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.     

基于遗传算法的近红外光谱建模样品集优化研究

探讨遗传算法优化方法在南丰蜜橘内部品质可溶性固形物的建模集样品选择中的应用,根据优化结果建立了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型。研究选择的波长范围为350—1800nm,应用遗传算法优化建模集样品,优化后建模集样品数量由89个减少到36个,累积变异系数达到99．99％,交互验证均方根误差达到最小。研究结果表明：优化后的建模样品数量大大减少,且保证了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型的稳定性。     

A novel approach to design robust fault detection filter for networked control systems

In this paper, an approach for designing robust fault detection filter (RFDF) of networked control systems (NCSs) with unknown inputs is studied. The design aims at implementing the optimal trade-off between robustness of unknown inputs (including the item produced by networked-induced delay) and sensitivity of fault. The key design issue is to introduce an optimal fault detection filter based on NCSs with the control law compensation as the reference residual model of NCSs and to formulate the RFDF design as a model-matching problem. By applying H _∞ optimization technique, linear matrix inequality (LMI) approach is given to solve the model-matching problem. The validity of the proposed approach is shown by a numerical example.      

新建交通小区配套道路网络设计模型与算法

研究城市发展过程中新建交通小区的配套道路网络设计问题,提出将新建交通小区与现有路网科学合理连接起来的方法。首先用双层规划法建立该问题优化模型,该模型在考虑交通用户出行行为的情况下,可以确定最优的新建路段选址方案及通行能力设计方案;然后基于粒子群优化技术,设计一个启发式求解算法。最后用一个简单的网络例子验证并分析模型与算法的有效性。     

空管班组的建设和优化分析

提高人力资源的利用率及工作效率是空管班组资源管理的最终目的。通过分析目前我国空中交通管理系统中空管班组现状,提出合理的空管班组建设原则,并论述具体的实施方法。     

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分析了信号交叉口的机动车和行人的运行特性,考虑了行人过街与机动车运行的相互影响,为满足行人的安全过街,在两相位交叉口信号配时中加入行人行走的迟起、早断时间。考虑行人过街的需求,在信号配时中将行人过街的最大延误时间以及行人过街的总延误纳入到交叉口信号配时优化模型中,提出以周期、停车率、饱和度、排队长度、行人最大允许延误时间、机动车最大允许延误时间作为约束条件,以机动车和行人的总延误最小为优化目标,建立交叉口信号配时的优化模型,给出求解方法,为信号交叉口的优化配时提出新的思路。     

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针对台风、飓风等可预报自然灾害,在其登陆城市之前一定的安全时限内,大规模区域路网疏散的交通管理问题进行了研究。基于最优化理论与微观交通仿真相结合的方法,构造了面向区域疏散交通管理的双层建模框架。上层模型（最优化层）以修正元胞传输理论为基础,构建了适用于大规模路网疏散的交通管理方案优化模型,其输出的疏散交通管理策略备选集合,输入到下层模型（微观交通仿真模型）中,从而在微观层面考察驾驶员行为反应等上层模型难以捕捉的疏散特性,进而制定最优的疏散交通管理方案。案例分析的结果表明,该框架兼具最优化方法与微观交通仿真方法的双重优点,能够较好地服务于区域疏散交通规划与具体的区域疏散交通管理实践。     

Asymmetric PCR method in generation of HBV ssDNA for pyrosequencing

Objective To explore the optimal primer ratio and concentration of asymmetric polymerase chain reaction (A-PCR) in producing hepatitis B virus (HBV) single-stranded DNA (ssDNA) for pyrosequencing. Methods A-PCR was carried out to generate HBV ssDNA with forward to reverse primers of different ratios (50 : 1, 100 : 1) and concentrations (13. 0 pmol/25μL and 0.14 pmol/25μL, 19. 5 pmol/25μL and 0. 21 pmol/25μL), and the product yield and quality were compared respectively. Results The forward to reverse primer ratio of 50 : 1 provided better yield and concentration of 19. 5 pmol/25μL and 0. 21 pmol//25μL generated a clearer band. Conclusion A simple and feasible method to produce HBV ssDNA for pyrosequencing in batch is established.     

弹性需求和多用户随机平衡下的连续网络设计

连续平衡网络设计问题是在连续决策变量的条件下,寻找最优的用于道路网络中某些路段扩建的投资决策方案。文中从代表性消费者理论出发,建立了该问题的基于弹性需求和多用户类型随机用户平衡的双层规划模型,并考虑了路段能力约束。基于双层模型求解的复杂性,设计了基于混沌优化方法的启发式算法,实例计算结果表明该模型与算法是有效的。     

样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。