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基于中心-对数半长的区间数据主成分分析 被引量:5
1
作者 赵青 王惠文 王珊珊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1414-1421,共8页
为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分... 为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分半长非负的合理性,计算过程简单、复杂度较低,并且使得降维前后样本集合中点点之间相对位置的改变尽可能小。通过对高维空间进行变量降维,从而多种经典的统计分析方法能够得到运用,同时能够在低维空间中描绘原始高维空间中的样本点,使得多变量区间数据的可视化成为可能。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 区间数据 主成分分析(PCA) 中心-对数半长 降维 协方差矩阵
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成分数据的空间自回归模型 被引量:3
2
作者 黄婷婷 王惠文 SAPORTA Gilbert 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期93-98,共6页
针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处... 针对已有成分数据线性回归模型对研究对象相互独立的严格要求,提出了含有成分数据和普通数据的空间自回归模型,在此基础上提出了成分数据空间自回归模型的估计方法。新模型结合了空间自回归模型处理因变量之间相互依赖的优势,可同时处理成分数据和普通数据。通过利用等距对数比(ilr)变换将成分数据解约束,得到了新模型的参数估计量。蒙特卡罗模拟实验验证了所提估计方法的有效性。 展开更多
关键词 成分数据 等距对数比(ilr)变换 极大似然估计 空间依赖 空间自回归模型
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基于轨迹数据的货车自发编队节油潜力估计 被引量:2
3
作者 谭二龙 李宏海 +2 位作者 钟厚岳 霍恩泽 马晓磊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期74-84,共11页
为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘... 为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列,并构建整数规划模型求解,获取最大节省油耗下的编队方案。结果显示:编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加,编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围;编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加,即自发编队最大油耗节省策略并非编队最大行驶距离策略;在不考虑时间搜索范围时,通过继续增大空间搜索范围可实现更多的燃油节省,但不考虑空间搜索范围时持续增加时间搜索范围却不能获得更多燃油节省;4000辆车的数据集进行自发编队时每天最多可节省燃油2026.21 L,最大允许编队长度为5辆比最大允许编队长度为2辆的车辆平均节省油耗最多可提升13.92%。将本文整套处理流程应用于更大规模的货车数据集,可组成自发编队的目标车辆将会显著增加,相应地也可减少更多的能源消耗和污染物的排放,具有很大的应用潜力。 展开更多
关键词 公路运输 节油潜力估计 整数规划 自发编队 最长公共子序列
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基于出行链的电动汽车充电行为影响因素分析 被引量:15
4
作者 于海洋 张路 任毅龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1732-1740,共9页
随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动... 随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动汽车充电过程和放电过程的数据,从实际出发考虑影响电动汽车充电行为的多种潜在因素,并通过logistic回归模型分析确定了显著影响充电行为的因素。分别基于单一和多个显著影响因素建立电动汽车充电行为的预测模型,预测结果表明,基于多个显著影响因素的模型准确率更高,且对晴天的预测效果更好。研究成果将有助于优化电动汽车的充电行为,进而提高电动汽车的充电效率。 展开更多
关键词 电动汽车 充电行为 出行链 影响因素 预测模型
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考虑财政补贴的电动公交车队置换优化模型 被引量:10
5
作者 马晓磊 闫昊阳 缪然 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期200-205,共6页
为解决公交车队置换问题,分析财政补贴政策对公交车队电动化的影响,本文考虑财政补贴、温室气体排放水平等因素,以公交车队生命周期成本最小为优化目标,建立公交车队置换的混合整数规划模型,使用CPLEX软件求解模型,获得最优精确解。以2... 为解决公交车队置换问题,分析财政补贴政策对公交车队电动化的影响,本文考虑财政补贴、温室气体排放水平等因素,以公交车队生命周期成本最小为优化目标,建立公交车队置换的混合整数规划模型,使用CPLEX软件求解模型,获得最优精确解。以2017年北京市19路公交车队为算例进行计算,得出最优的车辆购置方案、充电桩购置方案、车辆淘汰方案,最优方案的生命周期成本为21289.7万元,温室气体排放量为2488.4吨二氧化碳当量。针对财政补贴、最终电动公交比例、温室气体排放水平等参数进行敏感性分析。分析结果表明:财政补贴从成本及碳排放角度对公交电动化有正面促进作用,但延缓了公交电动化的进程;短期内混合动力公交成本优势明显,长期来看,电动公交具有可观的减排潜力。 展开更多
关键词 城市交通 公交车队置换优化 混合整数规划模型 生命周期成本 财政补贴
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面向空地协同作战的无人机-无人车异构时变编队跟踪控制 被引量:20
6
作者 周思全 化永朝 +2 位作者 董希旺 李清东 任章 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2019年第4期54-59,共6页
本文研究了无人机自主伴飞协同侦察技术中的异构集群系统空地协同时变编队跟踪控制问题,要求多无人机与无人车在形成期望时变编队构型的同时,实现对领导者参考轨迹的跟踪。首先,对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模,并引入代数... 本文研究了无人机自主伴飞协同侦察技术中的异构集群系统空地协同时变编队跟踪控制问题,要求多无人机与无人车在形成期望时变编队构型的同时,实现对领导者参考轨迹的跟踪。首先,对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模,并引入代数图论概念,建立异构集群系统的协同控制模型。然后,引入虚拟领导者刻画编队整体的运动轨迹,并基于对虚拟领导者状态的分布式观测器,对各无人机-无人车构造分布式编队跟踪控制器。进一步分析异构集群系统实现时变编队跟踪的可行性条件,给出编队跟踪控制器中各参数的选取方法。最后,给出了一个仿真例子来验证所设计控制器的有效性。 展开更多
关键词 异构集群系统 分布式控制 时变编队 跟踪控制 武器协同技术
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多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法 被引量:20
7
作者 陈汐 王印海 +1 位作者 刘剑锋 马晓磊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期166-172,186,共8页
"定制公交"作为一种基于需求响应的公交服务模式,被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式,其线路设计问题具有现实意义.首先,本文在已有理论的基础上,构建了多区域运营模式的... "定制公交"作为一种基于需求响应的公交服务模式,被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式,其线路设计问题具有现实意义.首先,本文在已有理论的基础上,构建了多区域运营模式的通勤定制公交线路规划模型,该模型以最小化乘客出行成本、车辆运营成本为优化目标.其次,为求解模型,设计了一个两阶段启发式算法以获得多目标优化模型的Pareto解.最后,通过几组算例对模型进行了验证.结果表明,本文所提出的方法可根据优化目标提供多种线路方案集,丰富了定制公交的运营模式,为定制公交的线路规划提供了依据. 展开更多
关键词 城市交通 线路规划 启发式算法 定制公交 多目标优化
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拒止环境下基于“忠诚僚机”的护航策略 被引量:4
8
作者 田磊 赵启伦 +3 位作者 董希旺 李清东 吕金虎 任章 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1058-1067,共10页
护航策略一直是各军事大国的重点研究内容之一,拒止环境具有强电磁干扰、强对抗博弈等特点,进而对护航策略提出了更高的要求。提出了一种基于分布式时变编队跟踪控制方法的护航策略,该策略中由高成本长机探测到敌方来袭导弹,在进行规避... 护航策略一直是各军事大国的重点研究内容之一,拒止环境具有强电磁干扰、强对抗博弈等特点,进而对护航策略提出了更高的要求。提出了一种基于分布式时变编队跟踪控制方法的护航策略,该策略中由高成本长机探测到敌方来袭导弹,在进行规避的同时,释放多个低成本僚机担任“忠诚僚机”。采用时变编队跟踪的控制方法,使僚机始终处于长机与敌方来袭导弹的视线轴上,必要时牺牲僚机以保全长机。针对敌方来袭导弹的方位角是全局信息,设计了分布式观测器对其进行估计。在拒止环境下,复杂电磁干扰带来通信时断时续,导致长机与僚机及僚机与僚机之间的通信拓扑存在切换。为应对电磁干扰对通信拓扑的破坏,提高抗电磁干扰能力,考虑僚机外部扰动和长机规避机动动作同时存在的情况,基于观测器理论、自适应控制理论和滑模控制理论,构造了具体通信拓扑切换机制的分布式控制协议,并利用Lyapunov理论证明了僚机采用该协议能够实现拒止环境下基于“忠诚僚机”的护航策略。通过仿真模拟导弹来袭场景,验证了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 护航策略 拒止环境 分布式观测器 滑模控制 自适应控制
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驾驶人跟车风险接受水平对其接管绩效的影响 被引量:8
9
作者 鲁光泉 陈发城 +3 位作者 李鹏辉 翟俊达 谭海天 赵鹏云 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期808-814,共7页
自动驾驶接管是一种安全性要求很高的手动驾驶操作,可能会受到驾驶人手动驾驶安全习惯的影响。本文基于驾驶模拟器分别设计了手动驾驶跟车和自动驾驶接管实验,研究了驾驶人的手动跟车风险接受水平对其接管绩效的影响,同时考虑了接管时... 自动驾驶接管是一种安全性要求很高的手动驾驶操作,可能会受到驾驶人手动驾驶安全习惯的影响。本文基于驾驶模拟器分别设计了手动驾驶跟车和自动驾驶接管实验,研究了驾驶人的手动跟车风险接受水平对其接管绩效的影响,同时考虑了接管时间预算和视觉非驾驶任务的影响。结果表明:在日常驾驶中具有低跟车风险接受水平的驾驶人接管反应时间更短,并且在监控自动驾驶条件下,接管后表现出更低的纵向碰撞风险。此外,当驾驶人处于视觉分心状态时,5 s的接管时间预算会导致驾驶人接管后出现较差的横纵向稳定性和极高的纵向碰撞风险。本研究的结果可为个性化自动驾驶系统的设计提供理论依据。 展开更多
关键词 自动驾驶接管 跟车风险接受水平 接管时间预算 视觉非驾驶任务 接管绩效
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基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成 被引量:3
10
作者 周其林 王旭 刘旭东 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期42-48,共7页
注释可以有效提高源代码的可读性、帮助开发者理解软件功能,对于软件的维护和演化起着关键作用.当前源代码注释自动生成方面的研究存在一定局限,一是没有深入挖掘词法信息;二是没能很好的融合词法和语法信息.因此,提出了基于神经网络融... 注释可以有效提高源代码的可读性、帮助开发者理解软件功能,对于软件的维护和演化起着关键作用.当前源代码注释自动生成方面的研究存在一定局限,一是没有深入挖掘词法信息;二是没能很好的融合词法和语法信息.因此,提出了基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成方法,该方法利用编码器-解码器神经网络框架深度表征源代码的词法信息,结合基于语法树挖掘到的语法信息,使用融合机制形成更加全面的功能语义编码向量用于注释自动生成.通过在公开数据集上进行实验,该方法在BLEU4、METEOR等评价指标上均优于对比的模型,验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 源代码注释 抽象语法树 编码器-解码器 融合模型
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半自动驾驶公交车辆编组与调度优化 被引量:9
11
作者 代壮 陈汐 马晓磊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2284-2292,共9页
半自动驾驶公交车辆编组是指半自动驾驶公交单元通过车联网技术连接在一起,实现车辆协同驾驶和车辆容量动态设计的车辆组织技术。以半自动驾驶公交车辆编组为出发点,建立编组车辆动态运行模型,分析编组车辆到离站时间、乘客上下车过程... 半自动驾驶公交车辆编组是指半自动驾驶公交单元通过车联网技术连接在一起,实现车辆协同驾驶和车辆容量动态设计的车辆组织技术。以半自动驾驶公交车辆编组为出发点,建立编组车辆动态运行模型,分析编组车辆到离站时间、乘客上下车过程、车辆容量限制和车载乘客数量变化等。在此基础上,以车辆运营成本和乘客候车时间成本之和为目标函数,以车辆编组大小和发车时刻为决策变量,建立半自动驾驶公交车辆调度优化模型。提出改进的遗传算法高效求解模型。以杭州55路公交线路为实证案例,仿真结果表明:相比于传统人工驾驶公交的车辆调度,基于半自动驾驶公交的车辆调度能降低29.2%的车辆运营成本和18.2%的乘客候车时间成本,所得结果证实了所建模型优化半自动驾驶公交车辆调度的有效性。 展开更多
关键词 智能交通系统 半自动驾驶 车辆编组 公交车辆调度 遗传算法
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一种修正的马氏距离判别法 被引量:6
12
作者 王珂瑶 王惠文 +1 位作者 赵青 王珊珊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期824-830,共7页
马氏距离判别法是一种基于马氏距离的多元统计分析方法,其引入了协方差矩阵的逆矩阵,以排除属性变量的量纲及变量之间的相关性对距离度量的干扰。然而,在属性变量存在严重的多重共线性时,样本协方差矩阵的奇异性会影响其逆矩阵估计的稳... 马氏距离判别法是一种基于马氏距离的多元统计分析方法,其引入了协方差矩阵的逆矩阵,以排除属性变量的量纲及变量之间的相关性对距离度量的干扰。然而,在属性变量存在严重的多重共线性时,样本协方差矩阵的奇异性会影响其逆矩阵估计的稳定性,从而降低马氏距离判别法的有效性。为此,提出了一种修正的马氏距离判别法,采用了一般交叉验证(GCV)方法,在属性变量间存在高度相关性的情况下,选择预测效果最好的变量维度,同时可以对协方差矩阵的逆矩阵进行稳定的估计。修正的马氏距离判别法可以得到可靠的协方差矩阵的估计,提高模型的判别准确率;也可以抵抗样本外的扰动,提高模型的泛化能力。仿真实验结果验证了在属性变量存在严重的多重共线性情形下,修正的马氏距离判别法的判别效果较经典的马氏距离判别法有明显的提升。 展开更多
关键词 马氏距离 判别分析 多重共线性 降维 交叉验证
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基于合作博弈的公交滞站点优化模型 被引量:5
13
作者 代壮 陈汐 马晓磊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期135-141,共7页
公交滞站控制是防治公交串车的常用方法.现有研究主要集中于公交滞站时间的优化,很少关注滞站点优化问题.本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型.根据系统当前状态,模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车... 公交滞站控制是防治公交串车的常用方法.现有研究主要集中于公交滞站时间的优化,很少关注滞站点优化问题.本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型.根据系统当前状态,模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进;其次,以滞站点为博弈人,以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数,构建合作博弈,分析滞站点的单独和联合控制效果,并用Shapley值刻画滞站点的相对重要性.通过在最有效的滞站点实施滞站控制,能够有效防治公交串车.最后,通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明,模型能有效降低公交车头时距波动,减少公交串车率,最终减少乘客平均候车时间. 展开更多
关键词 智能交通 公交串车 滞站控制 合作博弈
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带空间结构的人工神经网络建模方法 被引量:2
14
作者 赵宪铎 王惠文 王珊珊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期115-122,共8页
将遍历搜索法引入带空间结构的人工神经网络模型,提出一种新的模型估计和空间数据样本外预测方法。该方法基于人工神经网络,结合空间自回归模型思想,在网络模型中引入空间滞后项来考虑变量的空间效应,提出使用遍历搜寻最优解的方式替代... 将遍历搜索法引入带空间结构的人工神经网络模型,提出一种新的模型估计和空间数据样本外预测方法。该方法基于人工神经网络,结合空间自回归模型思想,在网络模型中引入空间滞后项来考虑变量的空间效应,提出使用遍历搜寻最优解的方式替代传统极大似然法进行空间自回归系数估计和建模。结合样本外数据和空间结构,扩展空间权重矩阵并代入所提模型进行样本外预测,充分发挥了人工神经网络模型泛化能力强的特点。仿真分析指出:在合理考虑空间效应的情况下,所提模型的预测效果较普通人工神经网络有显著提升;而且当空间变量间存在非线性关系时,所提模型的预测精度同样优于空间自回归模型。 展开更多
关键词 人工神经网络 空间自回归 样本外预测 空间相关 空间滞后
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集群系统协同控制:机遇与挑战 被引量:19
15
作者 谷海波 刘克新 吕金虎 《指挥与控制学报》 CSCD 2021年第1期1-10,共10页
集群系统的协同是一类重要的集群智能,是新一代人工智能的核心研究领域.集群系统可通过牵制控制、PID控制、分布式观测器设计等方法进行调节与控制,进而涌现出集群智能.首先介绍集群系统协同控制的研究背景及意义,然后阐述集群系统协同... 集群系统的协同是一类重要的集群智能,是新一代人工智能的核心研究领域.集群系统可通过牵制控制、PID控制、分布式观测器设计等方法进行调节与控制,进而涌现出集群智能.首先介绍集群系统协同控制的研究背景及意义,然后阐述集群系统协同控制中3种典型控制方法的研究进展,最后提出集群系统协同控制技术的未来发展趋势及下一步的工作方向. 展开更多
关键词 集群系统 协同控制 牵制控制 PID控制 分布式观测器 集群智能
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基于Gram-Schmidt变换的有监督变量聚类
16
作者 刘瑞平 王惠文 王珊珊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2003-2010,共8页
为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类(SCV-GS)方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中... 为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类(SCV-GS)方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中心。SCV-GS方法基于Gram-Schmidt变换,对变量之间的高度相关性进行批量处理,并得到聚类结果;同时,结合偏最小二乘思想,提出新的同一性度量,并以此来选取最佳聚合参数。SCV-GS不仅可以快速得到变量聚类结果,而且可识别出对响应变量的解释及预测起关键作用的变量类。仿真表明该聚类方法运算速度显著提升,而且所得潜变量对应的回归系数的估计结果与对照方法表现一致;实例分析表明该方法具有更好的解释性和预测能力。 展开更多
关键词 降维 变量聚类 回归 高度相关 Gram-Schmidt变换
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