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)...     

基于终点需求可变的市域旅游客流运输均衡分配模型

以旅游者到达目的地城市后的运输优化问题为研究对象,为减少旅游景点游客量和市域客运网运输量失衡的现象,提出了一种基于旅游终点需求可变的运输均衡分配模型。首先,基于旅游者的完整出行过程分析,构建了目的地城市内部旅游客流的交通运输网络;其次,基于市域内旅游出行起点需求固定但终点需求可变的旅游客流出行特征给出了旅游客流出行分布函数形式,建立了基于终点需求可变的市域旅游客流运输分配模型,通过其一阶最优化条件证明了在均衡状态下,旅游客运分布量能满足Logit形式的出行分布函数和出行发生量约束,旅游客流运输分配量能满足用户均衡条件;最后,基于凸组合法的思想设计了模型的求解算法,并在简化的黄山市旅游客流运输网络分配实例中验证了模型与算法的可行性。研究结果表明：旅游终点吸引度的变化和运输线路广义费用阻抗的变化可以同时影响旅游出行需求分布量,运输线路运能的增加可以提高旅游客流分配量,决策部门可通过调整运输网络节点的吸引度来平衡市域旅游资源,运输企业可通过调整运力配置,改善旅游客运服务能力。     

遗传算法优化施工网络计划的多种资源均衡

建立遗传算法的数学模型,研究遗传 算子和求解的边界条件,在双代号网络计划中,将多种资源（人工,材料,机械）的消耗数量进行数字化,从而获得多种资源数字的合成分布,按多目标优化的条件,使多种资源均衡使用的数列能够达到最优分布,结果表明,计算速度快,精度高,对技术复杂的大型公路桥梁工程有广泛的运用前景。     

随机交通分配中有效路径的确定方法

对用于随机交通分配的三种不同路径进行了比较和分析,研究了无环简单路径的寻求方法和无环简单路径集上的随机交通分配问题。重新定义了有效路径,提出通过利用求解确定性用户均衡分配问题的迭代过程来产生有效路径的启发式方法,算例表明该方法是有效性的.     

集中式船舶供电网络的分布式控制方法

集中式船舶供电网络由于用电设备终端之间用电功率差异性容易导致功率输出失衡,需要进行优化控制,提出基于用电节点覆盖区域自适应功率调制的船舶供电网络分布式控制方法。对集中式船舶供电网络的路由节点进行优化部署设计,构建网络传输信道模型,采用输出功率拥塞控制方法进行供电网络传输信道的均衡处理,结合用电设备的功率损耗进行网络节点的自适应调制,通过分组概率均衡策略实现集中式供电网络的路由冲突调节,实现船舶供电网络的分布式控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶供电网络分布式控制能提高供电网络的功率均衡配置能力,传输链路的丢包率较低,电能开销较小,提高了供电网络的节能效益。     

船用局域网络信息传输时延的优化和控制

船用局域网络信息传输的多普勒衰减产生传输时延,为了提高传输的时效性和数据输出的实时性,提出一种基于自适应波特间隔均衡的船用局域网络信息传输时延控制方法。构建船用局域网络信息传输信道模型,采用直接序列扩频调制方法进行多普勒衰减抑制,提高数据传输的带宽扩频能力,采用波特间隔均衡方法进行传输链路层的信道均衡设计,在数据输出终端采用随机序列码进行调制解调处理,由此实现船用局域网络信息传输时延控制。仿真结果表明,采用该方法进行船用局域网络信息传输,时延较小,输出数据的正确比特率较高,抗干扰能力较强,在船舶网络通信中具有很好的应用性能。     

基于归一化误差函数的变步长分数间隔盲均衡算法研究

针对常数模算法收敛速度慢的特点,提出了一种快速收敛的盲均衡算法。该算法修改了传统常数模算法的误差函数,且采用可变步长和分数间隔采样,有效地提高了收敛速度。浅海水声信道模型仿真结果表明,采用归一化变步长分数间隔常数模盲均衡算法比传统的常数模算法和固定步长分数间隔算法收敛快,均衡性能有明显提高。     

基于选择性合并频率分集的多载频盲均衡算法

水声信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了水声通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析频率分集技术和常数模盲均衡性能的基础上,提出了一种基于选择性合并频率分集的常数模盲均衡算法(SC-CMA).该算法利用了频率分集来减少衰落的影响,克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.