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1.
王晓原 《应用数学》1999,12(2):24-28
在正则的全竞赛空间与混合策略竞赛空间推广并证明了两个新的最优决策存在定理.  相似文献   
2.
驾驶倾向性的实时识别是实现汽车辅助驾驶尤其是主动安全预警系统智能化的关键理论和技术.通过交互式并行模拟驾驶实验获取跟驰状态下各倾向性类型的行车数据对建立的驾驶员倾向性的动态辨识模型进行验证,并将验证结果与心理问卷测试的结果相对比.结果表明所建辨识模型可行,能够实现对跟驰状态下驾驶员倾向性类型的实时识别,为个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.  相似文献   
3.
基于最小二乘法的道路交通事故预测机理模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于相似理论提出一种新的道路交通事故预测方法,建立了新的交通事故预测非线性机理模型,作为道路交通事故预测的初步探讨.采用机动车保有量作为模型的输入变量,非线性最小二乘法求出模型参数.通过计算表明新预测模型预测精度较高,有应用价值,同时也为交通事故预测提出了新的预测理论.  相似文献   
4.
交通流灰色RBF网络非线性组合预测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对智能交通系统的开发,提出一种基于灰色GM(1,1)模型和RBF网络非线性组合的短时交通流预测方法.该方法采用三层结构的RBF网络将两种单一预测方法(灰色GM(1,1)模型和RBF网络)进行了非线性组合.利用实测数据对组合方法进行了仿真实验,结果表明:非线性组合模型的预测准确性高于单独的RBF网络预测的准确性;组合模型发挥了两种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法.  相似文献   
5.
从机动车安全预警的角度,以有效识别侵犯性驾驶行为为目的,针对传统BP算法学习效率低、收敛速度慢等缺点,提出一种基于PCA与自适应学习速率的BP网络改进识别算法.首先借助人因系统及汽车驾驶平台进行仿真实验,获取驾驶人生理-心理及车辆运行数据集,然后利用主成分分析提取其特征指标,继而应用自适应学习速率BP网络改进算法对驾驶行为进行识别.结果表明:驾驶员呼吸、肌电、速度、油门、车道线偏距以及发动机转速受驾驶行为的影响较大;识别精度为96.17%,对比自适应学习速率BP网络算法、BP网络算法,算法能明显减小训练迭代次数、提高识别精度.  相似文献   
6.
针对智能运输系统(ITS)项目特别是先进的出行信息系统的开发,建立了突发交通事件非线性非参数诊断的变点统计方法。依据交通流理论,结合均值变点模型,对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了研究。利用在英国南安普敦市检获的实际数据对上述两种算法进行了标定,并对模型进行实际应用。结果显示上述方法对突发事件检测具有很高的灵敏度和有效性。  相似文献   
7.
经济竞争的稳健策略(ECSS)   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文用DRPP([1],[2])方法建立了经济竞争体系的数学模型,从群体经济行为研究的角度,并参照[3]处理生物界竞争的方法,提出了具有m方经济个体的群体经济运行过程和经济竞争的稳健策略(简记为ECSS)的概念,阐述了ECSS的实际意义.并以ECSS为工具,探讨了市场竞争中策略的选择、进攻与防守等问题.  相似文献   
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