基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

PLC控制技术在涵闸监控中的应用

论述了Schneider PLC在黄河涵闸远程监控系统中的应用。对系统的硬件、软件结构及工作原理进行了说明，解决了具有InterBus标准总线接口的绝对型编码器在系统中的连接问题，实现了闸门开启高度的自动测量与控制，为水量合理调度提供了科学依据。     

现代交流调速技术的发展与现状

脉宽调制变频技术应用于交流调速后,现代交流调速技术的发展和实用化走上了新的道路.本文综述了交流调速技术的发展和调速系统的基本类型,展望了它未来的发展方向.     

离散时变系统迭代域最优学习控制

针对线性时变离散系统，首次提出并研究了迭代域内线性二次型最优迭代学习控制问题。所得到的迭代学习控制方法在迭代域内是保性能最优的，其学习率不需主观选取，学习速度可通过改变性能矩阵参数进行调节。     

对应分析与最优尺度分析在购房者行为研究中的运用

在对国内外购房者行为研究方法简要回顾的基础上，提出了统计学、SPSS方法在购房者行为研究方面新的应用，并采用对应分析与最优尺度分析，以广州市海珠区赤岗为例对消费者购房行为特征进行了实证研究。以上两种研究方法与研究设计具有创新与推广价值。     

基于乘客流量概率分布的轨道车站合理间距优化模型

车站间距规划是城市轨道交通规划和设计的重要内容。在已有优化方法局限性分析的基础上，建立了以轨道线路系统总成本最少化为优化目标，并考虑乘客流量和乘行距离随车站间距概率分布的合理间距优化模型，提出了模型的算法，得到了各影响因素常见组合情况下的车站合理间距，分析了各因素变化对合理间距的影响，为实际工作中车站间距的合理确定提供了理论支持。     

植物化控在果树生产中的主要应用

本文综述了植物化控对果树的生长发育、开花结实、果实品质、休眠等方面的影响及应用现状,并简要介绍了植物生长调节剂在果树栽培中的残毒问题。     

基于最优传递矩阵的不确定型层次分析法在桥梁安全评估中的综合应用

在桥梁的安全评估中,采用确定型层次分析法,存在指标的不确定性和模糊性。针对工程实例,采用不确定型层次分析法,建立桥梁递阶层次模型,通过对比4种不同指标权重计算方法,最终选用最优传递矩阵法进行桥梁指标权重的计算。结果表明,不确定型层次分析法能够全面考虑影响桥梁安全性的各种因素;最优传递矩阵法计算权重精度高,桥梁安全评估结果更加可靠。     

实现船舶稳性的多油舱自适应调度算法及仿真

针对油舱对船舶浮态与稳性的影响，研究了保持船舶稳性的多油舱自适应调度控制算法，并用WinCC (Windows Control Center)组态软件编写了船舶自动浮态调整仿真系统。在系统架构上，采用布尔逻辑表构建了油舱、泵、管路之间的连通关系，并根据浮态方程计算出舱群之间的调驳油量，再根据多变量多约束的自适应优化调度算法实现了油舱驳油过程中浮态的平衡。仿真结果表明调度算法可以对船舶的浮态进行有效调整，并保持船舶稳性，避免了由油舱油量分布不均给船舶带来的不利影响，保障了航行安全。     

基于绿灯时间等饱和度的离线Q学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线Q学习配时优化模型。相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化,变周期模式的离线Q学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。算例结果表明,定周期模式下最优解是唯一的。变周期模式下最优解是不唯一的,呈带状,奖赏分级模型比奖赏不分级的最优解更加集中。