一种基于膜计算的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法运算速度慢,收敛精度低,易陷入局部最优等问题,基于膜计算思想,通过引入差异因子,提出一种改进的自适应人工鱼群算法.算法采用膜计算的层次结构和交流规则,以保持鱼群的多样性,并克服其易陷入局部最优的缺陷.此外通过简化觅食行为,并根据种群中不同个体与种群规模的比例定义差异因子,对算法的视距、步长、拥挤度因子、尝试次数等进行自适应调整,改善算法的收敛精度和运算速度.实验证明,本文所提算法能够有效提高计算效率和收敛精度.

混合浮动车交通状态估计的样本数量研究

在保证GPS浮动车获取的交通信息准确可靠的前提下,如何确定浮动车数量是浮动车信息采集技术应用中的一个重要问题。在考虑数据有效性、浮动车运行速度和采样时间间隔等因素的基础上,重点考虑了浮动车样本的混合情况,分析了混合比例系数对样本数量的影响,通过对不同种类浮动车的计算模型进行融合,建立了面向道路网的浮动车样本数量计算模型。仿真实验表明:与前人模型相比,该模型更具合理性,并极大地提高了模型的实际应用能力。

基于uC/OS-Ⅱ的ARM9引导程序设计与实现

针对嵌入式设备专有引导程序开发周期长、移植困难,开源引导程序代码体积大、启动速度慢等问题,提出基于uC/OS-Ⅱ内核的ARM9引导程序设计方法。首先根据S3C2410处理器特点对uC/OS-Ⅱ内核进行移植;其次在分析uC/OS-Ⅱ内核启动流程基础上,设计基于uC/OS-Ⅱ内核的引导程序功能结构,建立功能调度任务和任务调度优先级,移植设备驱动和看门狗程序;最后分析内核引导程序完整启动流程与命令行功能,生成引导程序映像并与U-boot进行实验比较。实验结果表明,设计的引导程序体积小、启动速度快,提高了引导程序的可移植性,降低了引导程序的开发难度和开发周期,为引导程序的开发提供了一种新思路。

双前导车信息对交通流稳定性影响的分析

稳定性分析是交通流理论的重要问题之一,因为阻塞现象可视为动力系统的不稳定和相变。通过考虑双前导车信息的影响,获得了1个扩展的优化速度模型,借助稳定性理论得到了扩展模型的稳定性条件,同时运用非线性分析推导出mKdV方程来描述临界点附近的交通行为。数值仿真证实了分析结果,并表明考虑双前车更有效抑制交通阻塞。因此,次邻近前车对交通动力学有很强的影响,对稳定交通流起到重要作用。

基于分割分层模型的配电网负荷均衡快速算法

随着配电网规模的不断扩大,配电网负荷均衡算法的实时性越来越难以满足工程实用化的要求.基于此,提出了一种配电网负荷均衡的快速算法———基于分割分层模型的算法.该算法充分利用配电网拓扑结构信息和电量信息,采用寻找源点分支负荷大于负荷平均值的下确界负荷和小于负荷平均值的上确界负荷的方法来减少分段开关的组合数量,进而通过转移负荷的方法快速实现了配电网的负荷最优均衡.算例的仿真结果说明了该算法的正确、有效和快速性.

基于小样本公交浮动车数据的路段行程时间计算方法研究

路段行程时间是交通信息服务的一项重要内容,能够为公交到站时间预测提供技术支持。浮动车数据作为一种新兴的交通数据来源,是路段平均行程时间计算的有效手段,浮动车样本量是否充足对行程时间估计的精确度有较大影响。本文针对浮动车数据的路段行程时间估计中GPS数据样本量较少的问题,有针对性地提出了相应的解决方案,提出了一种在小样本浮动车GPS数据情况下的路段行程时间计算方法。本文根据浮动车数据的分布,将路段划分为不同的复合路段,之后根据复合路段的不同特征分别计算各复合路段的平均速度与影响因子,进而计算出目标路段的平均速度,得到目标路段的平均行程时间。

公交到达时间预测误差分析及模型改进

公交到达时间预测的改进是一个持续的过程。为了进一步提高公交到达时间预测的精度,对原有预测模型长期的测试结果进行分析,结合历史的预测结果和GPS数据分析总结产生误差的4个主要因素:数据质量问题、驾驶行为差异、道路交通特性差异及异常事件影响。最后针对前3个问题提出改进方案并进行试验验证。实际数据测试结果表明:改进后模型的公交到站时间预测的有了显著的提高(尤其是在之前预测精度较低的站点),整体上短时精度提高了1.51%,长时精度提高了1.88%,且改进后的模型更具稳定性。

基于道路缓冲区分析的地图匹配算法

针对目前城市交通中对浮动车数据匹配实时性差和匹配率不高的缺点,提出一种利用道路缓冲区的大规模GPS数据的地图匹配算法。在综合考虑GPS定位点精度以及道路宽度的基础上,构建道路缓冲区区域,通过分析道路缓冲区区域与路网中道路的对应关系以及GPS定位点与道路缓冲区区域之间的位置关系,确定GPS定位点所在的匹配道路。实验证明,算法不仅匹配率高,而且实时性强,在大GPS数据量下能较快地完成匹配过程,满足实际工程应用的要求。

基于预处理的城市路网拓扑结构构建算法

路网拓扑结构构建是最优路径规划的基础。针对MapInfo数据格式电子地图不具备拓扑结构,且现有拓扑结构构建算法精度低、效率差等不足,提出在路网拓扑结构构建前,应用缓冲区分析技术和计算区域质点等预处理方法,对原始路网不规则的关系进行分类和道路信息补充,以此为基础创建路段和节点图层,建立路网拓扑关系。应用该算法,在VB6.0开发环境和MapInfo二次开发控件MapX支持下,实现了重庆市路网拓扑结构的构建。实验结果表明,该算法构建精度和效率明显提高。

基于GPS探测车的道路交通状态估计技术

应用车载GPS探测车的运行数据来估计道路交通状态是目前交通检测领域的新技术。从该技术基本概念出发,重点对其中的数据采集和交通参数估计问题进行了探讨。结合英国浮动车数据系统(FVD)数据采集的优化模式及目前探测车最小覆盖率的研究,讨论了数据采集的效率与样本大小的问题。分析了目前典型的GPS探测车交通参数估计模型,如多元回归、神经网络、模糊推理及速度积分等模型。对该技术的进一步发展及在我国的应用前景进行了分析和展望。

射频识别在多品种小批量生产管理中的应用研究

针对多品种小批量生产环境下,生产过程难以实现精准管理的问题,采用射频识别标签标识车间重要生产对象,关键应用管控点部署交互式作业控制终端,自动、实时、准确、详细地获取车间物理环境的信息。在此基础上,构建相应的生产管理系统的体系结构和集成化运行模式。研究多源异构实时生产信息融合技术和基于组件技术的可重构生产管理系统实现方法。该系统已成功应用于重庆某企业摩托车装配线,取得了良好的应用效果。

轮式移动机器人智能变结构控制算法研究

针对参数摄动和存在外部扰动的轮式移动机器人的运动控制问题,设计一种多模态控制和模糊PID控制可相互切换的智能变结构控制器。从轮式移动机器人的运动学特性出发,根据轮式移动机器人误差的状况,提出多模态控制和模糊PID控制相结合的控制方法。同时,多模态控制按照误差的变化情况来划分控制模态,是一种更加合理地模仿人思维的控制方法。仿真结果表明,与传统的PID和模糊PID控制方法相比,能较好地弥补了系统参数摄动的影响,提高了机器人运动控制品质。

基于样条变换多元回归模型的摄像机标定算法

针对摄像机隐式标定算法中存在的样本点数少和精度要求高的矛盾,利用样条变换多元回归模型,提出一种改进的摄像机隐式标定算法。首先采集标定图片中有限个标定样本点的像素坐标和相应的世界坐标,然后通过样条变换建立像素坐标和世界坐标间的多元回归模型,获得二维图像在世界坐标系中的三维信息,完成摄像机的标定。算法发挥上述模型在标定样本点有限的条件下,对非线性关系映射能力强、局部性质独立的特点,实现整体标定效果的改善。理论分析和实验结果均表明,与基于多项式拟合的标定算法相比,该算法的标定速度与精度显著提高。该算法已成功应用于移动机器人视觉导航系统,提高了导航信息计算的准确度。

电力载波通信动态组网算法的研究

电力载波通信网络的不确定性使得其无法用一般的通信组网方法来组建网络,针对这一问题,设计了一种适用于路径寻优的改进遗传算法,该算法能够快速准确的对全局通信网络进行组网。首先通过遗传算法对所有的通信节点和通信路径进行全局搜索;当通信节点出现故障时利用遗传算法全局寻优的特性进行通信网络的组网,在组网过程中引入图的遍历算法思想和Dijkstra算法来克服遗传算法易收敛到局部最优解和处理规模小等缺点;最后根据小生境技术最优保留原则得到最优的组网结果。Matlab仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性,该算法提高了组网的快速性和准确性,能够满足电力载波通信动态组网的实时性和正确性要求,具有一定的实用价值。

基于小波神经网络的铝电解槽状态预测

针对目前国内对铝电解槽运行状况诊断存在的难度大、效率低等问题,着眼于与实时工况相区别而反应电解槽电解能力和稳定运行的电解槽状态的研究,设计了一种以小波包算法提取槽状态信息和建立了用非线性Morlet小波基取代传统神经元非线性激励函数的紧致型小波神经网络的槽状态预测模型。利用小波变换的时域局部化性质和神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽状态进行分析预测,克服了传统神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点。通过Matlab对状态预测算法进行编程。结果显示,相比传统的神经网络预测模型,铝电解槽的槽状态预测更加准确。

面向设备监控的LwIP协议栈扩展设计

针对远程设备监控中数据传输速度慢、传输距离有限、无法监控设备网络状态等问题,提出一种基于改进轻型IP协议栈(LwIP)的设备监控方案。在嵌入式ARM硬件平台和μC/OS-Ⅱ软件平台基础上,采用LwIP协议栈实现了监控终端网络通信功能。通过扩展LwIP中因特网信报控制协议(ICMP)模块中的报文应答机制,完成了对ICMP数据报文的监听和处理,以达到对远端设备的实时监控。实验结果证明了设计方案的可行性和实用性。

高速公路短时交通流量预测的改进非参数回归算法

针对非参数回归短时交通流量预测算法的状态向量选取问题,基于高速公路交通流量在空间上演变趋势明显的特点,提出交通流量预测的改进非参数回归算法。引入各上游断面车流到达当前断面的行程时间作为状态向量选取的依据,并根据各上游断面影响程度的不同,调整相似机制的计算方法。利用渝武高速公路微波检测器数据对该模型进行验证。结果表明,改进的非参数回归算法克服了固定状态向量定义不能满足同一断面不同交通状态的缺点,对各种交通状态具有更好的适应性,预测精度更高。

并行传送带式摩托车流水线调度模型与求解

针对一类摩托车制造柔性流水线中的调度问题,提出一种考虑工位差异的并行传送带式流水线调度模型。考虑不同在制品在生产线上不同工位的不同最大加工速度对传送带速度的影响因素,引入射频识别技术实时采集线上在制品的信息,通过及时调整传送带速度提高生产效率;根据生产实际需求,在生产线上不同种类在制品之间插入调整间隔,为更换车型提供准备时间。在此基础上,考虑模型以最小化最大完工时间为目标,采用基于极坐标编码的改进人工鱼群算法进行求解,说明了求解过程中的编码方法、母体迭代方式、人工鱼个体距离等关键技术。通过某摩托车生产企业的实际生产数据验证了该模型的有效性。

基于GPS浮动车数据的矢量地图校正算法

针对矢量数字地图生成过程中产生的误差以及传统校正算法精度低、无法校正拓扑错误等不足,提出通过对GPS浮动车数据进行聚类分析,提取GPS浮动车数据中隐含的道路节点位置信息,对道路图层进行校正的算法。应用该算法,在VB6.0开发环境和MapInfo二次开发控件MapX支持下,实现了重庆市江北区道路图层中部分快速路的校正,校正后的道路通过与Google Earth比较,发现校正后道路图层拓扑明显比校正前更加吻合实际的道路拓扑。与传统常规方法相比,该算法无需选取控制点信息,能够很好地修正路网拓扑错误,适合实际应用中的复杂情形。

面向S3C2440的U-Boot分析与改进

针对目前U-Boot引导程序无法从大页Nandflash启动,以及不能同时支持从Nandflash和Norflash启动的问题,在不改变代码通用性的前提下对U-Boot进行了改进。首先分析U-Boot阶段1的启动原理和U-Boot通用性的实现方法;然后依据S3C24加处理器提供的Nandflash存储启动机制以及大页Nandflash数据操作原理,修改阶段1实现代码,添加从大页Nandflash启动;最后利用大页Nandflash和Norflash存储器读写数据的差异性以及两种存储启动方式实现的不同机理,添加S3C2440处理器自动判断从何种存储器启动的代码,实现U-Boot兼容Nandflash和Norflash启动的改进。通过在基于S3C2440处理器的目标板上运行,结果证明对U-Boot所做的改进具有有效性,扩展了U-Boot的适用范围,增强了代码兼容性。