基于混沌分析的道路网交通流短时预测

道路网交通流短时预测是实现智能交通控制和诱导系统的基础,本文以实时采集的交通流数据为基础,运用状态空间重构和G-P算法进行交通流短期特性研究.具体而言,通过分析交通流的混沌特性确定交通流率时间序列的嵌入维数,重构相空间,并以重构的交通流率时间序列作为输入采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流率同时预测.研究结果表明,在道路网交通流短时预测方面Elman网络优于经典的BP网络,基于混沌时间序列分析的Elman网络不仅能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于无重构的神经网络.     

基于RBF神经网络的短时交通流预测

根据短时交通流的特性，以神经网络技术为基础，构建短时交通流预测的神经网络模型，并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。     

基于小波分解与重构的交通流短时预测法

交通流短时预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一 .随着预测时间跨度的缩短 ,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性 ,使得一般的预测方法难以奏效 .本文探讨了小波分析在交通流短时预测中应用的可行性 ,提出了一种基于多分辨率小波分解与重构的交通流短时预测方法 ,介绍了该方法的原理 ,讨论了模型参数的确定 ,给出了仿真实验研究结果.     

基于小波分析的随机交通流组合预测方法研究

针对单一交通流预测方法对短时随机交通流预测适用性不强的问题,为适应交通诱导和信号控制的需要,提出了基于小波分析的短时交通流RBF神经网络及Markov链组合预测方法。在充分分析短时交通流随机特性的基础上,建立了短时交通流组合预测模型,并进行了实例仿真分析,结果表明组合预测较单纯神经网络预测方法预测精度显著提高,在交叉口实时交通控制中具有较好的适应性。     

非参数小波算法的交通流预测方法

及时准确地进行交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一.随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低.本文应用非参数回归理论并结合小波分析算法,将交通流数据按不同频道分解,然后重构信号时舍去噪音频道,得到光滑的交通信号曲线,进而利用非参数方法中的最近邻规则对未来交通流进行预测.经过实测数据验证,算法能对交通参数做出很好的预测.     

基于K-邻域非参数回归短时交通流预测方法

实时、准确的短时交通流预测是交通控制与诱导中的一个关键问题和难点.非参数回归是解决短时交通流预测问题的较好方法,但是案例库生成难和搜索速度慢是其目前实际应用的两大障碍.为此,提出一种基于平衡二叉树的K-邻域非参数回归(KNN-NPR)的短时交通流预测方法,采用聚类方法和平衡二叉树结构建立案例数据库,以提高预测精度和满足实时性要求.给出了预测示例说明了方法的有效性.     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

基于投影寻踪自回归的短时交通流预测

厦时准确地进行交通流短时预测是智能运通系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）与先进的出行者信息系统（ATIS）研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短，交通流量的变化显示出越来越强的不确定性，使得一般方法的预测精度大大降低。例如：非参数回归的算法是一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法，在变通流预测中发挥了很大的作用。但随着样本数据维数的增加．存在“维数祸根”的现象。针对目前短时交通流预测存在的问题，本文提出一种基于投影寻踪自回归技术的短时交通流预测模型，解决了“维数祸根”和高维数据闻的非正态、非线性问题。经过实测数据验证。谊算法完全满足实时交通流预测的需要。     

基于Hough变换的交通流状态辨别方法

交通流状态辨别在智能交通系统中起着十分重要的作用。本文根据对交通流状态辨别研究的分析,提出基于Hough变换方法和模糊C均值聚类方法的交通状态辨别方法。其中,基于Hough变换的图像识别方法用于交通畅通流的辨别,模糊C均值聚类方法用于其它交通状态分类。而且利用快速路固定型交通检测器实时数据进行了实证分析,且与模糊C均值聚类方法进行了对比分析。分析结果表明本文方法与FCM方法相比,更符合于三相交通流理论,且满足城市快速路交通流的特征。该方法可用于交通流状态分析。     

面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型

针对我国城市交通特点，在改进经典的高速道路网宏观交通流模型METANET的基础上，提出了面向控制的城市快速路网宏观动态交通模型。该交通模型能够更好地描述快速路出口匝道流出能力受限、快速路主线起始点车流以及快速路主线车速控制等现象。对上海高架快速路的实际交通流数据进行了仿真研究，结果表明该模型较好地反映了城市快速路交通流的动态演化特征，可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

基于仿真优化的集装箱港口大门作业调度研究

提出基于仿真优化的集装箱港口大门通道作业的调度优化方法.首先,建立了大门作业的离散事件仿真模型和调度优化数学模型;其次,设计了启发式Tabu搜索算法和仿真模型相结合的仿真优化方法;然后,结合仿真自动化方法和在线数据库实现了仿真优化系统;最后,用实例验证并分析了本方法的有效性及效率问题.结果表明了本方法对在线、实时作业调度优化问题的适用性.     

基于HLA的协同仿真运行研究

对应基于HLA的多领域建模，提出基于HLA的协同仿真运行。对HLA的标准MOM交互类进行扩充，增加有关仿真运行暂停、继续，仿真撤销，仿真结束的交互类；定义用于仿真运行启动的CORBA接口；对仿真运行管理器增加判断参与仿真联邦执行的所有成员是否正常加入的功能，并管理三个仿真联邦同步点，以保证协同仿真运行。     

基于HLA编队协同作战仿真研究

简要介绍了基于HIA的协同仿真平台（COSIM）的两种开发机制：COSIM开发机制和非COSIM开发机制。基于该平台构建了编队协同作战仿真系统，介绍了系统的体系结构及各节点的功能，完成了各个联邦成员的对象类和交互类设计，研究了非COSIM机制下的系统开发过程．开发过程表明：该机制在较大程度上封装了HLA／RTI的开发细节，能降低系统的开发难度，使开发过程变得简单。通过仿真实验验证了所构建仿真系统的可行性和正确性。所构建的仿真系统为编队协同作战能力（CEC）系统应用到水下防御领域的概念论证提供了依据，且为相关理论的研究提供了试验平台。     

基于Simulink的XCP仿真研究

针对NS-2仿真消耗大量运算时间,占用大量存储空间的缺点,利用Simulink构建XCP 的连续模型,并在此基础上构建多个XCP连接竞争一条瓶颈链路的仿真场景.对比实验表明,该模型能够真实再现XCP的收敛特性,并且运算时间在秒级,存储空间在KB级.     

基于脆性的复杂系统研究

针对开放的复杂系统进行研究,首次提出并论证了脆性是复杂系统的一个基本特性．以子系统之间的脆性联系为出发点,建立了研究复杂系统脆性的理论基础．根据脆性的定义、特点,定义了复杂系统的脆性基元、子系统间的脆性联系函数、脆性联系熵和脆性正交的概念,同时将非合作博弈的理论和方法引入到复杂系统的脆性的研究中．并以道路交通系统为例,进行了脆性分析。     

基于STAGE的单舰防空反导仿真实现

单舰防空反导是现代海战中舰艇作战使用研究的重点和难点,也是舰艇战斗力形成的关键。在对舰艇防空反导仿真进行深入研究的基础上,提出了运用STAGE构建单舰防空反导仿真系统的基本框架,并详细描述了系统仿真模型的构建以及运用STAGE的实现方法。     

连续对策上的计策理论

引进连续对策上的计策的概念，分别研究一个局中人中另一个局中人的概率和识破这个局中人的计策的概率，给出局中人的判断的准确性的一种度量。     

基于HLA的多领域建模研究

针对目前缺乏一种具有标准性、开放性、可扩充性，支持分布式仿真，基于商用仿真软件的多领域建模方法，提出基于HLA的多领域建模。首先提出将一个模型的输出变量映射到另一个模型输入变量的原则和实现方法，然后提出HLA应用层程序框架，以支持将各领域仿真软件开发的模型方便、准确地实现成为联邦成员，同时给出了商用仿真软件参与多领域建模所必须提供的与HLA应用层程序框架接口的五个方法。     

基于Windows平台的仿真支撑系统的研究

对可运行于Windows平台的仿真支持系统进行了研究,并加以了具体地实现,针对微机系统的特点,采用了客户／服务器方式,对大型网络实时数据库进行了精心设计,实现了利用微机群构成大型仿真系统,对模型的编写、编译、连接、调试、运行和结果分析等全过程提供支持。并将指导员台,就地操作,工程师站等功能有机地进行了集成。同时,作为一个开放的系统,还提供了应用程序编程接口,为用户的进一步开发提供了方便。在多个仿真系统的实际使用表明,本研究成果为基于Windows平台的仿真系统的开发、运行和研究提供了良好的基础。     

基于Agent的协同关系模型研究

在分析协同环境中Agent之间协同关系特征的基础上，本文提出并定义了一种基于Agent的协同关系模型(ACRM)，该模型引入了时间和空间的机制，用于描述现实世界的协同环境中Agent动态协同过程。通过应用实例说明该模型解决了动态协同过程中协同关系变化等问题。