用户异质下公交定价和道路收费收入再分配

针对收费道路与公共交通并行的竞争交通系统,在异质用户的出行时间价值服从均匀分布的假设下,结合公共交通的边际成本定价和平均成本定价策略,建立了均衡交通模型,分析了出行者的出行行为.研究发现,随着出行者时间价值之间的差异增大,无论收费收入上交财政还是补贴公交,自驾车人数在不同定价策略下差距减小.进一步,基于效率和公平的准则,考察了道路拥挤收费收入再分配原则所导致的系统总出行成本的变化情况,对四种公交定价和道路收费收入再分配策略进行了对比分析.研究表明,当道路收费收入直接补贴给公交出行者时,比较系统的总出行成本,平均成本定价策略优于边际成本定价.从公平角度分析,当出行用户的时间价值差异不是很大时,无论公交采取边际还是平均成本定价策略,收费收入全部用于补贴公交用户会使得公平性提高.最后,算例结果验证了当固定成本足够大时,受补贴的公交平均成本定价策略是一种较优的策略.     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用EMD对残差序列处理后进行预测,并将初始预测结果与残差预测结果相加得到最终预测模型.通过对上证指数的预测,结果表明所提方法具有更好的泛化性能,预测精度相比EOS-ELM提高了近36.1%.     

带搬运时间的批量生产制造系统生产作业计划方法

为给考虑搬运时间的批量生产制造系统中的同类型工件制定生产作业计划,对批量工件的加工与搬运时间、搬运车辆调度和工件移动方式决策等问题进行深入研究.构建同类型批量工件在不同移动方式中的加工与搬运时间模型并设计相应的计算流程图.建立基于生产周期和搬运车辆总投入数量两个决策目标的工件移动方式决策模型.研究结果表明:本研究可有效选择工件移动方式,可为考虑搬运时间的同类型批量工件制定精确的生产作业计划,并可对搬运车辆进行合理调度.     

如何发展中国的理论物理

今天在座的有许多著名的理论物理学家，特别是很多年轻的物理学家，我离开理论物理领域有相当长的时间了，按道理今天做这个报告并不是很合时宜。今天这个会是希望引起基金委领导对理论物理的重视．所以在理论物理所领导的一再要求之下，我勉为其难讲几点意见。     

印度天文学介绍

印度是一个历史悠久的文明古国.它对天文学进行研究的历史一直可以追朔到公元前,近些年来,由于国家经济的发展和科技的进步,使印度天文学学术研究机构和装备取得了很大的提高和完善.本文对印度天文学方面的发展历史和近况作了较为详细的介绍,以期引起读者对它的关注.     

自行车走进千家万户

自行车是一种既方便又廉价的交通工具,它还可以作为体育器材增强人们的体质.自行车的结构不算复杂,但从它的雏形出现到基本定性却花费了近100年的时间.开始人们并没有把它当作交通工具,而仅仅是作为娱乐手段.     

运动损伤不容忽视

运动员们满满的训练时间表正把他们的身体逼向极限，此时会发生什么?     

一种新的离散事件仿真时间递进机制──混合时间递进机制

进行计算机仿真离不开时间递进机制。但传统的离散事件仿真时间递进机制却各有其不完美之处。本文分析了二种传统的离散事件仿真时间递进机制的缺陷, 并在此基础上提出了一种新的时间递进机制──混合时间递进机制。混合时间时间递进机制克服了传统时间递进机制的缺点, 效率高, 具有很强的灵活和适应性。能在精度和效率这对矛盾之间取得合理的平衡。     

热轧生产过程加热炉优化调度模型及算法

钢铁生产中的加热炉调度问题是一类复杂的组合优化问题.本文进一步考虑不同轧制位对应的候选板坯集存在交集的生产实际,建立了以板坯住炉时间最小为优化目标的数学模型,提出了三阶段的启发式算法,确定各轧制位板坯的入炉和出炉时间.仿真实验表明,给出的模型和求解算法对加热炉调度问题的优化效果很好.