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1. 热导传感器温度特性的CPSO-SVM数据融合校正

黄为勇童敏明任子晖

计算机应用 2009, 29 (12): 3259-3262.

摘要（1584）

PDF （631KB）（1195）

为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化--支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,采用经典粒子群优化算法和测试样本集均方根误差与平均绝对百分比误差同时最小原则选择和优化支持向量机的参数向量。对氢气浓度的检测实验表明,该方法能有效地改善传感器的温度特性,实现了气体浓度的精确检测。

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2. 紧急事件的动态交通流模型及双向动态最短路诱导算法

任子晖王坚

计算机应用

摘要（1737）

PDF （716KB）（1204）

针对城市快速路的交通紧急事件给出了宏观的动态交通流模型，在METANET模型的基础上考虑紧急事件所占用车道数、进出口匝道及诱导信息对模型的影响，同时针对交通紧急事件的及时有效处理，给出了一种双向动态的最短路径诱导算法，在此算法中，节点间的权值是随着高速路的路面状况及交通拥堵情况等变化的动态函数，故在紧急事件处理中从两个方向搜索最短路，其过程是动态的，实时的，为紧急事件的及时处理和有效的救援争取了时间。通过仿真对比，证明了此算法的可行性，有效性，同时证明了此算法的搜索效率也得到了较大提高。

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3. 模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用

任子晖王坚

计算机应用

摘要（1768）

PDF （524KB）（1071）

城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统，为了获得良好的通行效率，提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法，同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型，然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明：这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点，而且算法的收敛性和稳定性都很好，同时也表明该模型是可行的、有效的。