基于随机分析的公交站点乘客等车时间

分析了公交站点乘客等车过程的随机特性,在公共汽车和秉客均随机到站的条件下,确定了描述乘客在公交站点等车过程中关键状态的一系列随机变量,用图示的方法予以说明.从两个角度研究了公交站点乘客的累积等车时间,并根据随机过程理论推导出其均值的计算公式.结果表明有效控制顺次相邻两公共汽车离开公交站点的间隔时间并尽可能减少其波动可以缩短公交站点乘客的累积等车时间.     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

可跨工位操作的随机混流装配线平衡问题研究

装配线平衡问题是在满足一定约束的条件下,将一系列任务单元分配到各个工位上,使其工作强度与利用率相适应.研究了带有跨工位操作,且任务单元完成时间为随机量的一类特殊装配线平衡问题,目标是缩短整个生产过程中的总任务超载时间;参考机会约束规划的思想,建立了α任务超载时间最小化模型;结合随机模拟和遗传算法设计了混合遗传算法以求解,并通过实例仿真验证了算法的有效性.     

贝叶斯网络推理的一种高精度仿真算法

简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法.在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差.从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验.结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法.     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

随机能力规划的Scenario模型及其决策风险分析

为研究随机环境下的生产能力扩张问题,采用Scenario方法,建立了市场需求量和产品价格为随机变量的多计划期能力规划决策模型.其中考虑了两种情况：一是能力投资方案不随市场需求的随机实现而变化的预报型模型,二是投资方案可以跟踪市场需求随机实现的适应型模型. 算例研究比较了这两种模型的决策效果.进一步,使用下方风险分析,探讨了随机能力扩张的投资决策风险,建立了考虑期望收益风险的预报型能力规划决策模型.该模型在随机规划中加入了一个期望下方风险约束,以反映决策者的风险偏好,基于算例讨论了考虑风险和不考虑风险时的决策差异.     

具有随机需求的供应链网络均衡应对突发事件

建立了零售商处面临随机需求的供应链网络均衡模型,设计了具有抗突发事件性的数量折扣契约,并指出由于突发事件的发生使得需求规模突然变化时,供应链网络中各成员的决策就不再是最优的. 算例证明,在制造商和零售商交易之前,建立关于二次订购数量折扣契约可以协调供应链网络,增强供应链网络的抗突发事件性.     

结合伪随机特征码的多序列跳频通信方法

针对多序列跳频(multi-sequence frequency hopping, MSFH)通信系统在对偶信道存在干扰信号的情况下易引发误码的问题,提出了结合伪随机特征码的MSFH(pseudo-random feature coding MSFH, PRFC-MSFH)通信方法。在信道频率间隔内调制伪随机特征码作为信号来源的特征信息,减少对偶信道受干扰的影响,达到抗干扰目的。建立了PRFC-MSFH发射接收通信模型,根据模型推导了PRFC-MSFH在不同干扰下的误码性能。仿真结果表明, PRFC-MSFH在跟踪干扰条件下较常规跳频约有3~5 dB性能增益,在最坏多音干扰条件下较MSFH有约6~7 dB性能增益,具有较强的综合抗干扰能力。     

水泥窑协同处置生活垃圾的燃烧特性分析优化

针对传统方法难以分析掺烧生活垃圾后的水泥窑复杂燃烧特性的问题,引入数据挖掘技术,以国内某水泥厂为对象,采集相关参数数据,使用稳定性选择算法分析各参数对煤耗与NO_x排量的影响系数,通过随机森林算法建立煤耗与NO_x排量的数学模型,结合K-means聚类算法得出关键优化参数及其最优值。结果表明,该方法能够建立精确的煤耗与NO_x排量模型,挖掘出节能减排的关键优化参数及其最优目标值。通过改善关键优化参数至最优值,能够大大降低煤耗与NO_x排量,可指导水泥厂优化窑内燃烧特性。     

SV模型参数估计的经验特征函数方法

计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数，借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究，结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。