混合交通随机用户平衡分配模型及算法

在考虑实际交通网络中交通流量往往由两种或两种以上的车种构成的条件下，研究了混合交通随机用户平衡分配问题，给出了等价的数学规划模型，证明了模型解的等价性与惟一性，设计了相应的求解算法，并用算例进行了计算分析．     

一种基于非参数贝叶斯模型的聚类算法

鉴于聚类分析是机器学习和数据挖掘领域的一项重要技术, 并且与监督学习不同的是聚类分析中没有类别或标签的指导信息, 所以如何选择合适的聚类个数(即模型选择)一直是聚类分析中的难点. 由此提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法, 并用collapsed Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计. 新算法基于非参数贝叶斯模型的框架, 能够在不断的采样过程中优化模型参数并形成合适的聚类个数. 在人工合成数据集和真实数据集上的聚类实验结果表明: 基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法不但能够自动确定聚类个数, 而且具有较强灵活性和鲁棒性.     

一类具有非单调传染率的随机SIQR传染病模型的动力学分析

建立一类具有非单调传染率的SIQR随机传染病模型。利用停时理论,证明了该模型全局解的存在唯一性;通过Liapunov函数方法并结合伊藤公式,讨论了随机系统的解在相应确定模型的无病平衡点附近的振荡行为,并且得到了该模型的灭绝性和存在唯一平稳分布的充分条件。最后,数值模拟显示了模型的解与相应的确定性模型解的渐近行为的差异。     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.     

φ-混合序列的随机中心极限定理

设{Xn,n≥1}为严平稳的φ-混合序列,{N_-n,n≥1}为一列非负整值随机变量序列,且与{X_n,n≥1}独立,随机部分和为S_N_n=Nn∑ =1X_i,在适当的假设条件下,利用φ混合序列的极限性质,证明了严平稳φ混合序列的随机中心极限定理,得到了Tn=S_N_n-ES_N_n/Var(S_N_n)~(1/2)依分布收敛于T(Z_1,Z_2),其中T(Z_1,Z_2)为Z_1和Z_2的线性函数,Z_1～N(0,1),Z_2为{N_n,n≥1}正则化后的极限分布.     

一阶随机系数整值滑动过程

建立了特殊的一阶随机系数整值滑动平均模型.研究发现:固定指标t,该过程服从泊松分布;求得该过程的期望、方差、协方差;证明了该过程是宽平稳过程,均值具有遍历性;得到了模型参数的区间估计与具有一致性与无偏性的矩法估计,并对估计量的效果进行了模拟研究.     

分布式混合实时事务处理

为了提高分布式实时数据库系统事务处理的成功率和可靠性，将分布式实时事务进一步细化，对传统的事务接纳控制协议进一步改进，从而提出了一种含有真实时和非实时两部分的分布式混合实时事务接纳控制机制。定义了分布式混合实时事务模型及系统设计方案。分布式混合实时事务的接纳控制综合考虑分布混合事务的执行需求和价值，有效控制负载，减少被系统接纳执行后而又不能满足截止期的事务，提高分布式实时数据库系统事务处理的成功率和可靠性。通过重点分析混合实时事务的接纳控制模型，对混合实时事务的接纳控制与传统的接纳控制作了分析比较，说明了比传统的接纳控制协议更优。     

相依误差下非线性模型的 M 估计

对于非线性模型Y;=f (z; ,B)+e; , i~1,2,"，，.当{e;,i~1,2,"，川为a混合序列时，本文在适当条件下证明了B的M估计t具有一致相合性和渐近正态性.     

基于混合高斯模型的运动目标检测

针对运动目标检测中的背景复杂度高、视频数据计算量大等问题, 且为避免计算不同复杂程度的视频背景, 并能够准确地获取所需要的运动目标, 提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测方法. 首先采用混合高斯模型获取运动目标特征; 然后利用中值滤波方法去除视频目标运动特征中的背景噪声; 最后依据形态学运算方法对通过统计直方图得到的运动显著图进行处理, 从而获取最终的运动目标. 对标准视频序列集的检测表明, 利用该算法获取的运动目标不仅能抑制背景噪声, 而且精准度和误差都优于普通的视频运动目标检测算法.     

线性模型中相依误差分布的相合非参数估计

对于线性模型y;~x'B-} e;,i二1,2"二，设误差序列{P; } e:为平稳s}混合:,v'.:，f(二)为其未知的密度函数，我们讨论了f(x)的估计的相合性.本文可看作文〔1〕的推广.     

杭州湾跨海大桥道路交通流的建模与模拟

在杭州湾跨海大桥道路交通流实测数据统计分析的基础上, 提出了开放式边界的单向三车道元胞自动机交通流模型, 考虑了小车和大车的不同运动性能, 并区分激进型司机与谨慎型司机的不同驾驶特征, 根据杭州湾跨海大桥不同时段的实测车流量, 对模型中开放式边界的进车率进行了识别. 依据提出的模型模拟得到杭州湾跨海大桥路段不同密度时的车流量, 经与实测数据比较, 两者吻合良好, 表明本文提出的交通流模型符合杭州湾跨海大桥交通流的实际情况. 同时, 通过展示车辆的时空演化图, 从微观的角度分析了杭州湾跨海大桥路面交通流所表现出的宏观特征, 有望为杭州湾跨海大桥的交通优化与管理提供理论依据.     

恶劣天气环境下的交通流数值模拟

基于NaSch模型提出了一个改进的元胞自动机交通流模型, 旨在反映雨雪天气时道路湿滑能见度差的情况下司机驾驶车辆更加谨慎的特点. 考虑谨慎司机的不同比例, 通过数值模拟得到了一组基本图, 发现含有不同比例的谨慎司机对交通流产生不同程度的影响. 并通过车辆的时空演化图, 从微观的角度对恶劣天气时交通流的非线性特性进行了细致的分析, 揭示了在雨雪等恶劣环境下更容易出现交通拥堵的机理, 与实际交通特征相吻合. 因此模型能够部分地反映恶劣天气时交通流的微观特性, 同时也证明了司机的驾驶行为对交通拥堵的形成确实具有重要的影响.     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

交叉口信号灯实时动态时间分配模型

从合理有效利用信号灯来减小滞留车辆数的角度出发提出了对信号灯时间实时动态分配模型，并以作者所在的武汉市街道口为试点，通过与传统最好的固定分配模型进行比较，结果发现，采用该模型对减少路口滞留车辆有了明显改观。     

交通BOO项目特许权竞标机制设计

设计了交通BOO(build,own and operate)项目的竞标机制来提高项目拍卖者对特许经营权的配置效率.运用激励机制设计思想建立了竞标机制模型,在保证竞标企业参与投标和真实显示自己的经营能力的条件下最大化期望社会福利,通过求解此模型得到了最优的竞标机制;鉴于最优机制在形式上的复杂性,给出了得分规则拍卖和供应契约拍卖两种最优拍卖方式.     

高速公路封道施工路段交通流特性及通行能力分析——以杭州湾大桥内侧两条车道封道情形为例

基于交通流实测数据,针对三车道高速公路杭州湾大桥路段内侧两条车道因施工而封闭时的情形,建立元胞自动机交通流模型.根据公路养护安全作业规程和车辆行驶特点,细致划分了施工路段各区域,采用不同的换道规则来模拟不同区域中车辆的换道行为,区分车型和司机性格差异,模拟结果与实测数据吻合良好,验证了模型的有效性.通过数值模拟,研究发现封道时流量和速度随着进车率增加均有不同程度的下降,并且流量还会因施工区域长度的增加而下降.此外,通过分析封道时的道路服务水平评价指标与交通流特征值之间的关系,得出在三级服务水平以上时,道路通行能力能得到基本的保证,以此推荐了极限流量值,可为高速公路封道时的交通管理提供理论依据.     

信号灯控制下的交通流数值模拟

为研究信号灯控制下的交通流特性,利用先前提出的一个改进的NaSch模型对信号灯控制下的单车道交通流进行了建模和模拟,模型中考虑了司机和车辆的敏感性．模拟得到的流量一密度图包括3个不同的密度区域,即畅通交通、饱和交通和拥挤交通．结果显示：当信号周期丁小于某个值时,饱和流量随着丁的增大而增大,这与大多数微观模型的模拟结果不同．随后通过车辆演化时空图分析了其中的微观机理,得出司机和车辆的敏感性对流量的变化起着重要的作用．同时对交通拥堵特性也进行了研究,表明当处于饱和交通时,信号灯不仅会引起局部拥堵,还会对整体交通造成影响．     

基于改进兴趣度度量与Apriori算法的交通事故多发点成因分析

人、车、路、环境和交通管理构成了道路交通系统，造成道路交通事故的原因是综合、复杂的。正确快速地分析事故成因，有助于提升交通管理水平，减少交通事故的发生。近年来，关联规则模型及其扩展在事故多发点成因分析中备受关注。针对关联规则分析中传统的兴趣度度量方法和Apriori算法的局限，考虑小概率因子对交通事故的影响，提出了改进的交通事故多发点成因分析方法，明确评价因素和结果之间的关联程度，提高挖掘效率。基于浙江省某市交通事故数据，结合人、车、环境与时空因素对方法进行了验证，并对方法的分析效率和结果的有效性进行了讨论。