实时OD估计中卡尔曼滤波算法研究

ITS研究中，动态OD矩阵估计是交通动态分配的关键因素。针对OD矩阵难以获得的问题，回顾动态OD矩阵估计理论的发展历程，明确该领域研究中的三个关键问题：状态变量的选择、系统方程的确定、OD量与路段流量的关系（分配矩阵）。在此基础上介绍一种基于历史OD矩阵数据的估计方法，卡尔曼滤波算法，为动态OD矩阵估计理论的进一步的研究奠定基础。     

交通网络中动态OD矩阵反推算法研究

文章根据极大熵基本原理并运用排列组合理论推导出OD矩阵反推的极大熵模型;然后用拉格朗日乘子法求得该模型的非线性方程组,并运用Newton算法对此非线性方程组求解,得到动态OD估计矩阵。最后,在实例应用中,应用此模型和文章给出的模型解法取得了令人满意的结果。     

一种轨道交通客流OD精准化辨识算法

特大城市的轨道交通承载着城市的交通运输骨干任务,积累了蕴含着乘客出行时空关系、出行规律及出行习惯等的客流票卡数据,具有较高的实践指导价值。首先,设计了轨道交通AFC数据预处理方法,构建了轨道交通客流刚性需求筛选算法;其次,改进FP-Tree算法并用于挖掘刚性需求客流OD,得出精准化的乘客进出站频繁项集;最后,构建基于换乘客流路径选择模型的客流换乘OD挖掘算法,将客流换乘OD转化为线路OD,精准化挖掘客流OD需求,研究成果可为轨道交通市郊线路快车停站方案的制定提供支持和决策指导。     

双运量约束下的OD分布与随机用户均衡交通分配组合模型

建立了在起点交通产生总量固定和在讫点交通吸引总量固定约束下的OD分布与随机用户均衡交通分配模型，并证明了该极值模型与随机用户均衡及OD分布要求的等价性，并设计了启发式算法来求解。     

不确定OD需求下混合交通网络设计的鲁棒优化模型

假定OD需求是不确定的,但它属于一个有界多面体,应用鲁棒优化的方法对不确定OD需求下混合网络设计问题进行了研究,建立了基于用户均衡的混合网络设计的极小极大模型,并采用需求生成的算法求解不确定OD需求下混合网络设计的鲁棒对应模型。数值算例的结果表明应用鲁棒优化方法得到的混合网络设计方案不仅更加符合实际,而且较传统确定性的混合网络设计方案具有更高的可靠性。     

基于均值聚类的背景估计算法

本文提出了基于均值聚类的背景估计算法。首先利用提取特征点,然后利用K-means聚类算法去除错误的特征点对。最后利用随机样本一致(RANSAC)算法和最小二乘方法求解运动参数。实验结果表明本文算法比原始算法的峰值信噪比提高。该算法能更加准确的实现运动背景估计,提高了运动背景估计的鲁棒性,同时提高了计算速度。     

基于出租车GPS数据聚类分析的交通小区动态划分方法研究

对交通出行数据进行优化,抽取出租车载客过程中乘客上下车的GPS位置坐标.基于聚类与交通小区划分的相似性,采用K-Means聚类法进行交通小区的划分.首先,通过聚类得到交通出行OD矩阵,然后据此划分出交通小区.基于Google Maps API,搭建了软件平台.通过试验可以看出,这种动态划分方法得到的区域能够与现有的交通小区相吻合.这种高实时的交通小区划分方法将对动态的OD估计有着极大的参考价值.     

基于出租车GPS数据聚类分析醮交通小区动态划分方法研究

对交通出行数据进行优化，抽取出租车载客过程中乘客上下车的GPS位置坐标。基于聚类与交通小区划分的相似性，采用K-Means聚类法进行交通小区的划分。首先，通过聚类得到交通出行OD矩阵，然后据此划分出交通小区。基于Google Maps API，搭建了软件平台。通过试验可以看出，这种动态划分方法得到的区域能够与现有的交通小区相吻合。这种高实时的交通小区划分方法将对动态的OD估计有着极大的参考价值。     

一种改进的基于意图挖掘的航迹预测

意图推断和航迹预测是提高空中交通容量的重要ATC工具,混合估计算法和意图推断算法相结合的基于意图的预测模型是比较崭新的用于长期航迹预测的算法。本文提出一种改进的基于意图的航迹预测算法。使用高分辨率聚类挖掘ADS-B历史航迹数据得到一条典型航迹,将典型航迹而不是传统的计划航迹用于提取意图信息,再与IMM算法结合完成航迹的预测。使用新疆地区真实的ADS-B历史航迹数据验证本文提出的算法的预测性能,仿真结果显示改进的预测算法具有更好的预测性能。     

退化环境中多线激光雷达融合IMU的里程计改进方法

在退化环境中,机器人定位与建图很难取得较好的结果,使用多线激光雷达的LOAM算法的激光里程计在退化环境中缺少约束,对位姿的变化估计较差。本文在LOAM的框架下对LOAM的激光里程计进行了改进,通过加入了IMU的位姿估计,提出了Lidar-imu里程计,使得在退化环境中激光缺少约束时,也可以通过IMU对位姿变化进行准确估计。通过使用公开数据集和真实环境实验对本文方法验证,证实了本文提出方法取得了良好的效果。     

基于导频的OFDM系统信道估计研究

文章给出了OFDM系统模型,介绍了基于导频的OFDM系统的基本信道估计方法,并给出了典型估计方法的比较与MATLAB仿真,得出不同算法下信道估计的误比特曲线,比较了各个算法的性能。     

LCD改进算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

提出了一种利用改进LCD算法提取模拟电路故障特征的方法。首先,针对LCD算法估计包络曲线时未考虑其凹凸性的问题,提出了一种改进的LCD算法并尽心了必要的随噪声影响仿真分析;其次,利用该算法对模拟电路被测信号进行分解,得到若干具有物理意义的分量;最后,使用基本尺度熵算法得到故障特征。运用Pearson相关性指标的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于TransCAD的BPR路阻函数对OD反推影响分析

随着交通信息采集技术的发展,路段流量的获取变得越来越容易。因此,通过路段观测流量来反推OD矩阵的方法成为一种经济实用的方法。本文介绍了基于TransCAD软件OD矩阵反推的方法,并结合苏州市部分特定路网建立了路网模型。运用单因素敏感性分析法,结合选定的均方根误差、相对误差以及模态置信准则(MAC)等三个评价指标,分析BPR路阻函数参数α和β对OD矩阵反推结果精度的影响。在反推过程中建议使用随机用户平衡分配法(SUE),并给出α和β的建议取值范围,可为提高利用TransCAD软件进行OD矩阵反推精度提供参考。     

思维进化算法在估计瞬时单位线参数中的应用

文章结合思维进化算法（Mind Evolutionary Computation,MEC）,采用加权残差绝对值和最小准则对瞬时单位线模型参数进行估计,实例表明使用此方法率定的参数还原的径流过程与实测径流过程拟合优于其他方法。     

思维进化算法在估计瞬时单位线参数中的应用

文章结合思维进化算法(Mind Evolutionary Computation,MEC),采用加权残差绝时值和最小准则对瞬时单拉线模型参数进行估计,实例表明使用此方法率定的参数还原的径流过程与实测径流过程拟合优于其他方法.     

量化误差对信道估计的影响

针对提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于叠加训练序列的MIMO信道估计算法。利用训练序列与信息序列的不相关,在没有带宽损失的情况下初步估计出信道参数;然后利用加权因子对信道参数在相邻信号段之间进行加权平均,得到最终的信道参数。与以往的叠加训练序列估计方法比较,利用算法具有更低的估计均方误差,且适用于时变信道。通过计算机仿真结果表明,估计方法提高了信道传输精度和性能。     

基于和声搜索算法的瞬时单位线参数优化估计

和声搜索(Harmony Search,HS)算法是一种启发式优化算法,通过反复调整和声记忆库中解的变量,使待优化函数目标值随着迭代次数的增加不断收敛,从而来完成优化。此算法概念简单、可调参数少、容易实现。文章将基于和声搜索,并采用加权残差绝对值和最小准则对瞬时单位线模型参数进行估计,实例表明使用此方法率定的参数还原的径流过程与实测径流过程拟合相较其它方法更佳。     

非线性计量经济模型的非参数估计方法研究

本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。     

改进菱形运动估计算法研究与实现

针对目前菱形运动估计搜索算法存在的问题,对不同宏块采用相同的搜索策略,而不能根据视频序列的特性,迅速缩小搜索的范围,造成搜索冗余。文章分析了运动矢量的分布相关性,提出了基于起点预测的改进菱形运动估计算法。该算法结合提前中止准则,能改进菱形算法的搜索流程。仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时,还可有效地保证搜索精度。     

铁路路网系统运输能力的新算法研究

从系统理论和运输需求的概念出发,分析了国内外铁路路网运输能力的研究成果。从OD流矩阵的角度提出了铁路路网系统运输能力的概念,在此基础上构建了铁路路网系统运输能力的双层规划计算模型,该模型已最大化OD流矩阵乘数从为上层规划模型的目标,以最小化广义运输费用为下层模型目标,并提供了基于Lingo软件和Double-sweep算法的实用解法。最后,以一个铁路路网为例,用模型进行了求解,得出了路网最大能力及实现此最大能力的车流径路,并指出了进一步研究的方向。