基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择

针对混沌时间序列相空间重构C-C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。

水中目标辐射噪声的听觉特征提取

运用听觉心理学的最新研究成果,在3个层次上模仿人耳的处理机理,提出了基于听觉模型的水中目标辐射噪声的特征提取方法。为压缩特征维数,选择可分性最好的特征,采用了基于距离准则的特征选择。水中目标识别实验结果表明,水中目标辐射噪声的听觉特征具有比较高的类别可分性。

基于奇异值分解的混沌时间序列Volterra预测

提出一种用于混沌时间序列预测的奇异值分解Volterra滤波器．在Volterra滤波系数计算过程中，采用奇异值分解的方法得到线性方程组的最小二乘解．4种混沌序列的预测实验表明：该滤波器对混沌流的预测性能远优于NLMS自适应Volterra滤波器，前者的一步预测相对误差比后者小3～4个数量级．

城市公交问路系统——GIS在城市公交管理中的应用

公交问路系统是地理信息系统在城市公交管理中的重要应用 ,以可视化界面为乘客提供公交站点、线路的设置和运营信息。输入起讫点 ,系统将自动为乘客提供最佳乘行方案。同时 ,公交规划和管理部门使用本系统可进行公交线路网的调整 。

基于稀疏Volterra滤波器混沌时间序列自适应预测

针对混沌时间序列预测问题,提出了一种稀疏Volterra滤波器,该滤波器采用归一化最小均方自适应算法进行多次训练,每次训练只保留滤波系数矢量和输入信号矢量的有效分量进行下一次训练,从而将Volter-ra滤波器的有效滤波系数个数减至最少,降低了预测模型的复杂性。四种混沌时间序列的预测实验表明:该滤波器可同时实现对混沌流和混沌映射的建模与预测,可有效地减少滤波器的滤波系数个数,能在不损失预测精度的前提下,降低预测模型复杂性。

城市道路交通流监测数据最优汇集时间间隔分析

针对传统的交叉验证均方差模型在确定交通流监测数据最优汇集时间间隔研究方面存在的不足,以交通流量、时间平均速度、占有率等3个交通流基本参数来表征城市道路交通流运行状态.在传统的交通状态交叉验证均方差估计方法的基础上,提出了一种改进的基于交通状态矢量的交叉验证均方差模型,以估计不同汇集时间间隔时交通流监测数据的波动性.然后,构建了基于交通状态矢量的均差值假设检验,并采用t检验方法寻找交叉验证均方差值变化的拐点,以确定交通流监测数据的最优汇集时间间隔.以昆山市城市道路车辆检测器实际采集的交通流数据为例,对不同等级城市道路交通流监测数据的最优汇集时间间隔进行了量化分析.结果表明,在实际应用中,城市道路交通流监测数据的最优汇集时间间隔可以选取为5 min.

基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测

针对混沌背景弱信号检测问题,提出了一种基于Volterra滤波器的混沌背景弱信号检测算法。在Volterra滤波系数计算过程中,采用了解线性方程组算法代替原有的自适应算法,提高了混沌预测精度以及混沌背景中弱信号检测性能。仿真结果表明,本文所提出的算法在信混比达到-70dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号。

基于MFCC的舰船辐射噪声特征提取

将MFCC特征参数应用于舰船辐射噪声特征提取 ,从理论上分析了MFCC特征参数表示水声信号的有效性。通过实验选择了Mel滤波器个数和MFCC阶数 ,并用AR特征参数与MFCC特征参数作了比较 ,实验结果证明 ,基于MFCC的特征参数对新目标的识别率以及抗加性噪声的性能要优于AR特征参数。

大容量快速公交系统模式与规划选择方法研究

我国大部分城市正经历着城市交通系统的重构,公共交通成为城市交通发展的重点。分析大容量快速公交系统的概念、不同类别、适用范围和发展原则;研究和提出SP和RP相结合的规划基础数据调查采集方法、数据分析的正交试验方法,可利用较少的试验次数测算出不同方式对客流分担变化的敏感性;利用选择行为的效用最大化理论和Logit模型建立大容量快速公交系统规划选择模型,给出模型变量、模型结构、数学函式和求解方法;根据选择模型并结合集计分析方法,提出基于各类大容量快速公交系统方式客流分担效果的模式选择过程和方法,以客流分担率高者作为优选方案。利用该方法,结合其他相关因素,可为我国大城市选择适用的大容量快速公交系统模式提供决策支持。

基于手机信令数据的昆山市职住分布与通勤特征分析

城市交通问题愈发严峻,利用手机数据探究职住分布及通勤特征分析符合智慧城市和"四个交通"中智慧交通的发展理念,对推动交通运输现代化发展有着重要意义。当前,手机信令研究主要集中在职住空间识别方面,而对识别出来的职住状况背后的原因以及通勤等方面缺乏系统研究。本文以昆山市为研究对象,基于手机信令数据提取用户职住地信息,分析其职住空间分布特点,并在此基础上分析昆山市职住空间分布和通勤交通现状。

基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测

将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,提出了一种基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测算法。最小二乘支持向量机的训练过程遵循结构风险最小化原则,解决了传统机器学习的模型选择与过学习问题、局部极小问题等。仿真结果表明,本文算法在信混比达到-70 dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号。

基于离散选择模型的交通需求管理建模实证研究(英文)

针对现有交通需求预测模型构建过程中忽视交通需求管理要求及缺乏政策敏感性等问题,建立了基于离散选择的交通需求预测模型并论证了其对交通需求管理的适应性. 建立包括个人社会经济特征、时间和价值3 个变量的私人小汽车-公交车离散选择模型,并通过停车收费和公交优先 2 种交通政策来评估模型的政策敏感性. 实证结果表明: 出行选择对停车收费政策敏感性不强,表现为 88. 41% 的出行者对停车收费政策不敏感; 出行选择对公交优先政策敏感性较强,表现为 67. 70% 的私家车出行者及 77. 02% 的公交车出行者对公交优先政策敏感. 基于离散选择模型的交通需求预测模型具有政策敏感性,在满足需求预测基本功能的同时对需求管理具有很好的适应性.

基于宜兴市居民出行特征的客运交通发展对策研究

居民出行调查是城市交通规划、建设和管理的基本依据。本文根据宜兴市2002年居民出行调查的有关数据,对人均出行次数、平均出行时耗、出行方式构成、出行目的和出行时间分布等进行了分析,并在此基础上,结合宜兴市交通现状及城市总体规划,从优先发展公共交通、重视自行车交通、控制摩托车发展、加强交通管制、强化市场机制、加强企业管理和政府扶持相结合以及颁布公交行业服务标准等方面,提出了宜兴市客运交通发展的几点对策。

Bark子波变换的改进及其在水声目标分类中的应用

该文在Bark子波的构造的基础上 ,提出一种改进的子波变换。该子波变换在Bark子波变换的非线性映射中引入伸缩尺度参数 ,以及改变Bark子波母函数的相关参数 ,实现了更为灵活的频域划分。然后基于改进的子波变换进行水声目标特征提取 ,及分类实验。实验表明 。

路阻函数关系式推导及其拟合分析研究

路阻函数在交通分配过程中左右着路径的选择,目前广泛采用的路阻函数是美国公路局提出的BPR函数,但笔者在交通分配的实践过程中使用美国公路局推荐BPR参数得到的结果并不理想。论文推导了路段流量和路段通行时间之间的关系式,比较了BPR函数和推导关系式之间的差异,对推导关系式进行了指数抛物线拟合,并具有良好的效果(相关系数0.99),拟合方程可以作为路阻函数代替BPR函数。论文还对非拥挤路网的BPR函数参数进行了拟合,并获得较好效果。

Mixed Logit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用,但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。在分析了Logit模型固有的两个缺陷和Mixed Logit模型的良好性质后,比较了Logit模型与Mixed Logit模型的差异,对Mixed Logit模型的算法进行了研究,并借助SAS统计软件提供的仿真算法给出了详细的工程实践应用范例。结果表明,Mixed Logit模型有着更丰富的物理含义,对个人出行交通方式选择行为的描述更符合实际。

都市圈轨道交通客流预测方法研究

传统的城市交通客流预测方法已不适用于群落城镇构成的都市圈的规划。分析了都市圈交通规划与传统城市交通规划的差异 ,界定了都市圈轨道交通的功能层次。以轨道交通和汽车的交通竞争关系提出了吸引范围的竞争模型 ,并以此标定了轨道交通站点的吸引范围。结合线网规划 ,通过节点分析和交通小区分析 ,提出了结合交通调查的趋势客流预测方法和诱增客流预测方法。方式分担模型采用了Logit模型 ,选择表征时间和费用的四个因素 (步行时间、等车时间、在乘时间、交通费用 )

高速公路紧急救援服务点选址模型的研究

在总结高速公路紧急救援服务点选址原则基础上,应用应急系统选址主要模型——集合覆盖模型和最大覆盖模型,初步解决了高速公路紧急救援体系中多个服务点选址问题。然后,分别建立了服务点安置费用相同和不同情况下的集合覆盖模型,并给出模型解法步骤,介绍了最大覆盖模型。最后,通过算例阐述了应用模型解决高速公路多个紧急救援服务点选址问题的策略和求解过程,计算结果表明,该模型在解决多个服务点选址问题时具有较好效果,为决策者在成本和实际需求之间权衡、最终确定服务点选址方案提供了依据。

海底混响中基于前后向预测模型的信号检测

提出了一种基于径向基函数神经网络的具有更高建模精度的前后向预测模型,并用该模型对海底混响时间序列进行建模,以模型对于声纳接收信号的一步预测误差作为检验统计量,检测海底混响中的微弱目标回波信号.对湖试单频波束数据的处理结果表明,前后向预测模型对于波束信号包络的归一化预测误差比前向预测模型小约1个数量级,两种预测模型对于波束信号包络的预测误差都可以用作检验统计量,较好地检测出混响中的目标回波.

出行距离分布模型及参数研究

为研究城市交通规划中出行距离的分布特征,在一定假设条件下,运用概率统计理论推导出行距离的概率分布函数形式,用10座城市的居民出行资料对其进行拟合,验证了该假设条件的合理性,分析了函数参数的相关影响因素,如城市规模、城市形状和交通结构等,对其进行量化与非线性回归,得到出行距离的概率分布函数的一般形式,最后,就不同规模城市分析了分布函数参数的取值范围。研究结果表明:出行距离的分布符合瑞利分布,特大城市和大中城市分布函数参数的取值范围分别为0.035～0.076和0.042～0.100。