事件状态下城市快速路交通通道优化控制模型

交通控制和管理是解决城市交通拥挤问题的有效措施。在事件状态下，对快速路交通通道的优化拉制建模进行了研究．以快速路和干道交叉口的交通需求与通行能力的方差和最小为优化目标，建立了快速路交通通道优化控制模型，该模型同时优化干道交叉口绿信比、事件上游出口匝道转秽率和事件下游入口匝道转秽率三个控制参数。最后对目标函数进行了评述，表明谊优化控制模型简单实用。     

城市快速路入口匝道交通控制及优化

针对城市快速路入口匝道的信号灯控制方案,借助车流波动理论,分析了该类交叉口内部的车流运行时空特性,描述了快速路、入口匝道上的车流在交叉口的排队过程,以交叉口车流总延误最小为目标,快速路与入口匝道的绿时分配以及信号周期为参数,建立了城市快速路入口匝道交通控制优化模型,并通过一个实例对优化模型和求解算法进行了验证。研究结果表明：当快速路及匝道绿灯时间均满足最低要求而交叉口有效通行时间（信号周期与周期损失时间的差值）仍有富余时,应将富余的可通行时间分配给快速路,以使得交叉口车流总延误最小。快速路入口匝道交叉口的车辆平均延误由优化前的16.76 s下降至13.18 s,同比下降21.36%;匝道最大排队长度由48.82 m缩短至33.28 m,同比下降31.83%。     

基于粗糙集与遗传算法集成的企业短期贷款违约判别

建立了粗糙集和遗传算法集成的企业贷款违约判别模型.该模型首先利用FUSINTER方法离散化财务数据,并应用遗传算法约简评价指标,进而基于最小约简指标提取违约判别规则,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.利用贷款企业数据库558家样本企业进行交叉验证技术的实证研究,结果表明,与多元判别分析、logistic、BP神经网络等违约判别模型相比,粗糙集和遗传算法集成的违约判别模型是一种更为有效和实用的信用风险评估工具.     

基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简

交通量属性的有效约简能够大大减少方案选择式城市区域实时交通控制系统在线SVM分类计算的计算量,是实现这种实时交通控制方式的关键一步。在遗传算法初始种群的产生和变异中引入了混沌算法,并提出了“混沌变异”的概念,由此构造了混沌遗传算法。将混沌遗传算法用于粗糙集的属性约简,并在构造适应度函数时引入了粗糙集理论的“支持度”。在初始种群的产生、交叉和变异算法中均采用约简的可辨别下三角矩阵判断个体的可行性。最后将所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法用来对城市区域交通控制交通量属性进行约简。仿真计算结果表明:所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法能有效地解决交通量的属性约简问题。     

基于违约状态判别的小企业债信评级

文章对1 231笔小企业贷款数据进行实证分析,通过方差齐性检验和R聚类构建了对违约状态影响显著的小企业债信评级指标体系;通过区分违约状态越显著的指标、权重越大的思路进行赋权,建立债信评分模型;通过债信等级越高、违约损失率越低的标准划分债信等级,建立了债信评级体系.实证结果表明:速动比率、法人代表信用卡记录等21个指标构成的指标体系不但可以显著区分小企业的违约状态、而且避免了重复反映信息的指标重叠和冗余.     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态,提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标,首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法;再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简;然后对约简的评估决策表进行处理,构建基本信度分配函数;最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态,进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度,减少评估的不确定性。     

基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.     

基于粗糙集和D-S证据理论的设备技术状态评估

针对设备技术状态评估中存在着不确定性,建立了基于粗糙集理论和D-S证据理论的设备技术状态评估模型,以提高评估的准确度,降低不确定性。首先利用粗糙集理论的知识约简功能来优化设备技术状态评估指标,其次采用D-S证据理论来组合优化过的指标,最后采用基于基本可信度分配的决策来获得设备的技术状态类别。以汽轮鼓风机为研究对象,详细描述了基于粗糙集理论和D-S证据理论的设备技术状态评估方法,并进行实例计算。实例表明采用粗糙集理论,优化了评估指标,减少了数据收集;采用D-S证据理论,进一步综合各指标,并能计算出评估结果可能存在的不确定性量。     

快速路交通流状态突变边界提取及其演化规律

为解决快速路日益严重的拥堵现象,探讨其交通运行状态及演化规律,确定交通状态判别标准。运用交通仿真平台Vissim软件进行模拟分析,应用谱聚类分析算法精确提取交通状态突变边界,结合尖点突变理论,研究分析不同时间、位置的交通流状态。结果表明：交通流在自由流与拥堵流两种状态之间相互转化时,存在明显的突变现象。     

基于违约状态判别的小企业债信评级北大核心CSCD

文章对1 231笔小企业贷款数据进行实证分析,通过方差齐性检验和R聚类构建了对违约状态影响显著的小企业债信评级指标体系;通过区分违约状态越显著的指标、权重越大的思路进行赋权,建立债信评分模型;通过债信等级越高、违约损失率越低的标准划分债信等级,建立了债信评级体系.实证结果表明:速动比率、法人代表信用卡记录等21个指标构成的指标体系不但可以显著区分小企业的违约状态、而且避免了重复反映信息的指标重叠和冗余.     

城市快速路互通立交桥环形匝道通行能力

从通行能力的基本概念出发,考虑了不同跟驰状态下跟驰时间的变化规律,并加入车头时距的随机项,建立了环形匝道通行能力理论模型,从满足设计和驾驶员心理需求的角度分析了环形匝道的自由流速度的取值,通过大量的调查数据,对理论模型进行了标定,并应用此模型对环形匝道不同设计速度情况下的通行能力值进行了计算,计算结果与实际情况相符.     

基于分形理论的城市轨道交通与城市协调性分析

基于分形理论从城市轨道交通车站加权中位点与城市交通需求加权中心吻合度、城市轨道交通网络与城市道路网络的分形一致性和方向协调性三个方面分别构建城市轨道交通与城市的协调性指标,然后构建综合协调性指标。以宜宾市智能轨道交通规划线网为例,分析了两个规划方案与宜宾市的协调性。结果表明方案一与宜宾市的综合协调性优于方案二,该方法及评价指标能较为全面的评价城市轨道交通与城市之间的协调性,能为选择最优方案提供一定依据,对加强城市轨道交通与城市的协调性也具有一定的指导意义。     

交通拥挤状态的识别与分析

以交通流理论为基础，用车速年口车流密度泉描述车流的运行状态。把“密度-速度”曲线图中车速、车流密度、畅行速度三者所围的三角形面积看作的交通拥挤损失量．将交通拥挤度定义为车流运行状态相对于畅行状态时的损失率．推导出拥挤度的计算公式，将该佘式作为拥挤度的判定方法。假定道路上的车流服从用户平衡配流原则，则用户平衡状态时的车流运行状态即为拥挤平衡状态。用数值仿真的方法分析拥挤度随车流密度的变化趋势，及拥挤平衡的变化趋势。     

基于粗糙集的信息粗传递

针对实际中两种信息传递情况,提出了两种信息粗传递概念—下近似和上近似信息粗传递。利用粗糙集理论对这两种信息粗传递进行了讨论,分析了粗传递信息保持不变、发生损失和发生增益的条件,得到了下近似和上近似粗传递信息不变定理,下近似粗传递信息损失定理,上近似粗传递信息增益定理,下近似和上近似信息粗传递原理以及提高信息粗传递精确性的方法。信息粗传递是粗糙集理论的一个新的应用。     

基于粗糙集理论的证券投资决策

基于粗糙集理论,运用多属性决策方法研究了证券投资决策问题。首先,在选择决策指标体系的基础上,采用粗糙集理论分析2006年上市公司的股票收益率及历史财务指标数据之间的关系,从而确定每个指标的客观权重,再结合主观赋权,得到每个指标的综合权重。然后,运用2007年的财务数据,对样本公司股票进行了综合评价。评价结果与2007年股票的实际收益率相比较,结果得到了吻合,从而验证了本方法的有效性。     

基于人工神经网络PID控制器的快速路出入口控制算法

在考虑出口排队的情况下,建立了快速路出入口控制的数学模型,利用神经网络调节PID控制器的参数,达到出入口控制的最优化,并对北京三环路联想桥至蓟门桥路段进行了仿真分析,将仿真结果与传统的反馈控制算法ALINEA进行了比较。结果表明,在快速路处于非高峰时段,该算法能够维持主路的交通流密度在理想范围的同时,使出入口排队长度尽可能小,保证了交通参与者的公平性。     

基于引力场模型的城市轨道交通与城市发展的相关性

城市快速轨道交通是一种快速、便捷、大容量的公共交通系统，它不仅有效地缓解了城市的交通压力，同时城市轨道交通的规模和线路走向也同城市的空间结构发展密切相关。本文在对原有城市引力模型加以修正的基础上引入城市引力场概念。建立了城市轨道交通条件下以交通时间为基础的城市引力场模型，并对参数的影响因素和变化趋势进行了讨论。最后以上海为实例，按建设城市轨道交通的时间顺序绘制了不同时期城市引力场分布图，揭示了城市轨道交通建设与上海发展的密切关系，指出规划中的上海城市轨道交通网对形成“多中心”的城市空间结构具有积极的促进作用。     

基于粗糙集的知识理论及其应用

粗糙集理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,它能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备信息.本文给出了基于粗糙集的知识理论,该理论不需要预先给定某些特征或属性的数值,可从现有的数据出发进行知识的简化和相对简化、范畴的简化和相对简化方法,为处理不完备信息提供了一种更符合人类认知的知识理论.此外,文中还提出了该理论的应用方法及步骤,列举了一个在配镜决策方面的实际应用例子.     

基于遗传算法的粗糙集知识约简方法

提出一种基于遗传算法的知识相对约简算法。通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念，来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度，并通过决策属性支持度定义条件属性对决策属性的相对重要性，以此作为启发式信息求出相对核，并将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法的收敛。同时。在适应值函数中引入惩罚函数，可以保证所求约简既舍较少的属性又有较强的支持度，能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析，证明是求解知识约简问题的快速有效方法。     

基于全相容性粒度的粗糙集模型

基于不完备信息系统下的容错关系粗糙集模型与完备信息系统下的粗糙集模型相比更能满足现实生活的需要,因此在实际工作中得到了广泛的应用,但其中存在的一个问题,即容错类中的元素并非两两存在相容关系,而只是都与其容错类的生成元素存在相容关系.本文首先重新定义了不完备信息系统下的相容关系,进而提出了最大全相容类的概念,从而保证了相容模块中的元素两两相容.在此基础上,定义了4种不同的知识表达系统,不仅对这4种不同的知识表达系统所构成的覆盖进行了比较,而且在不同的知识表达系统下对于粗糙集的近似精度,知识的粗糙熵以及粗糙集的粗糙熵进行了深入分析.