可交易通行权和鼓励合乘政策下的通勤选择

基于通勤个体易于接受的视角,借助常数替代弹性(constant elasticity of substitution,CES)效用函数,在通勤预算约束中引入管理部门对拼车通勤行为的支持系数,构建了基于可交易电子通行权及鼓励合乘组合政策的刚性通勤需求模型,在此基础上分析了通勤个体的通勤方式选择问题.研究结果显示,该组合政策可以有效引导通勤个体从单人驾驶转向合乘出行,通勤个体能够在降低原有出行预算的基础上保证自身的刚性出行需求,但对小汽车偏好较大的通勤个体预算降低幅度相对较小.此外,存在一个调整因子和合乘支持系数的取值可行域,对于不同的合乘支持系数,调整因子存在一个对应的下界.在设定调整因子和合乘支持系数后,通行权价格由市场唯一确定,且这一价格随着合乘支持系数的增加而增加,调整因子的增加而降低.     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.     

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法

针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.     

二维浅水波方程的非结构网格TVD型有限体积法

考虑二维浅水波方程及其离散方法,对非结构三角形网格给出了TVD型有限体积法.在离散单元对物理量作单调线性重构函数,通过选择不同的数值流函数,构造了两种复合型有限体积格式;时间离散采用二阶Runge-Kutta方法.对二维溃坝问题及非平底部溃坝问题进行数值模拟,结果表明,两种方法精度高且稳定,可以处理具有任意水下地形的二维浅水波问题.     

载体运动学辅助的双轴旋转调制惯性导航算法

为提高车载捷联惯导系统的导航精度,提出一种载体运动学约束辅助双轴旋转调制的惯性导航算法。建立了惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)旋转的载体运动学约束模型,设计了32次序转位方案,在实现惯性器件误差自补偿的同时提高了系统可观测度,从而将提高了可观测度的载体运动学约束导航与旋转调制导航结合,进一步提高了导航精度。进行了4 000 s静止条件下的导航试验,结果证明此方法可以有效提高定位精度,水平定位精度和高度精度分别比双轴旋转调制导航提高48.2%和80.3%,比载体约束辅助导航提高85.1%和89.9%。最后通过车载实验验证了该方法的有效性。     

基于@-合成算子的模糊控制器设计

用@-合成算子对模糊控制器进行设计,得到三种新的设计方案,并应用于工业锅炉锅筒水位模糊控制器的设计. 通过MATLAB编程,实现了常用的$ \odot$-合成算子所设计的锅炉锅筒水位模糊控制器和基于@-合成算子得到的三种新的控制器.对实验结果进行分析,发现用@-合成算子设计的一种方案比人们常用的$\odot $-合成算子所设计出来的方案更好,是四种方案中最好的.     

WRF3.0参数化敏感性及集合预报试验

为了研究WRF模式中的参数化方案对暴雨数值模拟的影响及物理过程集合预报在WRF降水集合预报中的适用性,利用中尺度WRF3.0数值模式,将模式中的物理过程参数化方案进行组合,构造了20个集合预报成员,对2003年7月8、9日发生在江淮地区的一次降水过程进行了集合预报试验。得到:集合成员之间存在一定的不确定性,不确定性随降水量级增大而增大,最终维持在一个较高的水平;通过定量比较发现,对于0.1 mm量级降水和25 mm以上量级降水,积云对流参数化方案对降水的影响要大于行星边界层方案对降水的影响;而对于10 mm量级降水,行星边界层方案对降水的影响要大于积云参数化方案对降水的影响。对20个预报成员进行了集合平均及降水概率预报试验,结果表明,集合平均的结果要比各个成员的稳定、可靠;概率预报能够提供一些有利于降水预报的信息。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

求解隐式差分方程的一类高精度并行迭代法

为提高并行迭代法的计算精度,提出了一类高精度、无条件稳定、三层格式的并行迭代算法。用矩阵理论证明了迭代的收敛性,推证了网格加密时的渐进收敛性质。结果表明:对三层格式进行迭代处理,不仅能保证其计算精确度,而且具有很好的收敛速度与渐进收敛性质。数值算例验证了理论分析的正确性,表明了算法的可行性与有效性。     

一种基于虚拟对象的进程检查点实现方法

检查点回卷恢复策略是实现软件容错的一种重要方法。基于虚拟对象策略的进程检查点实现方法把应用层与系统层的直接交互被重定向为应用层与虚拟对象层的交互以及虚拟对象层与系统层的交互。故障恢复时,虚拟对象层重新和系统层捆绑结合,使得进程环境故障前后的差异性对应用层透明。另外,基于虚拟对象的检查点策略不须要进行对象句柄转换,避免了对象句柄转换所带来的开销。该方法具有开销小的特点,并且支持多线程及线程间的同步。