基于超球支持向量机的船舶高温淡水系统状态评估

文章建立了基于超球支持向量机的船舶高温淡水系统状态评估模型,对训练样本确定以及核函数确定等方面进行深入研究。研究表明,利用系统中各设备自身性能方程所获得的训练样本能够准确地反映系统最优状态,建立起评估基准。另外,当核参数为5时,所建立的超球体稳定且准确,适合用于状态评估。通过对3个实际工况的评估分析,结果表明该方法在船舶系统状态评估方面具有一定的实际应用价值。     

轨道交通信号安全系统2×2取2平台和双套相异算法的具体实现

对轨道交通信号安全系统的2×2取2平台和3取 2平台以及2×2取2平台的不同实现方式进行了比选,明确了以2×2取2平台作为研究重点。提出了2×2取2平台的基本构架,论述了实现双套相异算法的并行计算流程, 并对具体实现中的几个关键问题进行了讨论。     

隐式曲面的保凸条件

给出了隐式代数曲面的保凸条件,此条件是由曲面的Bernstain-Bezier表达式的Bezier系数的关系式给出。特别对三次隐式代数曲线给出经简化、易于应用的保凸条件形式,数值例说明这些保凸条件在隐式曲面光滑逼近中能有效地控制曲面。     

一类支持向量机在车辆识别中的应用

支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的.如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题.通常的多值分类问题是一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性.本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中.仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性.     

多学科设计优化研究应用现状综述

多学科设计优化是一种通过充分探索和利用系统中的相互作用的协同机制来设计复杂系统工程和子系统的方法论。综述了多学科设计优化研究和应用领域的当前进展,并针对多学科设计优化发展的两大难题——计算代价和组织复杂性,介绍了多学科设计优化的主要内容。然后分别介绍了当前处理多学科设计优化的两种方法——试验设计和多学科优化算法。船舶和海洋工程结构物设计也是一个涉及到多个学科的系统工程,然而多学科设计优化的应用却很少,因此实现船舶与海洋工程结构设计的多学科设计优化也必将具有十分广阔的前景。     

基于关键客流密度选择支路公交运营模式的方法

公交支线采用灵活式运营模式,可以通过接驳点将所服务区与交通网连接起来,为乘客提供更有效快捷的运行方式.但在实际的设计和运营过程中,往往很难选择运用何种模式更合适.鉴于此,提出公交运营模式选择模型以协助决策者做出更合理的选择.采用连续近似方法估算关键需求密度,通过分析单车辆和双车辆情况下的运营参数,比较模拟生成的值,验证分析建模方法的有效性.     

基于抽样车辆轨迹数据的信号控制交叉口排队长度分布估计

排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计，但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外，这类方法在低渗透率条件下往往难以确保估计结果的准确性和可靠性，极大地限制了其实用性。因此，提出一种抽样车辆轨迹数据驱动的时段级信号控制交叉口排队长度分布估计方法，可不依赖任何交通流理论模型和前述输入信息实现排队估计。首先，通过理论推导可以证明时段内抽样车辆的停车位置分布和排队长度分布之间可互相转化；然后，提出一种扩展的核密度估计方法来拟合并平滑抽样车辆停车位置分布，从而有效地适应不同日期和周期的轨迹叠加所带来的波动，提高方法的适用性；最后，基于前述推导和拟合的停车位置分布实现时段排队长度分布、平均排队长度和百分位排队长度估计。分别采用仿真和实证数据对上述方法进行验证和评价。结果表明，通过叠加5 d相同时段的抽样轨迹数据，15 min的平均排队长度估计误差仅为1.59 veh，相对误差仅为9%。同时，面向不同分析时长，只要给定超过100 veh抽样车辆的观测样本，无论渗透率高低，所提出的方法在定时或自适应信号控制交叉口都可实现时段排队长度分布的准确估计，其成果可进一步用于信号控制交叉口运行可靠性评估以及多时段定时信号控制的鲁棒优化。     

An independent component analysis algorithm through solving gradient equation combined with kernel density estimation

A new algorithm for linear instantaneous independent component analysis is proposed based on max-imizing the log-likelihood contrast function which can be changed into a gradient equation. An iterative method is introduced to solve this equation efficiently. The unknown probability density functions as well as their first and second derivatives in the gradient equation are estimated by kernel density method. Computer simulations on artificially generated signals and gray scale natural scene images confirm the efficiency and accuracy of the proposed algorithm.     

SVR算法在指数预测中的应用研究

本文阐述了回归型支持向量机（SVR）的基本结构及训练方法,并在此基础上研究了基于SVR算法的股票指数预测方法。通过应用LS—SVM软件,选用RBF核函数。利用自学模型,对超参数不断进行优化,以加快运算速度,并最终建立了该算法应用于股市预测的模型。通过股票指数的建模与仿真结果表明,支持向量回归机在股票价格的中短期预测以及整体股票趋势预测有比较好的效果。     

波流作用下圆柱体入水特性的三维数值模拟研究

结构在实际海况中入水受到多种载荷的共同作用,同时还伴随波浪作用的影响,因此该过程是一个强非线性的过程。针对结构在波、流中入水过程的特点,将入射波(波、流)引入非线性双渐进法,研究三维刚体圆柱体在波、流及波流联合作用下入水过程运动响应及姿态的变化,计算结果与试验结果符合得较好,非线性双渐进法适用于分析三维刚体波、流中入水问题。结果表明在近波面附近,结构受波浪作用明显,入水相位、浪级、流速及波流速度矢量差异对结构入水运动速度及轨迹影响明显。