基于动态交通信息的电动车辆剩余里程估计

准确可靠的电动车辆续驶里程估计结果能够为驾驶员安排出行提供依据,提高驾驶员对于电动车辆的驾驶信心。目前剩余里程估计方法往往忽略了交通环境复杂多变的特性,这使得估计结果与车辆实际可达范围存在较大出入。该文提出了基于动态交通信息的电动车辆剩余里程估算方法,利用动态随机路网模型反映交通环境的动态性与随机性,以保证估计结果能够充分考虑到交通环境随时间的变化波动。通过基于随机模拟的遗传算法对电动车辆行驶过程的能量消耗进行估计,并利用随机规划模型分析电动车辆的可达范围。研究结果表明:该期望值模型的估计结果能够有效控制高估与低估比率的幅值,同时相关机会模型的估计结果能够最大限度地抑制高估比例,得到保守的可达范围,因此可最终得到"内圈"与"外圈"的剩余里程估计结果。该剩余里程估计方法充分考虑了交通环境的动态性与随机性,相比于传统的里程估计方法,估计结果更为合理,且估计结果波动降低。     

随机森林在高光谱遥感数据中降维与分类的应用

高光谱数据的特征数目庞大,而且波段之间存在冗余信息,对高光谱数据进行分类的成本较高,因此需要提取合适的特征达到提高效率的目的.随机森林作为一种热门算法,广泛应用于各种分类、特征选择等问题中,均取得了良好的效果.本文选择北京小汤山农业试验区的OMIS高光谱影像作为研究数据,利用随机森林算法计算每个特征的重要性指标并对其排序,针对面向精度和效率的特征选择策略,使用RF-RFE波段选择方法去除价值低的特征分别得到最佳波段组合,实现高光谱数据降维,进行随机森林、支持向量机分类.实验结果表明随机森林分类精度为72.82%,SVM分类精度为65.21%,随机森林分类器优于SVM,是一种较好的高光谱数据分类器.     

大维广义Beta矩阵极限谱分布函数

在Beta矩阵定义的基础上,针对运用大维Beta矩阵的极限谱分布函数的形式及其线形谱统计量的中心极限定理,可以得到检验函数的置信水平,却无法得到准确的势函数问题,进行了拓展,给出了广义大维Beta矩阵极限谱分布函数,由此不仅可以得到检验函数的置信水平,还可得到准确的势函数.     

随机荷载下索梁结构拉索参数振动分析

采用拉索参数振动和索-梁-塔相互振动的有限元方法,以1993年Fujino进行的索梁结构试验模型为对象,进行随机荷载下拉索参数振动计算和分析.结果表明,当随机荷载强度达到一定水平时拉索发生参数振动,横向振动位移远高于主梁位移;三自由度的理论解析法只适用于主梁竖向一阶频率与拉索横向一阶频率之比为2∶1的索梁结构,对于主梁竖向二阶频率与拉索横向一阶频率之比为2∶1的索梁结构,该方法求得的主梁竖向位移偏小.     

基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

Hilbert空间中均衡问题与渐近非扩张半群的迭代算法的强收敛性

针对均衡问题和渐近非扩张算子半群的公共元问题,提出一个新的迭代算法,在合适的条件下,证明了由此迭代算法生成的序列的强收敛性定理.     

随机凸幂凝聚算子的随机不动点定理

在Banach空间研究了随机凸幂凝聚算子不动点的存在性问题,获得了几个新的不动点定理.并推广了随机凝聚算子的不动点定理.     

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘RSS的定位算法

针对基于接收信号强度(received signal strength,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法.在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验.仿真结果表明,提出的MMSE+ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高.     

大地电磁数据的改进随机爬山反演算法研究

对随机爬山算法的新模型产生方式进行改进,并针对大地电磁线性反演依赖初始模型易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进随机爬山的大地电磁反演算法,利用该算法对大地电磁一维层状介质G,K,HK型地电模型数据进行反演实验,在无噪声情况下反演结果和模型基本一致;在加入5%和10%噪声后,反演结果良好.数值实验结果表明,该反演算法不依赖于初始模型,具有较好的全局优化能力和抗噪声能力,能有效反演大地电磁数据.     

基于跨层建模的随机频谱接入新机制

针对用户呼叫层和分组层的不同运行机制,建立了认知无线电网络呼叫层和分组层相互关系的跨层马尔可夫模型,推导了次用户的呼叫阻塞概率和分组时延的表达式,提出了一种基于跨层建模的随机频谱接入新机制,并对认知无线电网络进行了系统级仿真.结果表明,文中模型能够准确地评估认知无线电网络的性能,随机频谱接入新机制可同时保证次用户呼叫层和分组层的性能要求.