动态OD反推理论中的关键问题研究

针对ITS研究中动态OD矩阵难以获得的问题,回顾动态OD反推理论的发展历程,在此基础上明确了该领域研究中的四个关键问题:状态变量的选择、系统方程的确定、OD量与路段流量的关系和OD矩阵动态特性的体现,在对其进行分析的基础上提出每个关键问题的解决方法,为动态OD反推理论的进一步研究垫定基础。     

港口群视阈下中国沿海港口竞争力评价及类型判识

梳理港口竞争力研究历程并从港口群发展角度遴选港口吞吐能力、规模现状、发展潜力、群内发展环境四方面构建指标体系,运用熵权TOPSIS法客观评价中国沿海主要港口群内各港口的竞争力水平,并尝试改进波士顿矩阵模型对各港口类型进行识别。研究发现:(1)上海港、宁波舟山港和广州港占据了前三位,并表现出极强的竞争力;(2)环渤海港口群内各港口竞争力表现一般,长三角港口群内各港口竞争力水平呈现出较强的两极分化,珠三角港口群港口竞争力位于三者之间的上游;(3)基于改进波士顿矩阵模型将港口划分为潜力型、明星型、金牛型和瘦狗型港口。未来港口群建设中,各港口应加强合作,化域内竞争为域内一体化发展,以实现毗连港口群组的全面发展。     

基于欧拉—伯努利刚度矩阵的 减摇鳍轴升力检测分析

常规减摇鳍多采用鳍角反馈控制方式,实际减摇效果很难达到理论设计水平。主要是由于产生控制力矩的升力是估算值,与实际值有较大偏差。文中分析了偏差产生原因并以此为据,避开多种干扰因素和繁琐的理论推导;设计了内含轴芯的空心轴,运用欧拉—伯努利梁刚度矩阵进行理论分析;将难以测量的升力转化成易于检测的位移量,建立两者的量化关系,并探讨了三种主要影响因素;设计可拆卸的端盖和两种传感器安装方式,便于维修检测。以实际装船的某型减摇鳍设计参数为依据,通过计算和仿真对比验证了设计的有效性和准确性。     

基于SWOT分析的企业数字档案馆建设策略探析

本文分析了SWOT框架下企业数字档案馆建设面临的内部优势、劣势和外部机遇、威胁,并以SWOT矩阵为基础研究企业数字档案馆建设策略,以期为企业数字档案馆建设发展提供参考。     

位场向下延拓系数矩阵性质及Barzilai-Borwein向下延拓法

位场的向下延拓不仅仅能够提高地球物理数据解释的可靠性，在导航方面也有着重要的作用. 为了进一步提高计算精度和速度，提出了位场向下延拓的Barzilai-Borwein （BB）法. 首先证明了位场向下延拓的系数矩阵为对称的双重Toeplitz系统矩阵（block-Toeplitz-Toeplitz-block，BTTB）；其次，假定该系数矩阵为正定的条件下，采用BB法迭代求解下延方程组，并约束其迭代步长确保算法收敛；最后，分别通过理论模型无噪声数据和实际资料对BB法进行检验，并与积分迭代法进行对比. 结果表明:理论模型验证时，同一收敛精度条件下，BB法的计算速度是积分迭代法的2倍以上；实际资料检验时，在相同计算次数下，BB法与积分迭代法的平均相对误差分别为6.1%与7.7%.      

多自由度拉杆的静力学分析

在有限元分析中,多自由度系统由于是非静定结构,其刚度矩阵奇异,因此不能使用静力学分析方法进行求解。[1]在一些大型机械设备的有限元计算中,常常会遇到诸如拉杆等的多自由度系统,使用传统的静力学计算方法是不奏效的,而使用动力学方法得到收敛的结果,则需要巨大的计算量。大型的工程机械所包含的拉杆、多轮平衡梁行走机构等,都是多自由度系统。但这些机构有一个共同的特点,就是它们都是为了机构的动作需要或减小应力而使     

车辆牌照信息调查法在公路OD调查中的应用

分析停车问询调查法和车辆牌照信息调查法在公路OD调查中的优缺点,结合浙江省两次全省公路OD调查的实际经验,指出公路OD调查自动化和常态化的发展方向.     

基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。     

盲源分离技术在水声信号中的应用研究

通过研究α稳定分布,提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α稳定分布,在进行对称α稳定分布且独立的随机源信号进行盲分离处理时,若仍然采用高斯分布将不收敛。本文设计了分数低阶矩阵盲源分离算法,最后通过实验对比本文所设计算法和时延分离算法。实验结果表明:本文所设计的算法对于α稳定分布且有独立的随机信号,具有较好的收敛性,能够有效实现盲源信号分离。通过从复杂的海洋噪声中仍能较好地提取出船舱辐射噪声的实验,说明即使信噪比发生变化,源信号分离后相似系数较分离前仍然有稳定地提高。     

一种改进的快速压缩跟踪算法

为研究目标跟踪问题,构造多种不同尺度的滤波器对目标进行滤波,生成目标高维特征;利用符合有限等距性质要求的稀疏矩阵对高维特征进行采样,获得目标低维特征.采用朴素贝叶斯分类器输出与Bhattacharyya系数乘积的形式作为目标与候选目标之间的相似性度量,并选择最大值所对应的候选目标作为下一帧中的目标.文中提出了一种改进的快速压缩跟踪算法.实验表明,该改进的算法能够对目标进行有效跟踪.