关键词： 智能交通   脆弱性评价   改进ISM   常规公交运营   发车间隔优化   遗传算法  

摘要： 针对常规公交在城市公共交通中的分担率逐年下降状况,综合考量乘客的出行感知和公交运营成本,为量化常规公交运营线路的脆弱性并提高服务质量,提出了常规公交运营脆弱性评价方法及其基于脆弱性评价的的公交发车间隔优化。首先,采用文献萃取法从人为活动、运营组织管理、环境状态和车辆状态4个方面萃取得到15个脆弱因子,基于概念格加权群组改进的结构解释模型对初始评分结果进行统计筛选得到脆弱因子间的影响程度关系,通过对脆弱因子的暴露性、敏感性和适应性3个特征进行等级划分,以取交集的方法得到车内拥挤度和候车时长2个关键脆弱因子。其次,从不同客流时段的乘客感知与心理变化特征角度出发,对车内拥挤度的等级划分和候车时长正态分布曲线进行分析,确定拥挤度的临界划分和以85%乘客的候车容忍时间作为容忍阈值。进一步,基于关键脆弱因子及其容忍阈值构建高峰、次高峰和平峰时段以发车间隔时间为变量的运营公司成本和乘客成本函数模型,并采用遗传算法进行求解。最后,结合昆明市23路公交线路进行算例分析。结果表明:优化后的运营线路高峰时段的暴露度、敏感度和适应度分别降低39.10%,26.75%,35.74%,脆弱度降低了33.88%,优化效果最好,次高峰居中,平峰较差。总体分析来看,评价模型和优化方法具有较好的实用性,提升了乘客出行感知服务水平并降低了运营成本。

关键词： 人工智能   高职教育   人才培养   教学改革  

摘要： 随着人工智能的飞速发展,高职教育人才培养模式亟需创新升级。文章分析了人工智能给高职教育带来的机遇与挑战,剖析了现有人才培养模式中存在的突出问题,提出了在“人工智能+”背景下高职计算机专业人才培养模式创新的总体路径,包括重构面向人工智能时代的培养目标体系、优化融入人工智能理论知识的课程体系设置、采用信息化智能化手段改革教学模式、加强实践教学环节建设以及全面提升师资队伍综合素质。同时,文章探讨了创新实践的具体路径,提出了加强校企深度合作、构建智能化教学资源平台、建设人工智能实训基地以及健全质量监控评价体系等建议。

关键词： 无线传感网络   动态簇头选择   遗传算法   能量均衡覆盖   多跳路由协议   通信系统优化  

摘要： 针对传统LEACH协议存在数据传输效率较低以及节点能量分布不均的缺陷,文中从功耗和效率层面出发,提出了一种无线传感网络能量均衡覆盖优化系统。对于节点能量分布不均的问题,设计了由剩余能量因子与距离因子所组成的系统权重因子,并根据该因子及竞争半径来选择簇头。同时基于遗传算法提出了一种单链多跳路由协议,进而提升了系统的功耗水平,解决了数据传输效率偏低的问题。以某智慧园区为模型进行的实验测试结果表明,所设计系统的存活节点个数、系统剩余能量以及数据包接收数量这三个指标均大幅领先,充分说明了改进后的算法能够有效减少系统的能量损耗并提升节点的利用率,使其可以存活至1200轮,从而延长整个WSN系统的运行周期。

关键词： 车辆调度   时间窗   计划恢复   遗传算法   成本最优  

摘要： 利用人工经验调度地面保障车辆,难以在突发状况发生时确保地面车辆的合理调度,从而导致航班的集体延误和地面保障车辆资源的浪费.针对机场垃圾车调度的上述问题,在硬时间窗限制及多种约束条件下,以飞机垃圾车调度总成本最小为目标函数构建计划恢复模型.算例分析结果表明:相对于人工恢复调度费,该文计划恢复模型调度费节约了46.44%.因此,该文计划恢复模型具有可行性.

关键词： 智能控制   超声波液位计   技术应用  

摘要： 随着信息时代的不断发展,借助计算机智能控制系统,能使数字设备具有数据收集、整合、应用能力及高效控制能力,利于提高相关工作的效率和质量。基于此,先进行计算机智能控制系统的概述,然后分析智能控制系统在数据采集、监督和分级控制等方向的应用。最后,以常见设备智能型超声波液位计应用为例,对该超声波液位计设备进行硬件及软件的设计,并进行应用分析,以期望在充分利用先进的智能控制技术后,能提高设备的应用效果,更好地完成液位测量作业。

关键词： 分布式光纤振动传感   φ-OTDR   PGC   管道泄漏   道路空洞   病害监测   人工神经网络  

摘要： 针对常规探测方法在地下管线泄露与道路空洞监测方面存在成果精准度不高、应用效果不足、无法实现自动化等问题,提出借助分布式光纤振动传感技术对地下管网及道路病害进行监测,研发一种能实时智能监测地下管网运维状态及道路路基、周边土质病害变化的技术方法。通过试验进行验证,对前端光纤设备自动采集周围的信号及背景噪声进行分析,提高探查地下管网及道路病害的监测效率和准确率。试验结果表明,该方法对地下管线泄露与道路病害的整体识别率达90%以上,达到满足地下管网及道路养护、预防事故发生的需求。

关键词： 锂离子电池   开路电压   荷电状态   开路电压-荷电状态关系   遗传算法   平滑性假设  

摘要： 开路电压(OCV)是准确估计电动汽车锂离子电池荷电状态(SoC)的重要参数。由于OCV-SoC的映射关系随着电池老化而持续变化,因此在某一特定阶段确定的OCVSoC函数无法适用于电池全生命周期内的SoC估计,由此需要对OCV进行定期测试及老化校准。受OCV-SoC曲线迟滞现象的影响,传统的OCV测试通常需要数天时间才能获得一个或多个完全充放电周期的数据,因此从电动车实际运行的维度上缺乏OCV实时测试和校准的可实现性。本文提出了一种快速灵活的OCV-SoC提取方法,主要基于锂电池放电过程的OCV-t曲线平滑性假设,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现基于任意电流-电压测量数据的OCV-SoC关系提取;随后在UDDS工况下结合拓展卡尔曼滤波(EKF)进行了SoC验证。结果表明,基于平滑性假设可以有效地构建OCV-SoC的映射关联,其中SoC的最大估计误差为2%,且不受滤波器SoC初值的影响。

关键词： 航向角   曲线特征点识别   整体最小二乘法   云模型   遗传算法  

摘要： 轨道平面线形识别是解算轨道不平顺的基础。针对外挂式动态轨道检查仪的实际需要,提出一种基于转向架航向角的铁路平面线形识别方法。首先,通过分段试拟合判定准则自动识别各测点所属线元类型和特征点数量;然后,建立基于转向架航向角的平面线形特征点优化模型;最后,结合云模型改进传统遗传算法的搜索策略提出云遗传算法,实现铁路平面线形精确识别。研究表明,平面线路曲线特征点识别偏差在4 m以内,线形识别准确度均达到97%以上,满足外挂式动态轨道检查仪对轨道不平顺解算的精度要求。

关键词： 遗传算法   BP神经网络模型   自回归模型   钟差预报  

摘要： 为了提高导航卫星钟差预报精度,本文在单一BP神经网络模型基础上引入遗传算法(GA)与自回归(AR)模型,构建新的GA-BP-AR模型。该组合模型充分发挥GA在网络模型参数寻优中的优势及AR模型在残差修正中的优势。首先,通过GA-BP模型对原始钟差进行建模预报;其次,使用AR模型对预报残差进行建模并进行外推预报;最后,将GA-BP模型预报值与AR模型残差预报值相加得到最终钟差预报结果。使用2组卫星钟差数据对本文的组合模型效果进行检验,并将实验结果与单一的模型预报结果进行对比。结果表明,本文提出的组合预报模型的预报精度最高,平均精度在0.3 ns以内,验证了本文提出组合预报模型的优越性与适用性。

关键词： 教师评价   人工神经网络   BP神经网络   评价指标体系  

摘要： 教师综合评价是教育评估中的重要组成部分之一。传统的教师综合评价方法对促进教师提高教学水平起到了一定的积极作用,但这些方法都摆脱不了人为因素对评价结果的直接影响。人工神经网络作为一种新技术,以其自有的模拟人的思维、非线性映射和自学习等能力为不确定性和非线性问题的研究开辟了新的途径,在各类评价问题上应用很多。将人工神经网络(BP神经网络)引入教师综合评价中,克服了人为因素对评价结果的直接影响,并通过仿真实验表明,神经网络用于教师综合评价完全可行,为高等职业院校教师综合评价提供了方便实用的工具。