基于“流水线”的机器排序优化从至图分析方法

以流程优化为研究对象,提出了流程优化思路,特别详细介绍了流程分析方法--从至图的操作步骤和优化原理.为了扩大其适用性,探讨了其优化原理,将实践中常用的图表法转换为优化模型,推导出流程顺序可对换的判别条件,从而得到模型的求解方法,使得工序或机器数增多时这一方法仍可使用,为实践中流程规划和改进提供参考.     

基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

基于灰色理论的北京公交客运量的预测和分析

对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公交客运量,是公交客运量预测和分析的实际应用方法之一。     

混合动力发动机在线扭矩估算算法研究

为了满足混合动力发动机扭矩管理控制策略的需要,建立了基于平均值模型和A/N—Te模型的发动机在线扭矩估算算法。在试验过程中,针对进气歧管压力响应滞后于节气门快速变化的问题,提出了预估算进气歧管压力估计进气流量的方法,消除了进气歧管内压力滞后的影响,完善了原始算法。通过台架试验得到发动机输出扭矩实测值,将实测扭矩与估算扭矩相比较,验证了算法的准确性。     

环氧沥青混合料拌和楼生产级配控制技术

以国内某钢桥桥面环氧沥青混凝土铺装工程为依托,介绍了环氧沥青混合料拌和楼生产配合比调试的方法,通过进行冷骨料上料速度调试、热骨料调试的综合分析来对环氧沥青混合料的生产级配进行控制。实践证明：环氧沥青混合料的级配控制效果良好,关键筛孔通过率偏差小,对使用于钢桥面铺装的沥青混合料生产具有借鉴作用。     

基于系统动力学的航空系统客运量预测模型

为了得到理想的航空系统客运量预测结果,引入了系统动力学预测方法。在对航空运输系统主要因素及因果关系分析的基础上,建立了航空运输客运需求量系统动力学模型,并采用历史统计数据对模型进行了仿真和验证,结果证明该模型有效可行,可以较好地克服传统预测方法的不足之处。     

改进的BP神经网络在港口物流量预测中的应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢的缺陷,对其进行改进,以提高收敛速度。经运用厦门港物流出口量的历史数据进行检验分析,给出BP神经网络仿真计算方法,其仿真结果与实际结果比较,具有较高的可信度。证明了改进后的模型加快了收敛速度,提高预测结果的准确性。     

无信号控制平面交叉口交通冲突预测模型研究

以无信号控制平面交叉口为研究对象,在交通流运行特征分析的基础上,用泊松分布描述车辆的到达特性。通过相关假定,指出机动车与机动车之间冲突发生的条件及冲突数的计算方法,认为平交口内车辆之间的冲突是按照一定概率同时进入交叉口的车辆相互干扰的结果。运用概率统计的相关理论计算出在车辆横穿交叉口的时间CT内,单进口道发生的冲突数,进而计算出单进口道的小时冲突数及整个交叉口的小时冲突数。建立了冲突预测模型,并利用实测数据对模型进行了验证。     

基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量非线性和强干扰性的特征,首先应用小波分析方法,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;然后采用自回归求和滑动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)的结合预测模型对交通流进行了预测,最后用实测交通数据进行了验证分析,得到了两个结论:一是组合预测模型比单个预测模型的预测精度高;二是小波分析消噪后的组合预测模型比没有消噪的组合预测模型预测精度高.结果表明消噪后的组合预测模型具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

车辆保有量的形成及其购置量的论证

介绍了通过"车辆运营财务平衡表"的计算和预测方法确定车辆保有量的更新。