模糊理论在高层建筑施工安全评价中的应用研究

根据高层建筑施工特点,建立了高层建筑施工安全评价指标体系,并通过多级模糊综合评价法对高层建筑施工现场进行了评价。     

客运信息系统在铁路建设中的应用

随着铁路客运专线要求的越来越高,铁路客运专线信息系统建设需要不断加强和完善。本文在客运专线信息系统必要性分析的基础上,对其构成进行了分析,并对铁路客运专线信息系统的构建进行了阐述,研究结果具有重要的应用价值。     

模糊综合评价理论在职称评定中的应用

用模糊综合评价法进行职称评定,使职称评定更加量化,更加合理。     

模糊数学理论在建筑安全综合评价中的应用

研究了模糊数学理论在建筑安全综合评价中的应用，并提出了一种定量化的多级综合评判方法，该方法为今后的建筑安全评价提供了参考依据。     

最短路径算法在铁路客运系统中应用的研究

指出在铁路客运系统中直接引用Ｄｉｊｋａｓｔｒａ的最短路径法所造成的内存资源浪费问题，并提出了一套简便易行的解决方案。     

模糊测度理论在大坝安全智能决策支持系统中的应用

由于大坝安全性态综合评价是一个多层次、多指标的复杂分析评价问题,既要考虑单个测点、单个项目反映的大坝局部安全性态,更要考虑大坝多个测点、多个项目反映的大坝整体安全性态,为此提出了安全评价集的表示方法.通过对安全评价判据的分析,结合模糊集理论,研究了大坝安全评价判据的表示方法、结论表达,以及综合评价等不确定因素的处理方法,应用模糊集理论对大坝的安全状况作出评价,建立了大坝安全综合评价模型.应用实例表明,该模型是可行的.     

多目标优化的模糊解法中目标权重的处理方法

配合多目标优化的模糊解法，提出一种多目标优化中目标权重的处理方法：即不赋予各目标以相应的权数，而是针对各单目标模糊最优解，选取不同的隶属函数类型和调整隶属函数中的参数，来达到调整各目标权重的目的，研究不同的隶属函数类型及其参数对多目标最优解的影响规律，给出了具体算例。     

模糊评价数学模型在企业安全评价中的应用

模糊评价是利用模糊数学的基本理论———隶属度将模糊信息定量化 ,再对其进行定量评价得出科学结论的一种方法。该方法在国内外运用都较普遍。在对某企业影响事故的主要因素和综合管理实际状况广泛调查 ,建立评价模式 ,并由若干专家投票确定各子因素权重的基础上运用该方法进行安全评价 ,因而具有针对性强 ,实际效果好的特点 ,对于指导工业企业的安全生产具有较好作用 ,值得推广。     

基于粗集理论的模糊知识权重计算方法及其应用

文章给出了一种模糊专家系统中基于粗集理论的模糊权重计算方法,通过专家经验所得到的主观权重和由粗集方法得到的客观权重进行综合,定义了模糊知识的综合权重。并给出了在羊疾病防治专家系统的应用。     

基于权重优化的高速公路运营安全评价算法

为客观对比和分析多条高速公路交通运营安全状态,解决基于评价指标体系的高速公路运营安全评价中各评价指标权重确定问题.在分析高速交通安全运营管理及环境特点并充分兼顾系统性、科学性、独立性、可操作性基础上,构建了由高速公路交通设施、交通安全管理、交通事故及严重程度三方面共13个评价指标组成的评价指标体系;构造了层次分析法(AHP)-熵权权重组合目标函数,并求解得到在线性组合情况下,AHP权重和熵权权重各占50%时组合最优.在此基础上提出线性组合权重最优评价算法并进行了案例分析,分析结果表明,该算法可以合理地对高速公路运营安全进行对比和排序分析.     

试析黑河地铁客运营销

本文叙述了黑河地方铁路局客运营销工作现状，分析了铁路客运市场发展趋向 ， 提出了四点拓展黑河地铁客运营销工作的建议。     

铁路客运需求分析与短期客流预测研究

旅客对于铁路客运的需求直接决定了铁路自身的运输生产,对历史旅客需求规律的准确分析以及对未来短期需求的准确预测对旅客运输组织的优化极为重要。为此,提出了基于Prophet模型的铁路客运量需求分析方法和基于Seq2Seq-Attention与Prophet非线性组合模型的短期客流预测方法。前者可以从长期的历史数据中分解出普适整个数据的客流时间分布特征,从而对过去的客运需求规律做出分析;后者利用神经网络进行非线性组合,以求在不同规模的数据集上充分发挥Seq2Seq-Attention网络与Prophet模型各自的优势,做出更精准的客流需求预测。通过实例验证表明,使用Prophet模型将客流历史数据分解成多种时间分布类型数据后在整个数据集上的误差仅有6.68%,同时Seq2Seq-Prophet模型在数据集上的预测效果好于组成它的单模型和其余既有方法。     

制定铁路旅客票价的策略模型与求解算法研究

城市间的多种运输方式存在着竞争关系,在给定需求下票价价格是各种运输方式的调节杠杆。本文提出了一个铁路旅客票价制定的双层规划模型。首先建立了一个描述用户多等级、路径多阻抗、多标准情况的变分不等式模型,并将其作为双层规划模型的下层模型,然后以铁路运营总收益为上层目标,建立了相应的双层规划模型,同时设计了求解此模型的基于混沌-修正投影算法的启发式求解算法。结果表明,本文提出的票价价格制定机制是合理的,有望为有关部门的定价机制提供理论依据。     

广义模糊综合安全评价模型及其在铁路桥梁评价中的应用

通过对模糊综合评价的研究及其在安全评价中的应用,总结并建立了广义模糊综合安全评价模型。该模型通过对影响评价系统的因素进行分类、整理,并分配其权重,对每个因素进行打分,将模糊的安全信息定量化,然后通过模糊数学的方法计算出系统的得分,从而对系统的安全状态进行评价,并应用该模型对某铁路桥梁进行了安全现状评价。     

基于模糊理论的关键词识别算法

针对关键词发音相似易混淆及反词模型难确定、难训练等问题,提出一种结合模糊理论的方法,利用模糊C均值聚类算法对候选关键词进行2次聚类,同时将新的聚类中心作为反词模型进行最后确认.实验结果表明,这种方法使识别率得到了显著的提高.     

位势法在交通优化问题中的应用

研究了单源多汇交通优化问题及其重要性质,提出了单源多汇交通优化问题的位势法,该算法以关于费用的最短路程为初始势,以非零流的最小费用流为初始流;用标号法找可行的增广链,在标号过程中若某点不满足平衡要求则由到达该点的可行的增广链增广最小费用流的流量;以弧割为工具,计算最小费用流的势的最大调整量,并修改最小费用流的势.算例证明了算法的正确性和复杂性及算法的有效性.     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

基于免疫理论的仿生优化算法

提出一种新的仿生优化算法——自适应免疫克隆混合优化算法。介绍了仿生优化算法的基本思想及实现过程。以多峰值函数Camelback寻优为例,通过测试函数的计算结果,以及与基于信息熵的免疫算法和自适应免疫算法的仿真实验对比,证明了该算法对多峰值函数寻优的有效性,既可以大大减少计算量,又能改善种群的多样性,可快速达到全局最优,在优化领域具有广阔的应用前景。     

一种基于模糊理论的AHP改进算法

针对AHP算法实际应用存在的不足，利用无条件模优越集理论和模糊代数理论对AHP做了进一步改进，减少了繁多的权数确定与一定性检验过程，使其更加更于操作和实际应用。