格区间值Fuzzy集的分解定理(Ⅰ)

对格区间值Fuzzy集作了进一步的研究,分别给出了[λ1,λ2]、(λ1,λ2]、[λ1,λ2)、(λ1,λ2)上的下截集、上截集、下重截集和上重截集的新的定义及一种新的闭区间与格区间值Fuzzy集的运算,并给出了与此相应的四条重要的分解定理.     

高速公路施工作业区前的车辆合流模型研究

提出基于车头时距分布的合流区段长度计算模型,并对合流模型中的车头时距分布公式的选用以及司机可接受的安全插车间隙进行了讨论和分析。并根据不同的司机可接受的安全插车间隙设计出了不同的合流模型验证方案．用以验证合流模型的实用性。结果表明,插车间隙为3s时,道路的通行能力、司乘人员舒适度、车流、加速度以及车流稳态等方面均能达到最优。     

区间DEA的鲁棒稳定性分析

用这种方法，首先求解区间DEA模型中DMU的最高效率值和最低效率值，从而确定DMU的区间效率值，并依此对DMU进行分类。然后，建立一个后区间DEA模型，根据该模型的最优解定义DMU能保持其最高效率值的稳定性的指标，并依据该指标进行区间DEA的鲁棒稳定性分析，为了说明这种方法的应用，给出一个算例。     

修正的迭代算法用于结构不确定性问题的静力区间分析

区间分析用于结构不确定性问题的处理，具有简单实用的优点．将区间分析和适当的有限元方法相结合，可建立直接求解静力响应区间的区间有限元控制方程．如何保证解区间不被放大或缩小，是结构不确定性问题静力区间分析的关键．文中对改进的迭代解法进行修正，提出一种适用范围更广的修正迭代算法．算例结果表明，该方法是有效的．     

基于最早预达时刻的进近排序模型及算法

为解决空中交通流量的高速增长造成了进近冲突，合理安排飞机着陆顺序，充分利用跑道容量，对现有排序模型进行简化．讨论了相邻飞机之间安全间隔的标准．通过分析相邻飞机速度对安全间隔的影响、飞机预计到达时刻、飞机优先权，提出了基于最早预达时刻的排序模型及算法．算例表明，该算法计算量较小，排序结果优于传统排序算法．     

基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

基于客流时空分布规律，考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件，将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联，建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型，对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明，优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%，其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显，分别为 11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%，且所有车站站台均无滞留乘客，体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响，表明本模型具有良好的可用性及稳定性，能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。     

城市轨道交通移动闭塞列控系统列车追踪间隔研究

目前,基于通信的移动闭塞列控系统作为轨道交通列控系统的主要发展方向,在一定程度上缩短了列车之间的追踪间隔。追踪间隔的计算是列车生成移动授权的前提。列控系统中移动授权的发布由区域控制器来完成。列控系统中由于追踪模式的不同,列车追踪间隔也会有差异,从而影响移动授权生成,影响行车效率。分析了列车移动授权生成原理,研究了列车区间追踪场景下绝对追踪模式和相对追踪模式下的列车追踪间隔,并进行了仿真。仿真分析结果表明:相对追踪模式下列车生成的移动授权更大,可以进一步缩小列车追踪间隔;绝对追踪模式存在最优追踪速度。     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

Capacity-constrained traffic forecasting model

Projecting future traffic is an important stage in any traffic and transportation planning study. Accurate traffic forecasting is vital for transportation planning, highway safety evaluation, traffic operations analysis, and geometric and pavement design among others. In view of its importance, this paper introduces a regression-based traffic forecasting methodology for a one dimensional capacity-constrained highway. Five different prediction functions are tested; the best was selected according to the accuracy of projections against historical traffic data. The three-parameter logistic function produced more accurate projections compared to other functions tested when highway capacity constraints were taken into consideration. The R ² values at various test locations ranged from 88% to 98%, indicating good prediction capability. Using the Fisher's information matrix approach, the t-statistic test showed all parameters in the logistic function were highly statistically significant. To evaluate reliability of projections, predictive intervals were calculated at a 95% level of confidence. Predictions using the logistic function were also compared to those predicted using the compound growth rate and linear regression methods. The results show that the proposed methodology generates much more reasonable projections than current practices.     

两参数Lomax分布次序统计量的性质和渐近分布*

设随机变量X服从参数为λ,θ的Lomax分布,X1∶n ,X2∶n ,…,Xn∶n为其次序统计量,得到了参数λ的置信区间以及X1∶n 和Xn∶n 的渐近分布;当k（k＞1）固定时,得到了Xn-k＋1∶n 的渐近分布。