基于出行方式和活动交互作用的小汽车使用预测模型

为改进我国传统小汽车出行需求预测方法,基于活动理论建立了小汽车使用预测非集计模型.从小汽车使用者活动模式的统计分析入手,对小汽车使用模式进行划分,在多项Logit(MNL)模型的基础上建立协同进化Logit小汽车使用预测模型.模型中采用协同进化方法计算确定了个体出行活动选择顺序,体现了小汽车使用者出行方式选择和活动的交互作用.模型适应性分析表明,该模型可用于城市小汽车出行需求预测和交通需求管理政策的‘评价.以沈阳市为例对模型进行了实例分析,结果表明模型预测正确率达88.9%,65%以上的小汽车使用者先确定小汽车使用模式再进行活动模式的选择,验证了出行活动选择顺序的个体差异性,提高了小汽车出行需求预测方法的精度.     

基于思维进化的机器学习:框架及新进展

综述了MEBML产生的基础、动机以及它的基本原理、特点和新的进展.并指出:MEBML有快速学习的能力,适应性好,学习灵活,可应于黑盒子系统和灰色系统,具有固有的并行性以及解决非数值问题的能力.     

泡沫除尘中相似准则数的探讨

根据气固两相流动的运动方程,尘粒的扩散方程和泡沫除尘的特性,导出泡沫除尘中的相似准则数,探讨了相似准则数在模型试验中的具体应用方法,确定了泡沫除尘在模型试验中需要满足的相似准则数。     

扇图的笛卡儿积的测地数(英文)

对于图G内的任意两点u和v,u-v测地线是指u和v之间的最短路.I(u,v)表示位于u-v测地线上所有点的集合,对于V(G)S,I(S)表示所有I(u,v)的并,这里u,v∈S.G的测地数g(G)是使I(S)=V(G)的点集S的最小基数.文章研究了Pm×Fn和Cm×Fn的测地数,这里Pm表示m阶路,Cm表示m阶圈,Fn表示n阶扇图。     

灰数的白化变换在市场预算中的应用

给出了灰数的白化变换的定义、运算及灰数的白化变换的期望值概念.在此基础上研究灰数的白化变换在市场预算中的应用.     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

全色数与小阶路的混合Ramsey数

以χ２（Ｇ）记一图Ｇ之全色数，Ｐｎ表ｎ阶路，混合Ｒａｍｓｅｙ数χ２（ｍ，Ｐｎ）为最小正整数ｐ，对于每个ｐ阶图Ｇ，或者χ２（Ｇ）≥ｍ，或者ＧＰｎ。当ｍ取任意正整数、ｎ≤４时，本文得到χ２（ｍ，Ｐｎ）的确值     

具有最小连通点对图的C-超图的染色讨论

主要讨论C-超图的染色与点的点对图的连通性之间的关系,证明了对任意给定的不小于3的正整数n,都存在上色数为n且具有最小连通点对图的3一致C-超图.     

东江流域降水时间序列的混沌特征分析

以广东省东江流域月降雨序列为例,在介绍相空间重构原理的基础上,探讨了混沌分析的主要定量指标:饱和关联维数D2和最大Lyapunov指数λ。得到该时间序列的饱和关联维数D2=3.93,最小嵌入维数m=8,最佳嵌入滞时τ=3个月,最大Lyapunov指数λ=0.253。并且采用主分量方法进一步验证了该序列具有混沌特性,指出该序列的预测时限不应超过4个月,对此结论则用ARMA(p,q)模型作了验证,为东江流域月降雨预测提供了较为科学的依据。     

一种基于分形理论的语音分割新方法

语音是由混沌的自然音素组成的,而分形可以很好地为成混沌状态的自然音素建模．语音波形具有分形特征,将分形用于改善语音识别技术越来越受到重视．语音的特性决定了每一个音素展现其固有模式,因此相邻音素之间的分维值不同．通常求取语音波形的分维值轨迹可把人的发音分割成句子、词、甚至音素．实验证明,该方法在语音分割中取得了很好的效果．