基于GA-KFCM算法的高速公路交通运行状态评价研究

为提升高速公路交通运行状态评价的效果,提出GA-KFCM(genetic algorithm-kernel fuzzy C-means,基于遗传算法改进的核模糊C均值)聚类算法,并结合实例数据对不同方案的分类效果开展验证分析。首先,分析高速公路交通运行状态评价的范围及等级;然后,提出核函数改进的KFCM(kernel fuzzy C-means,核模糊C均值)聚类算法。在此基础上,采用遗传算法弥补初始化聚类中心随机的缺陷,考虑到在选取不同参数时判别模型的差异较大,结合实例数据对改进前后模型的交通运行状态开展聚类分析,并采用综合指标评估不同试验方案的优劣。试验结果表明：与FCM(fuzzy C-means,模糊C均值)聚类算法相比,GA-KFCM算法的聚类效果提升5倍左右;三维交通参数的交通运行状态判别可靠度最高。     

影响汽车方向盘转角脉冲输入试验结果的因素

介绍了汽车系统频响函数输入的标准信号,阐述了在汽车方向盘转角脉冲输入试验中,各种因素对横摆角速度频响函数的影响。     

区域交通枢纽与经济发展适应度研究

为促进区域交通枢纽与经济的协调发展,研究了区域交通枢纽与经济发展水平的适应度。首先,建立交通枢纽与经济交互作用下的两个子系统,然后选取交通枢纽与经济相关指标,构建适应度评价函数,进而评价交通枢纽与经济发展的适应情况。以九龙坡区为研究对象,将2008—2015 年交通枢纽与经济基础数据转化为其增长率,然后对二者综合发展水平进行了计算,根据适 应度模型对二者之间的适应度进行测算。结果显示,经济综合发展水平略大于交通枢纽发展水平,二者之间适应度经历“S”型周期波动变化过程,且适应度值整体处于0.4 以上,均未达到较强的适应状态。在未来经济发展中,交通枢纽建设有待加强,而且需占主导地位,才能引导经济 快速发展。     

一种基于支持向量机的增量学习算法

具有增量学习功能的数据分类技术与普通的数据处理技术相比较,增量学习分类技术具有明显的优越性?在新的训练过程中充分利用了历史的训练结果,从而显著减少了后继训练的时间。介绍了支持向量机的基本理论和一般的支持向量机增量学习算法,针对有些渐变问题(如机械设备的早期故障期和损耗期),新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的,给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法,通过循环来获得最优分类面仿真实验表明,采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征?     

悬臂梁自由端受集中载荷作用考虑几何非线性时的位移函数

针对以往几何非线性悬臂弯曲的位移函数公式繁琐或计算结果误差较大的问题,通过近似并利用加辽金积分推导得出其位移函数.结合具体实例与ANSYS解进行比较,结果表明其吻合较好,说明所提出的位移函数简洁且精度高.     

复变边界元法在解析函数齐次Riemann边值问题求解中的应用

利用复变边界元方法,对解析函数齐次Riemann边值问题进行了求解,得到了其标准解的近似解,并给出了相应误差估计.     

16V240ZJC柴油机凹弧三元弧供油凸轮加速度突变点函数拟合

分析了机车柴油机喷射噪声产生的原因,针对16V240ZJC柴油机采用的凹弧三元弧供油凸轮加速度不连续问题进行了几种函数拟合的计算研究,编制了计算程序,最终获得了比较理想的、其加速度连续的凸轮型面.     

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题,而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题.针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵,提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式,并针对神经网络依赖初始解,提出了启发式算法与神经网络相结合的方法,并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式.实验仿真结果表明了该方法的有效性.     

局部加强的含裂纹板应力强度因子分析

对含裂纹板局部焊接加强板条的断裂问题进行了分析计算.考虑加强板条的横向刚度和纵向刚度的影响,将加强板条对裂纹板的作用力离散化为作用在沿加强板条方向的有限个作用点处,由含裂纹板的复应力函数解法进行求解.文中分别就加强板条位置和加强板条相对刚度对裂纹板加强作用的影响进行了计算分析.计算结果表明,加强板条纵向刚度对降低裂纹板的应力强度因子起主要作用,提高加强板条刚度有利于降低结构应力强度因子,提高结构承载能力.     

一类非等截面杆的纵向自由振动

研究一类变截面杆,其横截面积呈指数函数变化。经适当变换后,杆的纵向自由振动方程转换为退化的超几何方程,其解可以用Kummer函数来表示。得到了三种简单边界条件下的频率方程和振型函数。频率方程一般是超越方程,需要数值求解其固有频率。在特殊情形下。可以求得各阶固有频率。