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考虑路段随机行程时间异质性的交通网络可靠路径规划模型和算法

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交通运输工程学报 2023年第6期23卷 257-269页

作者：黄森许项东同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

为应对交通网络路段随机行程时间异质性分布情况下,出行者路径选择决策对行程时间可靠性和不可靠性方面的关注,以均值-超量行程时间为优化准则,构建了一种新的可靠路径规划模型;为刻画交通网络中不同路段随机行程时间的异质性分布,以行... 详细信息

为应对交通网络路段随机行程时间异质性分布情况下,出行者路径选择决策对行程时间可靠性和不可靠性方面的关注,以均值-超量行程时间为优化准则,构建了一种新的可靠路径规划模型;为刻画交通网络中不同路段随机行程时间的异质性分布,以行程时间前四阶矩为输入,解析估计了均值-超量行程时间,以免于现有研究均一化的分布假设;利用均值-超量行程时间的理论特性,提出了以Dijkstra最短路算法和K-最短路算法为基础的精确和近似两阶段算法;以Monte Carlo模拟方法为基准,验证了基于前四阶矩的均值-超量行程时间解析估计方法的精确性;通过求解算例网络中所有OD对的最短均值-超量路径,分析了近似两阶段算法的精确性和计算效率。研究结果表明:现有研究中常用的路段随机行程时间正态分布假设会忽略偏度和峰度系数对可靠路径选择结果的影响,而均值-超量行程时间解析估计方法所得近似值与真值的相对误差不超过0.13%;当K-最短路算法中K为10时,近似两阶段算法求解的全网络OD对最短均值-超量路径中,有0.11%的OD对的最小均值-超量与精确两阶段算法求解结果不同,最大相对误差为3.35%;针对由随机选择的5个节点与其他节点组成的OD对,近似两阶段算法平均计算时间与精确两阶段算法平均计算时间的比值范围为0.87%~22.96%,表明近似两阶段算法不仅保证了其求解准确性,还可有效提高计算效率;提出的模型和算法能够接纳网络中不同路段随机行程时间分布具有异质性的现实特征,其路径规划结果能够更好地体现出行者对按时到达可靠性和迟到风险的关注诉求。

关键词：交通规划随机行程时间异质性可靠路径规划均值-超量行程时间两阶段算法

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快速限流装置在电力系统中的应用

高压电器 2007年第4期43卷 295-297页

作者：徐向东厦门ABB开关有限公司福建厦门361006

列举了我国中压电力系统几个典型的应用方案,阐述了传统运行模式下这些应用方案在投资及耗能方面的现状。提出Is快速限流器如何在"节约投资、节能降耗"方面扮演重要角色,从理论上论证了Is快速限流器不仅可以节省电力建设投资,减少系统损... 详细信息

列举了我国中压电力系统几个典型的应用方案,阐述了传统运行模式下这些应用方案在投资及耗能方面的现状。提出Is快速限流器如何在"节约投资、节能降耗"方面扮演重要角色,从理论上论证了Is快速限流器不仅可以节省电力建设投资,减少系统损耗,还可以提高电力系统供电的可靠性。

关键词：限流电抗器 Is快速限流器

Eye detection and tracking using IR source

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Optoelectronics Letters 2006年第2期2卷 145-147页

作者： WU Lin-tuo xu xiang-dong SHEN Chong National Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation Zhejiang University Hangzhou 310027 China

A real-time prototype of drowsy driver monitoring system using infrared sources to detect and track the eyes is presented. A special hardware is designed for controlling the LEDs and real-time image acquisition. This method adopts the differential image to enhance the accuracy and robustness of eye detection. A Kalman filter is implemented to track the eyes. The experimental results are discussed. The system is non-invesive, fast and reasonably accurate.

关键词：视觉检测视觉跟踪 IR资源驱动检测系统

基于L-偏度和L-峰度的行程时间可变性表征方法

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中国公路学报 2022年第10期35卷 254-267页

作者：陈瑞雅许项东同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

为了定量化测度行程时间可变性右偏且长尾的实证特征,考虑实际观测中可能存在的数据样本量不足和离群值干扰问题,提出基于线性矩的L-偏度和L-峰度用于精确表征行程时间可变性。考虑到线性矩是顺序统计量期望的线性组合,给出了避免遍历... 详细信息

为了定量化测度行程时间可变性右偏且长尾的实证特征,考虑实际观测中可能存在的数据样本量不足和离群值干扰问题,提出基于线性矩的L-偏度和L-峰度用于精确表征行程时间可变性。考虑到线性矩是顺序统计量期望的线性组合,给出了避免遍历所有子样本的线性矩估计方法。根据线性矩概念,探究了L-偏度和L-峰度的数学含义和其表征行程时间可变性的有效性,以及样本L-偏度和L-峰度的计算方法。理论研究发现,在表征范围和样本估计质量方面,相较于传统偏度和峰度,L-偏度和L-峰度对行程时间可变性具有更加优越的表征能力。采用深圳市车牌照识别系统的行程时间数据集进行案例分析,从无偏性、鲁棒性和有效性3个维度证明了L-偏度和L-峰度相较于传统偏度和峰度的优越性。分析结果如下:样本L-偏度和L-峰度在样本量不足时仍然是总体近似的无偏估计,而传统偏度和峰度的系统性误差较大;L-偏度和L-峰度对离群值具有鲁棒性,而传统偏度和峰度对离群值过于敏感;样本L-偏度和L-峰度对总体的估计波动小且精度高,具有良好的估计有效性;L-偏度和L-峰度分别与传统偏度和峰度有较高相关性,但又能够辨识出不同时空下行程时间可变性分布的差异。基于L-偏度和L-峰度所表征的行程时间可变性信息,出行者、规划者和管理者能够更加精准地认知不确定性的路网运行状态,从而做出更合理的行为选择和优化决策。

关键词：交通工程行程时间可变性表征线性矩行程时间分布可靠性交通系统分析出行决策

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基于神经网络模型的锅炉广义预测控制

热能动力工程 2001年第1期16卷 55-58,69页

作者：卢勇徐向东清华大学热能工程系北京100084

针对目前电站锅炉运行中 ,控制性能不佳 ,热效率低下等不足 ,提出了运用基于神经网络模型的GPC控制方法(NNGPC)以改善控制器性能的策略 ,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外 ,为简化模型结构 ,便于实时在线计算 ,又利用改进后的E... 详细信息

针对目前电站锅炉运行中 ,控制性能不佳 ,热效率低下等不足 ,提出了运用基于神经网络模型的GPC控制方法(NNGPC)以改善控制器性能的策略 ,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外 ,为简化模型结构 ,便于实时在线计算 ,又利用改进后的Elman网络模型代替原有的多层前向BP网络模型进行了对比实验 ,效果令人满意。最后 ,利用仿真结果。

关键词：电站锅炉广义预测控制神经网络模型

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全反射法折射率测量中的多光源光学系统设计

光电工程 2007年第3期34卷 136-139,144页

作者：沈翀徐向东浙江大学现代光学仪器国家重点实验室浙江杭州310027

介绍了一种用于全反射法折射率测量的光学系统。当采用一个光源时,折射率测量的精度和量程受到接收面积的限制,采用多光源的光学系统,通过把量程分段,切换不同的光源来选择合适的量程,能在不改变接收端光电传感器的条件下,提高测量精度... 详细信息

介绍了一种用于全反射法折射率测量的光学系统。当采用一个光源时,折射率测量的精度和量程受到接收面积的限制,采用多光源的光学系统,通过把量程分段,切换不同的光源来选择合适的量程,能在不改变接收端光电传感器的条件下,提高测量精度,扩大量程。本文根据折反射定律,通过分析光路图,给出了此光学系统的结构参数。理论计算和实验结果表明,当采用三个光源时,测量精度或量程比单光源系统提高到三倍左右。

关键词：光学系统设计多光源光学系统全反射折射率精度

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基于煤种辨识的锅炉燃烧优化系统

热能动力工程 2006年第2期21卷 128-131页

作者：董均华徐向东清华大学电力系统及发电设备控制和仿真重点实验室北京100084

锅炉燃烧优化对于提高能源利用效率、保护和改善环境具有重要意义。提出了一种基于煤的低位发热值在线辨识方法的优化策略,利用煤种发热量辨识的结果,通过正平衡法计算出来的寻优参数,在线调节风煤比;最后进行了仿真,在锅炉负荷、煤种... 详细信息

锅炉燃烧优化对于提高能源利用效率、保护和改善环境具有重要意义。提出了一种基于煤的低位发热值在线辨识方法的优化策略,利用煤种发热量辨识的结果,通过正平衡法计算出来的寻优参数,在线调节风煤比;最后进行了仿真,在锅炉负荷、煤种等因素发生变化时,该方法能够提高热效率2%。试验证明,该方法能够保证锅炉在安全运行的前提下,及时调整风煤比,实现锅炉的优化运行。

关键词：锅炉燃烧优化正平衡自寻优最优风煤比

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热力系统局部非线性模型辨识

热能动力工程 2007年第1期22卷 88-90,95页

作者：董均华徐向东清华大学热能工程系北京100084

在多模型控制中，局部模型大多数是基于线性模型，其数量和精度影响多模型控制的效果。提出一种基于RBF神经网络的非线性模型辨识算法，采用***等人提出的非线性模型结构，利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的逼近... 详细信息

在多模型控制中，局部模型大多数是基于线性模型，其数量和精度影响多模型控制的效果。提出一种基于RBF神经网络的非线性模型辨识算法，采用***等人提出的非线性模型结构，利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的逼近能力，实现热力系统非线性模型辨识。在RBF神经网络的学习过程中，根据性能函数调节学习率，可以加快学习的收敛过程。最后进行了仿真验证，基于2个局部非线性模型的多模型控制系统与基于5个局部线性模型的多模型控制系统相比，减少了切换时的震荡，控制精度有所提高。试验结果表明，该辨识算法能减少固定模型数量，从而减少模型搜索时间，并且能够提高模型预测精度。

关键词：热力系统局部模型非线性 RBF神经网络

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布坎南经济正义论

伦理学研究 2010年第2期 121-126页

作者：许冬香湖南商学院湖南长沙410009 湖南师范大学道德文化研究中心湖南长沙410205

布坎南经济正义理论主要包括四个方面的内容即,契约式双赢是经济正义的宗旨、程序上起点平等为分配正义的核心理念、宪政是经济正义的维护并在此基础上对经济正义进行了推扩。

关键词：经济正义交易宪政经济人