基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

基于不确定控制理论的最优策略研究

本文在不确定理论的框架下,研究一类带背景状态变量的最优控制模型.在乐观值准则下,利用不确定动态规划的方法,证明了不确定最优性原则,得到最优性方程.作为应用,求解一个固定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题,在乐观值准则下,以工资变量为背景状态变量,建立养老金模型.通过求解不确定最优性方程得到最优投资策略和最优支付率.     

基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

基于LQG控制的整车8-DOF系统振动分析

建立了整车8-DOF系统动力学模型,考虑了主动悬架控制,并增设了主动座椅控制,设计了车辆主动悬架系统的LQG控制器。基于Matlab仿真平台建立了整车8-DOF系统动力学仿真模型,对所得最优控制策略下的动态响应进行了仿真验证。仿真结果表明:为了改善人椅系统质心及车身质心的跳振性能需要在一定程度上弱化各轮轮胎动位移性能。从控制效能上来看,该最优控制器能够满足各行驶状态下对悬架性能的要求,改善了车辆的行驶平顺性。     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

反演一类间断热传导方程的辐射系数

讨论了一个利用终端观测数据重构抛物型方程未知系数的反问题,这类问题在科学研究中有重要的应用.与一般问题不同的是,未知系数是间断的函数.基于最优控制理论,证明了控制泛函极小元的存在性及其满足的必要条件,并讨论了最优解的唯一性及稳定性.运用Gradient型迭代法进行数值模拟,且未知系数反演的效果也很好.     

基于ESI和InCites的学科发展预测研究--以中国地质大学为例

基于汤姆路透公司的ESI和InCites数据库，分析了中国地质大学各学科的特征，探讨了高被引论文、热门论文、顶尖论文与学科发展的关系，并预测后续最有可能入围ESI世界前1％的学科。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。