雷达网络中的目标属性融合算法

现代战争中,随着导弹武器技术的不断完善和发展,现代军用雷达受到了巨大威胁,单部雷达已经很难适应未来战场的需要,因此雷达联网成为军事预警系统的发展趋势。本文针对雷达网中航迹关联后的数据融合实现问题进行讨论与分析,对该问题进行了数学描述,给出了雷达网中数据融合的实现方法。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(Fuzzy Min-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.     

船舶锅炉水位控制仿真设计

从锅炉水位操纵模型进行建模，在WindowsNT环境下，利用VisualC＋＋编程对系统模型进行仿真，通过局域网下实时传递的数据实现锅炉水位模拟操纵的实时显示。     

Elman递归神经网络在结构分析中的应用

给出了Elman动态递归神经网络的网络结构和基本原理。基于Elman递归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于Elman递归神经网络建立结构分析模型的方法。利用Elman递归神经网络对桁架进行建模,真实地反映了桁架结构的动态特性。     

中国、俄罗斯地铁规划及相关预埋建设的对比

考察了俄罗斯地铁,结合城市轨道交通线网规划、运营管理工作,分析规划指标、建设预留与运营效益关系的规律,对比两国的差异,探讨适合中国国情的线网模式,以及决策、建设与线网功能的关系。     

浅谈轨道交通数据网的建设

分析了轨道交通单独组建数据网的必要性,并从从数据网传输技术的选则,网络的拓扑结构、节点设备的选择、网络的可靠性和 QoS 实现手段等方面阐述轨道交通数据网络的设计思路。     

北京市重点功能区轨道交通网络加密研究

针对北京市中心城区重点功能区范围内轨道交通线网密度、站点覆盖率不足等问题,以北京CBD重点功能区为研究对象,应用空间句法理论及空间分割方法,建立CBD地区道路网空间句法模型,量化分析该区域内可达性与交通流量的关系,结合既有轨道交通网络,对CBD地区轨道交通线网规划设计、路由选择提出指导性建议.结果表明,将可达性评价指标与交通流量相结合,能够定量描述城市轨道交通网络可达性及结构绩效,并选择可达性较高轨道交通线路路由.该方法适用于城市轨道交通线网规划以及不同规划方案的比选和评价,可以作为方案评价方法之一,同时应该结合其他线网规划要素,在城市轨道交通线网规划中作为重要考虑因素综合研究.     

GSM-R现网组网方案与建设对比研究

作为承载列控安全信息的通道,GSM-R网络需具备极高的可靠性和安全性,其无线系统组网方案是GSM-R系统规划的重中之重。通过对GSM-R目前常见的两种同址双站和单网交织组网进行对比,从组网复杂度、可靠性、频率规划及网优、网络建设成本等几个方面对GSM-R无线组网进行分析和比较,采用可靠性数学建模方法对两种方案进行数学分析。可靠性对比结果表明系统冗余越多,可靠性越高,但是在实际工程实施时要从多方面综合考虑,并对未来大规模GSM-R改造项目的建设提出相关建议。     

天津地铁客流发展规律及特征分析

天津地铁网络化运营初步形成后,线网客流出现了急剧性增长特征。详细介绍了天津地铁线网客流成长过程、发展规律和客流特征,包括客流构成、客流时间和空间特征等,以期为其他城市轨道交通网络化运营过程中的运营管理及客流预测、分析提供参考。