仿紧集上新型抽象广义双拟变分不等式

笔者在本文应用文献[1]中得到的极大极小不等式研究了仿紧集上新型抽象广义双拟变分不等式解的存在性问题.     

交通信号协调控制方案过渡优化算法

建立了信号控制方案过渡前后的交叉口相位差调整量关系方程组,针对各交叉口过渡信号周期的允许取值范围,利用交叉口相位差调整比例的极小极大原理,提出了单周期对称调节过渡算法与N周期加权调节过渡算法。分析结果表明:单周期对称调节过渡算法将在满足一次过渡条件下,实现交叉口相位差实际调整量最大值的最小化;N周期加权调节过渡算法则可以综合考虑各交叉口过渡信号周期的不同允许取值范围,根据交叉口相位差最大调整比例的最小化要求,通过N个过渡信号周期最终实现协调控制方案的快速平滑过渡。与其他过渡算法相比,N周期加权调节过渡算法实现了对于控制区域内交叉口相位差调整量的整体优化,使过渡方案能够更好地满足不同信号交叉口的控制需求,具有更广的适用范围与实用性。     

基于Minimax目标函数的多宗量稳态热传导反演

基于Minimax目标函数,建立了求解稳态热传导反问题优化新模型,并应用BFGS算法进行求解.同时考虑了非均质的影响,对热物性参数和边界条件进行多宗量组合反演,并对信息误差和初值作了初步探讨,数值验证给出了令人满意的结果.     

基于最小最大概率回归的混沌时间序列全局预测

提出了使用最大化最小概率机器回归MPMR方法进行混沌时间序列的全局预测,在分析最大化最小概率机器MPM及用于回归的原理的基础上,MPMR方法被用于Mackey-Glass混沌时间序列多步预测.在对该序列进行1至20步的预测中,MPMR方法较局步加权线性回归方法具有更好的预测效果.核函数形状参数及回归管道宽度ε的选取将直接影响MPMR回归技术的系统性能,试验中我们使用了交叉验证的方法确定这两个参数值.试验证明,核函数形状参数和回归管道宽度取值都为2和3的情况下,预测效果更为理想.     

仿紧集上新型抽象广义双拟变分不等式

笔者在本文应用文献[1]中得到的极大极小不等式研究了仿紧集上新型抽象广义双拟变分不等式解的存在性问题.     

仿紧集上的一类新型广义双拟变分不等式

建立了一个新的极大极小不等式,并利用它研究了仿紧集上一类新型广义双拟变分不等式解的存在性问题.     

基于Minimax目标函数的多宗量稳态热传导反演

基于Minimax目标函数,建立了求解稳态热传导反问题优化新模型,并应用BFGS算法进行求解.同时考虑了非均质的影响,对热物性参数和边界条件进行多宗量组合反演,并对信息误差和初值作了初步探讨,数值验证给出了令人满意的结果.     

基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法

为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。