平均总航班调整数减少了约62%.     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.