基于BP神经网络的轨道交通客流量预测

通过对BP神经网络的研究,借助MATLAB软件及其神经网络工具箱的应用学习,对非线性函数进行逼近,通过特定设计函数对所需要建立的神经网络模型进行训练,并且利用仿真来判断误差结果,得出符合模型的合理权值以及阈值,最后根据已有年数据进行轨道交通客流量的预测.     

正交试验设计在客车外围流场空气动力学特性研究中的应用

影响客车外围流场空气动力学特性的因素较多,各个因素需要研究的水平也较多。应用正交试验设计方法确定模拟计算方案,不但可极大地降低计算分析工作量,还能得到较优方案。     

基于自适应粒子群优化算法的交通量短时预测模型

在考虑交通量短时变化的时空特性和波动性基础上,建立了非线性交通量短时预测模型.根据我国城市道路交通流非线性、时变性、随机性等特点,提出自适应粒子群优化算法对非线性交通量短时预测模型进行在线修正.该自适应粒子群优化算法采用两步优化策略,对算法参数进行调整,避免算法早熟收敛,有效提高了算法的运算精度和效率.利用城市道路的实测数据,通过Mat-lab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证.     

基于一维元胞自动机模型的交通流混沌研究

应用交通流一维元胞自动机模型进行仿真试验,研究理论交通流的混沌现象.仿真中选取某一观测点记录车辆到达该点的车头时距,应用非线性分析软件TISEAN计算该车头时距序列的Lyapunov指数谱和Kolmogorov熵.试验结果证明交通流中存在混沌现象.从试验结果分析找出了产生交通流混沌现象的2个因素:车辆密度和车辆减速概率.当车流密度超过某一值时仿真出的交通流会产生混沌现象,而出现混沌的根本原因在于交通流的内在随机性,其中车辆不规则的加速、减速是这种内在随机性的主要因素.     

一种实用的配电网潮流算法

目前matlab潮流计算程序多是基于输电网开发,而对配电网中潮流计算程序较少开发。配电网由于其特有的辐射性、R／X较大、节点较多的特性,导致用于输电网的潮流计算方法由于收敛性问题并不适用于配电网系统中。针对辐射性配电网的特点,开发了用于配电网潮流计算的matlab程序,该程序采用新的支路选择方法,无需对网络进行复杂的编号,并通过算例验证了程序的正确性。     

基于影响图理论的舰艇编队C~4ISR系统建模研究

以舰艇编队反潜作战为战争背景,运用影响图理论建立了舰艇编队C4ISR系统在反潜作战中的数学模型,充分考虑了编队武器系统、通信系统、探测系统、敌方干扰等系统参数指标对作战结果的影响,研究了各个参数指标间的作用关系,应用微分方程稳定性理论对模型进行了定性分析,并通过对模型的仿真反映了C4ISR系统对提高兵力指数的重要性,提出了一种编队C4ISR系统建模途径.     

舰船发动机排气管内顺流喷雾降温的CFD分析

发动机排气管废气出口温度过高是影响舰船红外隐身性能的重要因素之一.在排气管内喷雾能有效降低废气出口温度.针对排气管内顺流喷雾时的气液两相湍流流动与热质传递,用Euler-Lagrange方法建立了数理计算模型,用CFD计算软件进行了数值模拟.考察了水雾出口温度、水流量、水雾喷射夹角及雾滴初始粒径对喷雾降温效果的影响.结果表明:排气管内顺流喷雾时,废气出口温度大幅降低,呈倒钟形分布;废气出口温度的大小和分布与水流量、水雾喷射夹角及雾滴初始粒径息息相关;水流量越大、雾滴初始粒径越小,则废气出口温度越低,废气出口温度与水流量的大小基本呈线性关系;雾滴初始粒径越小、水雾喷射夹角越大,则废气出口温度分布越均匀;而废气出口温度的大小与分布对水雾出口温度的变化并不敏感.     

关于波形梁护栏在特殊路段加固的分析

基于山区三、四级公路路肩宽度不足及路面宽度受限的情况下,对路侧护栏的加固完善进行方案比选,并对可行的波形梁路侧植筋并模筑基础砼的加固方案进行结构受力分析,兼顾了路面宽度和护栏结构设置要求,结果证明是安全、便利、经济的。     

A two-step outlier removal procedure for surface reconstruction

Outliers in point clouds affect the performance of surface reconstruction directly. Most of outlier removal methods just remove those outliers far away from the real surface and are only applied to handle watertight surface. In this paper, a two-step outlier removal procedure is proposed to filter the point clouds acquired from the gray code and line-shifting technique. The first step is to remove the outliers far away from the real surface. Some feature points are extracted from the point clouds to construct an initial surface. The points with distances to the initial surface greater than a given threshold are removed as distant outliers. The retained points are linked into lines in each structured light sheet using their Voronoi diagrams. Some of lines which are very close to the real surface are removed as near outliers in the second step. The experimental results show that the proposed method is very effective in removing outliers for surface reconstruction. Foundation item: the National Natural Science Foundation of China (No. 30470488)     

遗传—神经网络在交通流预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点,综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。结果表明,改进方法的预测效果优于单一使用BP神经网络进行预测的效果。