基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测

针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.     

A new algorithm for non-newtonian flow and its application in mould filling process

The simulation of injection molding process requires a stable algorithm to model the molten polymer with non-isothermal non-Newtonian property. In this paper, a staggered and iterative scheme is particularly designed to solve the velocity-pressure-temperature variables. In consideration of the polymer characteristic of high viscosity and low thermal conductivity, the non-Newtonian momentum-mass conservation equations are solved by the Crank-Nicolson method based split (CNBS) scheme, and the energy conservation equation with convective character is discretized by the characteristic Galerkin (CG) method. In addition, an arbitrary Lagrangian Eulerian (ALE) free surface tracking and mesh generation method is introduced to catch the front of the fluid flow. The efficiency of the proposed scheme is demonstrated by numerical experiments including a lid-driven cavity flow problem and an injection molding problem.     

基于布尔可满足性的动态路径优化算法

在对现有的经典路径优化算法性能进行分析基础上,指出现有算法的缺点。通过对布尔可满足性理论的研究,提出基于布尔可满足性的路径优化算法,并结合记忆机制,将其应用在动态路径优化中,减少最短路径的搜索时间和不必要的重复搜索,体现该算法的优势。最后,利用该算法对一简单路网进行验证。     

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为研究整个区域内高速铁路客运和五定班列货运线网建设对产业转移及其出口产品运输格局的影响,从微观的企业选择行为角度出发,基于铁路客货线网建设的波及效应,以产业中所有企业的总生产成本最低及其从业的劳动力总生活质量(QOL)最高为目标,构建组合优化铁路客运和货运线网的双目标混合整数规划模型.以泛珠三角地区为例,运用双层遗传算法进行数值计算.结果表明,优化的铁路客货线网将不但改善内陆至沿海地区的客货运输状况,而且促进沿海地区的产业向内陆转移,使得大量出海货物除选择珠三角港口群之外,还选择开行五定班列货运专线的其他港口.     

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综合考虑枢纽内线路复杂、换乘量大、换乘效率低等问题,分析了枢纽换乘的相关特点. 建立了基于枢纽站点的区域协调调度换乘优化模型. 模型综合考虑了车辆驻站时间变化对车辆到站时间的影响,将车辆在枢纽站点的驻站时间设为一个松弛变量,以车辆在区域内枢纽站点的相遇次数作为目标函数. 通过求目标函数最大值,确定线路车辆在各枢纽站点的最佳发车时间及驻站时间,从而使区域内在枢纽站点的总体换乘时间最短,换乘成本最小. 模型利用遗传算法求解. 经算例验证,算法可有效提高区域内枢纽站点的换乘效率及公交运营服务水平.     

重大灾害条件下基于GIS的最短路径改进算法

利用经典的Dijkstra算法,对重大灾害条件下Dijkstra算法进行了改进,构建了惩罚因子函数,结合GIS软件二次开发模块,通过Visual C++6.0实现了复杂网络的分析功能。分析了重大灾害条件下节点数量对于道路可靠性以及最优路径选取的影响,综合考虑距离、行程时间以及节点数量因素,证明了改进Dijkstra算法对于最优路径选择的优越性。分析结果表明:利用改进Dijkstra算法、经典Dijkstra算法计算出的路径节点数分别为31、59,行程时间基本相同。可见,改进算法能有效减少疏散路径中的节点数量,降低车辆在节点处的延误损失和风险。     

汉诺塔问题的非递归算法设计及可视化实现

讨论了汉诺塔问题的经典递归算法,并基于二叉递归树对算法进行研究,得出了一种不使用堆栈技术的非递归解法,最后在.NET可视化开发环境下设计程序,分别用递归与非递归算法求解指定规模的汉诺塔问题,动态模拟了求解过程中盘片的移动效果。     

Apriori算法在汽车销售客户分析中的应用

文章以4S店客户信息数据库作为研究对象,利用数据挖掘中关联规则挖掘算法Apriori,挖掘出已成交的客户特征和规则,对分类结果进行分析,并在某品牌4S店销售汽车过程中借鉴这些规则,有针对性的地进行引导销售,从而提高了销售成功率。     

考虑改航策略的终端区到达航班优化调度模型及算法研究

在恶劣天气条件下,仅采用调速与空中等待等传统的流量管理方法将导致终端区到达航班大量延误.为此,需要研究恶劣天气下航班改航策略,并将其与传统流量管理方法结合起来.文章引入改航航班等待时间这一决策变量,建立了考虑改航策略的到达航班优化调度模型,并根据航班实际改航情况,对模型进行了简化处理,采用改进遗传算法对模型进行求解.对...