可变深度嵌入小波图像压缩算法

为了提高小波嵌入压缩算法的速度,提出了一种可变深度嵌入小波压缩算法。由图像小波变换能量聚集和子带间的幅度衰减性等特性,在小波分层嵌入编码过程中,对不同的重要图,部分小波子带的系数幅度是不会超过当前的阈值,从而可以忽略不计,即小波树的深度随着重要图的不同而改变,也就是变深度嵌入编码。实验结果显示,对于自然图像不需要考虑的层中的小波系数幅值几乎全部小于当前的阈值,从而和EZW算法相比,编码不会影响压缩率(或图像质量),而编解码过程中的运算量明显下降。     

浅析智慧高速公路体系架构与示范应用

智慧高速公路作为落实国家数字化发展和交通强国战略的重要内容,是以数字化与传统交通运输深度融合为契机,将人工智能、云计算等新兴技术与高速公路建设、运营和养护全周期业务需求相结合的重要载体。智慧高速公路紧扣道路交通态势管理、公众安全出行服务等核心发展目标,融合高速公路基础设施、智能化装备等多源信息资源,通过综合管控云控平台伴随式信息发布,提升高速公路感知能力、安全畅通和运营管理水平。通过智慧高速公路的架构体系与关键技术手段,结合山西五盂智能网联重载公路示范基地设计与建设情况,进一步推动高速公路行业数字化转型和业务应用协同一体化运行高质量发展。     

基于改进多尺度排列熵的S700K转辙机故障诊断

基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获得两类不同时间尺度的模态分量;再利用改进多尺度排列熵计算不同分量的故障特征参数,为了降低计算维度,应用核主元分析理论,在不损失信号重要特征的情况下,取大于95%贡献率的特征值作为故障特征向量;最后,引入基于决策树的SSVM算法,经过小样本训练得到树状最优故障间隔面,从而实现S700K转辙机故障分类.实验结果表明:该方法可有效判定S700K转辙机故障类型,进而提高故障诊断精度和效率.     

含多间隙弹性约束机械振动系统的动力学特性

建立含多重间隙弹性约束机械振动系统的力学模型.基于多参数耦合、多目标协同仿真分析,采用变步长Runge-Kutta法数值计算,研究系统在激励频率和间隙阈值的双参数平面内的周期冲击振动模式类型、分布规律和分岔特征.计算结果表明,基准参数条件下系统周期冲击振动的模式类型表现为复杂性和多样性特征.分析了系统相邻基本周期冲击振动的q/1周期振动经两种类型的Grazing分岔转迁为(q+1)/1周期振动的演化机理.揭示了间隙阈值取值较小时,系统表现为亚谐周期振动和混沌等复杂的动力学特性;且随激励频率的递减,系统因冲击次数足够大进而呈现出颤-冲击特性.研究该类振动系统激励频率和间隙阈值等关键参数与系统功能目标之间的映射关系,为系统动力学特性和功能目标协同优化的参数匹配规律及科学匹配范围提供依据和思路.     

基于两阶段模型的城市多模式旅游路径选择

为适应旅游交通产业的发展,解决游客出游线路规划时所面对的问题,建立了2阶段模型以优化城市多模式旅游路径选择。第1阶段,研究了旅游情境下影响游客交通方式选择行为的主要因素,综合考虑了“游客社会经济”“出行特征”和“交通方式”3方面的影响因素,以及同起讫点间不同交通方式(公交车、地铁、出租车/网约车)的步行距离比、资金消耗比和运行时间比等9个因素,在南京市开展问卷调查,构建多项Logit(MNL)模型,分析了游客的出行交通方式选择行为;第2阶段,基于旅游路径选择的最优要求、分段要求以及限时要求,构建了基于DC-TSP的城市多模式旅游线路规划模型,并利用LKH求解器进行模型求解。结果表明：所建模型充分考虑了城市多模式交通网络特征,可满足城市内旅游线路规划需求。     

基于Shapley值分配原则的铁路应急资源调度研究

多事故点-多资源-多救援点的铁路突发事件在应急救援初期可能存在资源不足的情形,如何科学、合理地分配各事故点的应急资源关系到救援的公平与效率。提出Shapley值分配原则确定各事故点的资源分配量,在此基础上建立救援时间最短及调运成本最小的多目标优化模型,并借助Lingo软件编程求解,最后以某案例进行实证分析。通过对多种分配原则下的救援方案进行比较分析。结果表明：Shapley值分配原则在多事故点资源分配下可以更好地兼顾公平和效益,使有限资源下的分配更为合理,救援方案更加科学。     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。     

基于多装船机的散货船智能装载

对散货船使用多装船机进行装载作业的情况,建立以最高装载效率、最佳纵倾和最小化船舶最大静水弯矩值为目标,以浮态、稳性和结构强度为约束条件的散货船智能装载数学模型,使用改进的多目标遗传算法进行求解,得到优化后的Pareto解集,结果表明:该算法能够有效求得该问题的优化解,在实际应用方面具有一定的可行性.     

基于ADAMS的整车建模及转向回正性仿真

针对某款重型牵引车出现转向回正困难现象,利用ADAMS/Car模块建立整车动力学模型,将虚拟样机的转向回正性仿真实验和转向轻便性仿真实验数据与实车试验数据进行对比,发现数据曲线吻合度高,验证了整车模型的正确性.利用ADAMS/Insight对整车转向回正性能仿真分析,设主销内倾角和主销后倾角的硬点坐标值为变量,优化目标...