一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

基于OPS技术的公交车辆信息管理系统 

公交车辆的动态监控管理是公交公司的管理核心，但一直没有物美价廉的方案，因此提出了一种采用新技术的里程表定位系统而设计的公交车辆信息管理系统。重点介绍了OPS技术和该公交车辆信息管理系统的实现框架。该系统为公交公司提供了及时可靠的公交信息，提高了管理效率，也为市民提供了及时准确的路况信息。      

基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析

提出了基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析方法，推导了MIMO-GPC的闭环反馈结构，给出了基于闭环特征多项式的MIMO-GPC的稳定性判据和奈奎斯特稳定性判据。这些判据可作为MIMO-GPC控制器参数设计的重要依据。     

变量核Marcinkiewicz积分交换子在弱Herz空间上的有界性

研究带变量核的Marcinkiewicz积分与Lipschitz函数生成的交换子μ_Ω~b的有界性,应用原子分解理论及核函数Ω的性质,证明了μ_Ω~b是Herz型Hardy空间到弱Herz空间上的有界算子.     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于弹性应变能的MohrCoulomb强度准则讨论

从弹性应变能释放是材料屈服的基本原理来看,MohrCoulomb(M-C)强度准则认为屈服时材料的泊松比恒为0.5,这可能违反能量守恒定律.研究了弹性应变能、应力偏量第二不变量、应力张量第二不变量及泊松比之间的关系,提出广义应力偏量第二不变量概念;从弹性应变能角度对M-C强度准则的物理意义进行分析,提出广义M-C强度准则;利用强度准则对岩石的破坏强度进行了计算.结果表明,由于考虑了中间主应力与泊松比的影响,广义M-C强度准则的计算精度更高,并分析了产生这种结果的内在机理.广义M-C强度准则突破了材料破坏时的泊松比恒为0.5的假设,这对于定量描述材料的屈服与破坏特性具有重要的意义.     

C-RAN回传网络中下行资源调度策略

随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service,QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大.新出现的云无线接入网(cloud radio access network,C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network,PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑.在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延.为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略.根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率.仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间.     

基于ICA变量分组的集成软测量方法研究

提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis,ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.      

城镇复合系统协同发展模型构建与实证研究

研究基于复合系统协同发展文献综述和城镇复合系统相互关系分析的基础上,构建人口、经济、社会和生态复合系统序变量,采用复合系统协同度模型,基于2006—2015年上海统计数据,对上海城市复合系统及其子系统的协同度进行研究,从而提出有针对性的政策建议和举措,以期提升复合系统协同发展水平,进而提升城镇化质量水平。研究表明:上海城市复合系统协同度随着子系统数的增加,协同难度增大;各子系统有序度偏低,尤其是社会子系统有序度偏低程度较大,且人口、社会及生态子系统有序度呈现无序波动态势,制约了整个城市复合系统协同发展。     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.