国家自然科学基金(61273085)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于TransModeler仿真的土石方调配装运机械配置优化
- 机械配置问题是土石方调配工程中的重点研究内容,而交通特性对装运机械的配置有很大影响。论文考虑土石方运输路网的交通特性,建立了以成本最低为目标函数,工期为约束的土石方调配装运机械配置的优化模型,然后利用仿真软件Trans ...
- 周瑞园王慧宋春跃杨兴国
- 关键词：粒子群优化算法
- 文献传递
- 基于元胞自动机的施工场内交通流建模及安全分析
- 2017年
- 在元胞自动机(CA)模型的基础上,建立水电工程施工场内的交通流模型.考虑道路的纵坡坡度、驾驶员心理素质和车辆性能的差异的影响,定义随机慢化概率和换道概率.为了研究交通事故与车头距的关系,引入交通事故发生规则,在低速和中速两种情况下分析不同车头距下发生交通事故的可能性.通过对实际数据与仿真结果的对比,验证了交通流模型的正确性.在低速和中速两种情况下仿真得到的安全距离与相应规范的实际数值的误差均在允许范围之内.
- 季学斌王慧宋春跃
- 关键词：纵坡坡度交通事故
- 基于TransModeler仿真的土石方调配装运机械配置优化被引量：5
- 2018年
- 机械配置问题是土石方调配工程中的重点研究内容，而交通特性对装运机械的配置有很大影响。论文考虑土石方运输路网的交通特性，建立了以成本最低为目标函数，工期为约束的土石方调配装运机械配置的优化模型，然后利用仿真软件TransModeler的二次开发设计仿真控制器，建立土石方调配仿真系统。在此基础上，采用粒子群优化算法求解该非线性带约束的组合优化问题。仿真实例验证了考虑社会车辆的必要性和所提方法的有效性。
- 周瑞园王慧宋春跃杨兴国
- 关键词：粒子群优化算法
- 基于Vapnik-Chervonenkis泛化界的极限学习机模型复杂性控制被引量：4
- 2014年
- 模型复杂性是决定学习机器泛化性能的关键因素,对其进行合理的控制是模型选择的重要原则.极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新的机器学习算法,表现出了优越的学习性能.但对于如何在ELM的模型选择过程中合理地度量和控制其模型复杂性这一基本问题,目前尚欠缺系统的研究.本文讨论了基于Vapnik-Chervonenkis(VC)泛化界的ELM模型复杂性控制方法(记作VM),并与其他4种经典模型选择方法进行了系统的比较研究.在人工和实际数据集上的实验表明,与其他4种经典方法相比,VM具有更优的模型选择性能:能选出同时具有最低模型复杂性和最低(或近似最低)实际预测风险的ELM模型.此外,本文也为VC维理论的实际应用价值研究提供了一个新的例证.
- 刘学艺宋春跃李平
- 关键词：极限学习机小样本
- 基于非线性度量组合LPV模型研究
- 为了提高工业非线性对象控制器的控制性能,控制器的设计往往需要一个精确的非线性模型。在非线性度量的指导下进行模型分解可以得到简单有效的多模型插值LPV（Linear Parameter Varying）模型,然而传统的夹角...
- 陈垣君宋春跃徐祖华邵之江
- 关键词：LPV模型
- 文献传递
