基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

小净距隧道及其爆破震动控制

针对我国在高等级公路建设中大量遇到隧道工程,需要采用小净距隧道等特殊结构的型式,就小净距隧道的最小合理净距、开挖方法,以及爆破震动控制等问题展开讨论,对于小净距隧道的安全施工和防震具有现实意义。     

基于灰色理论的北京公交客运量的预测和分析

对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公交客运量,是公交客运量预测和分析的实际应用方法之一。     

车载行驶安全监控系统的横向振动误差修正

车载行驶安全监控系统利用CCD图像传感器获取图像．车辆运行过程中由于横向振动等诸多原因容易造成图像模糊,严重影响后续对驾驶员工作状况的检测。基于系统图像数据模型及图像数据采集手段,运用数学模型与傅立叶变换相结合的方法解决由于车辆横向振动造成的图像无法准确判别的问题,经实验结果证明,能够清除横向振动干扰而获得良好的图像,以此有效地监控驾驶员的工作状态并适时作出危险预警。     

混合动力发动机在线扭矩估算算法研究

为了满足混合动力发动机扭矩管理控制策略的需要,建立了基于平均值模型和A/N—Te模型的发动机在线扭矩估算算法。在试验过程中,针对进气歧管压力响应滞后于节气门快速变化的问题,提出了预估算进气歧管压力估计进气流量的方法,消除了进气歧管内压力滞后的影响,完善了原始算法。通过台架试验得到发动机输出扭矩实测值,将实测扭矩与估算扭矩相比较,验证了算法的准确性。     

燃料电池轿车电机总成的振动阶次特征分析

首先通过燃料电池轿车整车的道路加速试验测得永磁同步电机总成与车身底板的振动信号,用短时傅立叶分析法揭示与分析了振动信号的阶次特性;然后从理论上研究了电流传感器测量误差和非正弦磁场分布对永磁同步电机转矩波动的影响.理论研究和仿真分析都表明,永磁同步电机的转矩波动是燃料电池车电机总成与车身阶次振动的振源;电流传感器的直流偏移误差和增益误差分别引起了1阶和2阶转矩波动与振动,磁场的非正弦分布则导致6阶转矩波动与振动.     

基于系统动力学的航空系统客运量预测模型

为了得到理想的航空系统客运量预测结果,引入了系统动力学预测方法。在对航空运输系统主要因素及因果关系分析的基础上,建立了航空运输客运需求量系统动力学模型,并采用历史统计数据对模型进行了仿真和验证,结果证明该模型有效可行,可以较好地克服传统预测方法的不足之处。     

改进的BP神经网络在港口物流量预测中的应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢的缺陷,对其进行改进,以提高收敛速度。经运用厦门港物流出口量的历史数据进行检验分析,给出BP神经网络仿真计算方法,其仿真结果与实际结果比较,具有较高的可信度。证明了改进后的模型加快了收敛速度,提高预测结果的准确性。     

祁家黄河大桥振动控制与舒适度评价

以净跨180m的上承式钢管混凝土拱桥为例,在考虑车桥耦合振动的基础上,引入振动加速度峰值和振动感觉指标,研究车辆荷载作用下桥梁的振动控制问题,给出了舒适度的评价方法。评价结果表明,该桥在设计车速下条件下比值小于0．61,满足舒适度标准,但结构刚度并非象挠度检算表明的那么富裕,在稍微超速的情况下即以超限。由此可见,活载挠度限值并不能有效地控制桥梁结构的振动,为了确保桥梁安全和舒适性,建立我国桥梁振动判断标准势在必行,并使以人为本的设计理念得到真正的落实。     

改进的模糊PID控制器对4自由度主动悬架振动控制的研究

建立了4自由度1／2车体力学模型,针对车辆悬架为一非线性、时滞、不确定系统,设计了一种改进的主动悬架模糊PID控制器。以SANTANA2000实车悬架为仿真参数,以阶跃信号激励为路面输入,在Matlab中进行了时域仿真。结果表明,改进的模糊PID控制的主动悬架对车身垂直加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷等平顺性指标改善明显．响应达到稳定状态的时间也有了显著的缩短,车辆乘坐的舒适性和操纵稳定性优于被动悬架和单纯的模糊控制的主动悬架,对车辆主动悬架控制的开发具有参考价值。