不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.     

基于自适应算法的单矢量传感器抗相干干扰

将矢量传感器组合指向性vs的零点对准已知的相干干扰方向,获得"干净"的目标信号,然后结合自适应算法抵消矢量传感器原始数据中各通道的相干干扰,达到抗相干干扰的目的.文中阐述了方法的原理,进行了多种情况下的仿真,并给出实验结果.仿真和实验结果表明该方法能有效抑制方位已知的相干干扰.     

Power-Aware Anycast Routing in Wireless Sensor Network Exploiting Small World Effect

By considering energy-efficient anycast routing in wireless sensor network (WSN), and combining small world characteristics of WSN with the properties of the ant algorithm, a power-aware anycast routing algorithm (SWPAR) with multi-sink nodes is proposed and evaluated. By SWPAR, the optimal sink node is found and the problem of routing path is effectively solved. Simulation results show that compared with the sink-based anycast routing protocol (SARP) and the hierarchy-based anycast routing protocol (HARP), the proposed algorithm improves network lifetime and reduces power consumption.     

基于航空OD客流的重力模型逆向算法

为了由航空OD（起讫点）客流数据及航线距离数据估计机场旅客吞吐量,结合哈密顿图简化算法机理,推导了简化代数算法．以我国15个主要机场之间航空0D客流数据为例,标定了模型参数,并利用两种逆向代数算法预测机场旅客吞吐量,结果吻合良好．与标准代数算法相比,简化代数算法需要的数据少,尤其适合于缺乏完整数据的大规模OD矩阵分析．     

二维不平衡指派问题模型及粒子群算法求解

为解决运输中任务数与车辆数不等情况下的换装问题,建立了二维不平衡指派问题的优化模型,并用粒子群算法（PSO）求解此问题．对几种不同情况下的不平衡指派问题进行了数值模拟,并与全枚举法的计算结果进行了比较．结果表明,PSO收敛到最优解的概率和收敛速度均优于全枚举法,所建立的模型及其求解方法能获得决策者满意的换装方案．     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

C4．5算法在医疗保险数据挖掘中的应用研究

随着医疗保险制度的日益完善和参保人数的迅速递增,医疗保险管理信息系统积累了大量数据。如何充分利用这些数据,辅助决策者制定出更加合理的医疗保险政策,已成为当前亟待解决的问题。利用决策树C4．5挖掘算法对医疗保险系统数据进行分析,找出影响就医公平的关键因素,辅助决策者进行政策参数的最优化设置。     

车辆运行声车型自动分类的AR模型技术

利用AR参数模型提取采集到的车辆行驶时产生的车外噪声信号的特征,利用假设检验进行特征选择,并设计了BP神经网络进行分类识别.对道路现场采集到的2种车型共计110个信号进行分析,实验结果表明,通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的,其分类的正确率达80% 以上.     

基于决策树技术的建筑企业信用评价研究

在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5．0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。     

基于道路功能的分层交通分配方法研究

针对当前交通分配预测在宏观把握上的缺陷,提出了一种改进的基于道路功能分层的交通分配思路、分配模型及算法.这种改进的方法从宏观层次到微观层次进行分配预测,有利于从不同层面校核分配结果,也有利于提高分配运算速度.通过一个实例阐述了该方法的步骤,并与TransCAD STOCH分配方法进行比较,结果证明基于道路功能的分层交通分配方法更接近于实际交通状况.