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面向大型社会活动的个性化区域交通控制
被引量：
5
1
作者
龙琼
胡列格
+1 位作者
张蕾
周昭明
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期2692-2699,共8页
针对大型社会活动下的城市区域交通控制问题,提出一种面向大型社会活动的个性化区域交通控制方法。充分考虑交通管理者的个性化实践经验,构建面向大型社会活动的区域交通控制双层模型,即个性化交通管理与个性化交通控制模型。引入模糊...
针对大型社会活动下的城市区域交通控制问题,提出一种面向大型社会活动的个性化区域交通控制方法。充分考虑交通管理者的个性化实践经验,构建面向大型社会活动的区域交通控制双层模型,即个性化交通管理与个性化交通控制模型。引入模糊分析法,对区域交通控制双层模型的参数进行个性化确定,并基于压缩粒子群算法对模型进行优化求解,最终输出各区域、区域内各交叉口控制向量。以长沙城区举办大型活动背景进行了交通控制仿真验证。研究结果表明:大型活动举办期间,区域交通系统运行良好,这说明本文算法能够有效解决大型活动下的区域交通控制问题。
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关键词
区域交通控制
个性化
大型社会活动
压缩粒子群算法
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职称材料
基于YSPSO-RBFN的布里渊散射谱特征提取
2
作者
孟钏楠
隋阳
+4 位作者
张杰
王悦
董玮
张歆东
阮圣平
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2018年第4期372-380,共9页
为提高提取到的传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的精度,利用压缩因子粒子群优化算法调节权值的RBFN(Radial Basis Function Net)径向基函数神经网络对布里渊散射谱进行特征提取。提出的算法克服了传统RBFN神经网络易于陷入局部极值的缺...
为提高提取到的传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的精度,利用压缩因子粒子群优化算法调节权值的RBFN(Radial Basis Function Net)径向基函数神经网络对布里渊散射谱进行特征提取。提出的算法克服了传统RBFN神经网络易于陷入局部极值的缺点,利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法调节权值后向传输网络,对布里渊散射谱进行精度提取,保证了求解的速度和精度。数值分析过程中,利用新型结合算法在不同线宽和不同信噪比大测量范围情况下的散射谱进行参数估计。通过实验获得不同温度下的布里渊散射谱数据,利用YSPSO-RBFN(Particle Swarm Optimization with Shinkage Factor Shirnhage Factor-Radical Basis Function)算法处理实验数据,结果表明,该算法可提高布里渊散射谱特征提取的精度,25℃下拟合误差为1.99 MHz,温度升高拟合误差也在减小。在85℃时的频移拟合误差为0.047 MHz。因此,将该算法用于布里渊散射温度和应变传感系统,可有效提高检测精度。
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关键词
光纤光学
分布式光纤传感
压缩
因子
粒子
群
算法
RBFN神经网络
温度
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职称材料
题名
面向大型社会活动的个性化区域交通控制
被引量：
5
1
作者
龙琼
胡列格
张蕾
周昭明
机构
湖南城市学院土木工程学院
汕头大学工学院
长沙理工大学交通运输工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期2692-2699,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51278068)
湖南省教育厅重点资助项目(16A037)
文摘
针对大型社会活动下的城市区域交通控制问题,提出一种面向大型社会活动的个性化区域交通控制方法。充分考虑交通管理者的个性化实践经验,构建面向大型社会活动的区域交通控制双层模型,即个性化交通管理与个性化交通控制模型。引入模糊分析法,对区域交通控制双层模型的参数进行个性化确定,并基于压缩粒子群算法对模型进行优化求解,最终输出各区域、区域内各交叉口控制向量。以长沙城区举办大型活动背景进行了交通控制仿真验证。研究结果表明:大型活动举办期间,区域交通系统运行良好,这说明本文算法能够有效解决大型活动下的区域交通控制问题。
关键词
区域交通控制
个性化
大型社会活动
压缩粒子群算法
Keywords
area traffic control
personalized
large-scale social activities
particle swarm optimization algorithm
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于YSPSO-RBFN的布里渊散射谱特征提取
2
作者
孟钏楠
隋阳
张杰
王悦
董玮
张歆东
阮圣平
机构
吉林大学电子科学与工程学院
吉林大学集成光电子重点实验室
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2018年第4期372-380,共9页
基金
吉林省科技发展计划基金资助项目(20150204003GX)
长春市科技计划基金资助项目(14KG019)
文摘
为提高提取到的传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的精度,利用压缩因子粒子群优化算法调节权值的RBFN(Radial Basis Function Net)径向基函数神经网络对布里渊散射谱进行特征提取。提出的算法克服了传统RBFN神经网络易于陷入局部极值的缺点,利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法调节权值后向传输网络,对布里渊散射谱进行精度提取,保证了求解的速度和精度。数值分析过程中,利用新型结合算法在不同线宽和不同信噪比大测量范围情况下的散射谱进行参数估计。通过实验获得不同温度下的布里渊散射谱数据,利用YSPSO-RBFN(Particle Swarm Optimization with Shinkage Factor Shirnhage Factor-Radical Basis Function)算法处理实验数据,结果表明,该算法可提高布里渊散射谱特征提取的精度,25℃下拟合误差为1.99 MHz,温度升高拟合误差也在减小。在85℃时的频移拟合误差为0.047 MHz。因此,将该算法用于布里渊散射温度和应变传感系统,可有效提高检测精度。
关键词
光纤光学
分布式光纤传感
压缩
因子
粒子
群
算法
RBFN神经网络
温度
Keywords
optical fiber optics
distributed optical fiber sensing
compression factor particle swarm algorithm
radial basis function net （RBFN） neural network
temperature
分类号
TN247 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向大型社会活动的个性化区域交通控制
龙琼
胡列格
张蕾
周昭明
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于YSPSO-RBFN的布里渊散射谱特征提取
孟钏楠
隋阳
张杰
王悦
董玮
张歆东
阮圣平
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2018
0
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职称材料
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