基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.     

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。     

An approach to geometric optimisation of railway catenaries

The quality of current collection becomes a limiting factor when the aim is to increase the speed of the present railway systems. In this work an attempt is made to improve current collection quality optimising catenary geometry by means of a genetic algorithm (GA). As contact wire height and dropper spacing are thought to be highly influential parameters, they are chosen as the optimisation variables. The results obtained show that a GA can be used to optimise catenary geometry to improve current collection quality measured in terms of the standard deviation of the contact force. Furthermore, it is highlighted that apart from the usual pre-sag, other geometric parameters should also be taken into account when designing railway catenaries.     

软弱土（φ≠0）地基上加筋路堤稳定性分析

探讨软弱土(φ≠0)地基加筋路堤稳定性分析方法。针对传统分析方法因对加筋材料的加筋作用估计不足，导致计算结果过于保守问题，文中在充分考虑加筋体的加筋作用下，提出了加筋路堤稳定性分析新的改进分析计算方法，并同时提出采用演化算法搜索临界滑动面和最小安全系数。算例计算结果表明，提出的加筋路堤稳定性分析方法与工程实际情况吻合较好，而且混合演化算法能有效地搜索到路堤所有的临界滑动面。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

基于遗传算法系统效率优化的PHEV电量保持模式控制策略

为了提高插电式混合动力汽车（PHEV）在电量保持下的燃油经济性,并解决插电式混合动力汽车在运行过程中动力元件效率对系统能量利用率影响的问题,制定了系统效率最优的控制策略。以PHEV关键动力部件的测试数据为基础,建立发动机、驱动电机、无级变速器（CVT）以及动力电池等关键部件的效率数值模型,并考虑了温度及荷电状态（SOC）对动力电池充放电功率的影响。设计以混合动力系统效率最优为适应度评价函数,将CVT速比、发动机转矩作为优化变量,以车速、加速度和SOC为状态变量,在动力性指标的约束下,运用遗传算法进行迭代寻优,PHEV的系统效率在第20代左右收敛于全局最优值。同时发动机转矩和CVT速比通过多代遗传进化,较快收敛于最佳值。将相关优化结果与车速、加速度拟合成相应的三维控制数表,综合数值建模和试验测试数据建模的方法,基于MATLAB/Simulink搭建插电式混合动力汽车整车控制策略仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行仿真验证。结果表明：插电式混合动力汽车在电量保持模式下,利用遗传算法优化的系统效率最优控制策略相比优化前,动力电池SOC运行更为平稳,CVT效率有所提升,驱动电机及发动机转矩分配更为合理;百公里燃油消耗量从优化前的5.2 L降至4.5 L,燃油经济性提升了13.5%。     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

最小二乘支持向量机-粒子群算法在地下厂房围岩参数反分析中的应用

为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,通过工程地质条件研究选取8#机组剖面作为分析对象,采用二维弹塑性有限元方法建立地质结构分析模型。以地下厂房洞室群分层开挖多点位移计实测位移增量为依据,对CCS水电站地下厂房区域围岩力学特性及地应力场特征进行反分析。研究结果表明： 主厂房第Ⅵ层与第Ⅰ层开挖和主变室第4层与第1层开挖所产生的位移增量计算值与多点位移计实测值吻合较好,最大相对误差小于10%,说明采用最小二乘支持向量机和粒子群算法相结合的反分析方法在工程上是可行的,且效果较为显著。     

基于GIS的武汉市公交线路最优路径运算研究

基于GIS的空间数据库技术,可以对公交实体要素进行详细表述,为精确计算换乘延误提供了可能。以武汉市公交系统为实例研究对象,建立了基于GIS的公交网络数据库,应用可行的基于换乘次数最少的最优路径算法,在ArcGIS中实现了任意两点间的最优路径查询。     

张弦梁结构的优化设计方法研究

利用神经网络的强大映射功能,采用拟满应力法分析杆件截面变量的离散性,同时与遗传算法相结合而构成的一种新型组合优化方法．经平面张弦粱结构算例优化分析表明,计算速度快捷、有效可靠且能够满足工程精度要求。