城际铁路列车开行方案优化分析

列车开行方案对城际铁路的运营组织至关重要,并直接影响着城际铁路运营效益。文中从旅客平均候车时间出发,提出城际旅客出行方便值的概念,基于城际铁路旅客出行方便值最大和运营组织效益最优,建立城际铁路客车开行方案优化模型,并设计该模型相应的算法。对城际铁路的运营管理决策有很好的借鉴意义。     

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型．预报结果表明：预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值．     

Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对kgit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的kgit模型及相应改进的Dail算法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。     

终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全, 对终端区着陆飞机进行有效的排序, 建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型, 以人工鱼群算法为基础, 融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想, 形成混合人工鱼群算法, 对着陆飞机排序问题进行了仿真计算, 并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明: 与先到先服务相比, 使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9.3%和48.0%, 计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比, 求解的延误与时间最小, 因此, 提出的混合算法可行。     

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．     

Frank-Wolfe�㷨��⽻ͨ��������: �Ƚϲ�ͬ�������²��Ժ�����������

Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

一种适合于异型螺杆粗加工的方法

根据异型螺杆的加工原理,本文提出了一种适合于螺杆粗加工的插补算法。并以此算法为基础,提出了复合控制的策略,采用这种控制方法,可有效地提高螺杆粗加工的加工精度和生产效率。     

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。     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明：所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。     

数字图像中值滤波改进算法研究

对传统的中值滤波算法进行了改进，新的算法采用同步更新迭代的思想，保持了传统算法的优点，同时取得到了更好的去噪效果．实验证明，该算法不仅比传统的中值滤波算法降低了时间复杂度，提高了运算速度，而且去噪效果有了明显的改善．