基于不确定需求的电动汽车共享系统规划方法

电动汽车共享有助于解决交通拥堵和环境污染问题。为提高电动汽车共享系统效率，保 障系统的可持续性，本文考虑共享需求的不确定性，提出单向电动汽车共享系统最优配置方法。 首先，以多情景处理共享需求的不确定性，以车站和状态集计车辆和调度员，考虑需求价格弹性， 构建共享电动汽车系统配置模型。然后，针对3类共享出行需求价格弹性函数，根据需求为整数 的特点，设计基于割线的外逼策略，提出用于模型求解的外点法。最后，算例证实了考虑共享需 求不确定性的必要性，分析了共享需求方差、弹性以及需求量对共享电动汽车系统利润的影响。 研究结果表明，共享电动汽车系统利润随需求量和需求方差的增加而增加，随需求弹性绝对值的 增加而减少。     

Quadratic approximation and convergence of some bush-based algorithms for the traffic assignment problem

This paper first shows that LUCE (Gentile, 2012), a recent addition to the family of bush-based algorithms, is closely related to OBA (Bar-Gera, 2002). LUCE’s promise comes mainly from its use of the greedy method for solving the quadratic approximation of node-based subproblems, which determines the search direction. While the greedy algorithm accelerates the solution of the subproblems and reduces the cost of line search, it unexpectedly disrupts the overall convergence performance in our experiments, which consistently show that LUCE failed to converge beyond certain threshold of relative gap. Our analysis suggests that the root cause to this interesting behavior is the inaccurate quadratic approximation constructed on faulty information of second-order derivatives. Because the quadratic approximations themselves are inaccurate, the search directions generated from them are sub-optimal. Unlike OBA, however, LUCE does not have a mechanism to correct these search directions through line search, which explains why its convergence performance suffers the observed breakdowns. We also attempt to improve LUCE using the ideas that have been experimented for the improvement of OBA. While these improvements do work, their effects are not enough to counteract the inability to adjust sub-optimal search directions. Importantly, the fact that the search direction has to be corrected in line search to ensure smooth convergence attests to the limitation of origin-based flow aggregation shared by both OBA and LUCE. These findings offer guidelines for the design of high performance traffic assignment algorithms.     

基于改进核密度估计的电动出租车快速充电行为研究

电动汽车充电行为研究是充电负荷时空分布预测、充电基础设施规划和有序充电管理的 基础。本文基于上海市电动出租车的实测数据，划分充电片段并提取快速充电行为特征变量，开 展相关性分析以揭示变量之间的内在相关性，从工作日和休息日两个时间维度揭示快速充电行 为规律，提出一种基于扩散方程的自适应扩散核密度估计模型应用于快速充电行为特征变量的 概率建模并使用拟合优度检验指标验证该模型的有效性。研究结果表明：电动出租车的快速充 电行为在工作日和休息日具有明显的差异性，自适应扩散核密度估计模型可使电动汽车充电行 为特征变量的概率建模更加准确，且具有更高的拟合精度。     

基于支持向量域描述的铁路绝缘子污秽度异常检测分析

为实现对铁路绝缘子污秽度的在线检测,提出一种基于支持向量数据描述和图像信息的污秽度异常检测方法。以人工涂污实验获得的绝缘子图像为基础,通过最大类间方差法分割图像得到绝缘子的盘面区域,计算颜色及纹理空间的特征,并利用核主元分析方法对特征向量进行融合与降维,最后通过支持向量数据描述方法实现污秽度的异常检测。结果表明,该方法可有效降低绝缘子污秽度的异常检测过程中的漏警率和虚警率,满足实际工作需求。     

城市道路交通事故多发位置鉴别

针对现有相关鉴别法的不足,以核密度估计和计数数据模型为理论基础,GIS为技术基础,建立基于点模式和面模式的空间聚类分析模型,提出了1种基于空间聚类分析技术的城市道路事故多发位置鉴别方法,充分挖掘空间数据,实现分析结果的可视化。研究表明,空间单元标准化 Z值>2.58,对应于α=0.01的显著性水平,表明该单元是1个极高值的空间聚类,为1级事故多发点;1.96< Z<2.58对应于α=0.05的显著性水平,表明该单元是1个高值的空间聚类,为2级事故多发点。      

各向异性光流法的目标边缘检测

光流法是在图像序列中对二维物体的运动矢量估计,用经典的HS算法计算时,目标与背景对比度小或有噪声将导致较大的虚警概率。而运用各向异性高斯核,运用非极大抑制条件,可以较好的抑制噪声,同时也保留了目标边缘,进而提高了梯度偏导的准确度。较好地解决了微分光流法的不足,从而提高了计算精度。最终对序列图像中动目标的边缘检测进行了方法改进,Gabor函数的替换以及实验表明算法的有效性。     

一种多学科设计优化近似模型构建方法

通过采用单个参数控制样本的误差界限、采用Laplace损失函数和改变置信区间项,给出了一种基于单参数的Lagrangian支持向量回归算法。以实际数值函数为例,通过采用三组不同样本集进行拟合训练,构建了基于支持向量机的近似模型;以石油平台支援船总阻力估算为例,通过与模型试验及其他典型方法的对比,检验了算法用于近似模型构建的准确性和适用性。研究结果表明,采用支持向量机方法构建近似模型在小样本条件下比神经网络等传统方法具有更好的泛化性和推广能力,能够有效提高计算精度与优化效率,在复杂系统多学科优化设计中具有很大的应用价值。     

基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别

文章提出了一种利用二维离散小波变换与二维数主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行二层小波分解后提取低频子带图像的二维主成分分量作为目标的识别特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。     

重构核粒子法在双参数地基薄板分析中的应用

以重构核粒子法(Reproducing Kernel Particle Method,RKPM)形函数的基函数及核函数为基础,推导了形函数关于位移场的一阶及二阶导函数。依据弹性力学的Kirchhoff薄板弯曲及双参数地基模型理论,应用上述推导成果,得出了双参数地基上薄板弯曲位移解的重构核粒子法控制方程,形成双参数地基上薄板弯曲受力分析的重构核粒子法计算理论。通过相应的程序编制及算例分析对该理论进行了验证。结果表明:该方法能够为路面工程地基板的受力分析提供一种新型有效的计算手段。     

基于支持向量机的高速公路意外事件检测模型

为建立快速高效的高速公路意外事件自动检测系统,提高意外事件救援效率,就高速公路意外事件检测中的关键技术进行了研究。在剖析现有模型特征的基础上,引入支持向量机理论,建立了基于支持向量机的高速公路意外事件检测模型。利用自主开发的EAD-Simulations系统所建立的数据库,对模型进行了仿真试验,分析了不同核函数对检测性能的影响,研究了单侧输入与双侧输入、不同输入特征因素组合的性能指标。结果表明:与California 8#算法相比,该模型检测率提高了179%,误检率降低至0.50%,平均检测时间缩短了81%;同时得到了上游占有率与流率组合的最优输入特征。