基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

多属性随机时间依赖网络路径优化

为了改善实时交通诱导,根据交通网络中路段属性具有随机时间依赖性的特点,将路段各属性定义为关于时间的离散随机变量,建立了多属性条件下随机时间依赖网络路径优化模型.基于信息熵的多属性决策方法,设计了模型的求解算法;优化了网络节点的搜索顺序,使每个节点的信息只通过一步更新就可得到,从而获得多属性条件下所有节点到给定终点的路径选择结果,出行者可以根据到达某节点的具体时刻选择行进方向.最后,通过算例给出了算法的实现过程,并说明了随机时间依赖网络不遵从“先进先出(FIFO)”条件.     

基于EDV-Hop的免测距定位算法研究

为了更好地提高无线传感器网络节点定位精度,降低定位成本,针对APS算法存在的不足,提出一种新的免测距定位算法EDV-Hop,通过限制跳数实现局部范围内的定位信息提取,同时调整平均每跳距离,以此提高定位精度。在网络随机部署和任意节点密度的条件下估算节点位置,并从精度和有效性两个方面进行度量。仿真结果表明,EDV-Hop算法比DV-Hop具有更好的定位性能,它能够减少节点间通信量,降低通信成本,提高定位精度。     

基于复杂网络理论的客运专线网络可靠性分析

随着客运专线网络的逐渐完善,人们对其可靠性也提出了更高要求。利用复杂网络理论对客运专线网络的可靠性进行分析,有利于发现网络中的关键节点及薄弱环节,从而有针对性地对网络进行完善。基于复杂网络理论,建立客运专线网络模型,并计算该复杂网络模型的静态统计特征,包括度分布、聚类系数和平均路径长度,得出客运专线网络是典型的无标度复杂网络。分别在随机性攻击和选择性攻击两种模式下,从网络的全局效率和最大连通子图的相对大小两个指标,对客运专线网络的可靠性进行分析,得知客运专线网络对随机性攻击的抗破坏能力较强,而对选择性攻击的抗攻击能力较弱,最后提出了提高客运专线网络可靠性的建议。     

中国航空网络鲁棒性的牵制控制研究

对航空网络中部分节点进行牵制控制,可以使所有节点同步到稳定状态,起到提升航空网络鲁棒性的作用.通过建立节点状态方程,确定航空网络的平衡点,实现对部分节点的牵制控制,并以受控节点数与反馈增益的综合代价最低为标准,探究两者的均衡关系.结果表明,通过对45座通航城市进行牵制控制,可以以较低的反馈增益水平,实现中国航空网络鲁棒性的提升.     

基于BP网络的驾驶员黄昏空间距离判识规律

为研究黄昏时段行车时,驾驶员对空间距离判识随环境照度的变化规律,进行实际道路试验.选用32名男性驾驶员,在不同自然环境照度下,判识不同空间深度距离时红、绿色障碍物的绝对距离和相对距离.统计分析被试判识结果,分析距离判识差异,获得空间距离判识特征值.运用BP神经网络,模拟距离判识结果,分析距离判识变化规律.结果表明：红、绿色障碍物黄昏时距离判识差异显著,BP网络可以很好拟合距离判识变化规律.绝对距离和相对距离判识结果,均随环境照度降低而增加;判识距离随深度距离增加也增加,相对距离增加较小.     

区域物流网络规划研究现状及若干关键问题

合理的区域物流网络是提高物流运作效率、促进区域经济发展的重要条件.提出了区域物流网络规划＂中心扩展＂和＂中心吸附＂的研究思路,以及将数学优化模型与地理信息技术（GIS）有机结合的研究方法.进而指出区域物流网络规划研究中,区域尺度范围确定与划分、企业物流运营网络规划、区域跨界物流整合与优化、区域物流波及效应与摄动效应、区域物流网络动态演化机理及动力机制等,今后特别值得关注的一系列重要问题.     

城市交通需求与交通网络一体化均衡协调方法

以出行需求函数与路阻函数所反映出的交通需求与交通网络的可变性为基础,运用均衡原理建立二者的耦合关系模型,从宏观层面提出基于交通需求与交通网络二重均衡协调的城市与交通一体化规划的方法,并给出了交通需求与交通网络协调性判断的标准。研究表明:该方法能够同时对交通需求与交通网络进行一体化协调配置,实现交通网络流量与交通需求量的双向均衡。