基于随机波动条件的公交客运量预测模型

针对传统的灰色GM（1,1）预测模型在预测公交客运量中存在误差过大的问题,结合公交客运量随机波动的显著特征,通过对残差序列进行再处理,构造新的数据序列,构建GM（1,1）改进预测模型对公交客运量进行预测,并应用于某城市的2条公交线路客运量预测。结果表明：随机波动条件下的GM（1,1）改进预测模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模后预测的公交客运量的平均相对误差分别为4.9%和5.3%,明显优于传统GM（1,1）模型预测的公交客运量的平均相对误差7.5%和7.45%;相对误差最大值分别降低了4.68%和2.99%。     

弹性半平面中SH波动问题的随机边界元法及其应用

利用小参数摄动展开的方法，在确定性边界元法的基础上，发展了一种波动问题的随机边界元法，研究了具有随机波数的弹性半平面中简谐ＳＨ波的传播问题。文中给出了几个典型算例，结果表明采用的边界元求解方案是有效的、合理的，用随机边界元法处理随机性介质中的波动问题是一条可行的研究方向。作为工程应用简例，利用随机边界元法得到了有关结果的统计特征，计算了弹性半平面上不规则地形表面位移响应的置信区间，初步探讨了波动问题随机边界元法在系统可靠性分析方面的应用。     

甲板上浪船舶随机横摇响应的数值模拟

数值模拟随机横浪中甲板上浪船舶的横摇响应．考虑随机横浪激励和甲板上浪引起的横倾力矩,建立船舶随机横摇运动方程．基于伯努利方程,推导船舶甲板上浪水质量的计算公式．以一条拖网渔船为例,计算不同波高作用下船舶的横摇响应,分析甲板上浪对船舶倾覆的影响．研究表明：考虑加工甲板上浪后,船舶有2个横摇中心,在响应过程中发生由一个横摇中心到另一个横摇中心的随机跳跃;单独考虑捕鱼甲板上浪或加工甲板上浪时,船舶可以承受大的波浪载荷而不发生倾覆;同时考虑捕鱼甲板上浪和加工甲板上浪时,横摇过程中捕鱼甲板上浪水量突然增大,导致船舶倾覆．     

IP网拥塞控制RED算法研究

随着IP网规模的扩大，Internet用户和应用在快速增长，网络拥塞已经成为一个十分重要的问题．为了减轻当前IP网的阻塞现象，主干网路由器必须采取有效地策略来避免和控制网络拥塞，从而保证整个网络的稳定性．讨论分析了拥塞避免／控制RED算法及各种改进技术，比较了它们的优缺点，提出了将队列的平均占有率作为决定拥塞避免机制是否应该被触发的随机函数的参数设置问题．最后通过仿真实验给出了即时队列与平均队列跟踪图．     

在Hilbert 空间一般正项随机级数的收敛性

在不要求独立(至多只要求两两不相关)的条件下研究了Hilbert空间中一般正项随机级数的收敛性,得到了在一定条件下一般正项随机级数收敛的一序列充分条件.     

考虑全桥耦合的大跨斜拉桥抖振内力分析

同时考虑作用在斜拉桥主梁、索塔以及斜拉索上的气弹自激力、抖振力和各构件相互之间以及各阶模态之间的耦合效应，基于随机振动的高效算法——虚拟激励法，给出了直接应用随机振动方法计算大跨斜拉桥抖振内力响应的分析过程，以某大跨斜拉桥为例进行了多工况抖振内力分析，结果表明：作用在索塔以及斜拉索上的气弹自激力和抖振力使结构与侧向运动有关的内力普遍增大；高阶模态的参与可能使结构各方向的内力显著增大，因此必须确保足够数量的参振模态。     

基于随机生成树的配电网重构模拟退火算法

提出了一种基于实数编码方式的配电网重构模拟退火算法,即按开关序号的实数编码方式产生随机序列,再利用图论方法产生对应的一棵生成树(一种树状网络结构)．该算法可保证解空间的可行性和完备性．对算法的邻域结构的确定进行了分析．给出的算例表明该算法求解快速,简单有效。     

球形颗粒随机排列过程的计算机模拟

利用离散元方法模拟了均匀球形颗粒的随机排列过程,在模拟过程中考虑了重力,颗粒间的接触力,摩擦力以及范围华力;颗粒的运动包括平均和转动,研究表明,颗粒间的作用力对球形颗粒颗排列体的结构影响很大。     

基于FPGA的快速均匀分布随机数发生器

随机数广泛应用于信息论、控制论、排队论、可靠性理论及人工智能等领域,利用FPGA的高效性、稳定性来产生均匀随机序列的方法为系统设计或测试带来了极大的便利.本文在原有算法基础上结合同余法及Lag Fibonaicc序列的特点,构建了一个快速高质量的均匀分布随机数发生器.实验研究证明随机数发生器具有良好的随机特性及均匀性.     

基于可验证随机数的前后向安全群签名方案

利用有限域上的插值多项式给出一类可验证随机数构造的方法,将此可验证随机数应用到群签名方案中,提出可验证随机函数在群签名系统中的应用方案,然后对方案的安全性进行分析,并与其他方案进行对比.结果表明,此方案具有匿名性、可追踪性、不可伪造性等特性,并且能够灵活添加删除成员,能轻松实现前向安全性和后向安全性,而且在签名的不同阶...