Traffic Signal Timing via Deep Reinforcement Learning

In this paper, we propose a set of algorithms to design signal timing plans via deep reinforcement learning. The core idea of this approach is to set up a deep neural network (DNN) to learn the Q-function of reinforcement learning from the sampled traffic state/control inputs and the corresponding traffic system performance output. Based on the obtained DNN, we can find the appropriate signal timing policies by implicitly modeling the control actions and the change of system states. We explain the possible benefits and implementation tricks of this new approach. The relationships between this new approach and some existing approaches are also carefully discussed.      

关于城市饮用水水源地风险管理的思考

在综合分析我国城市饮用水水源现有状况下,阐述如何开展城市饮用水水源地风险评价和管理风险评估、风险减免和规避、全过程风险监控和信息发布以及事故应对的工作内容。建议:1开展全国城市饮用水水源地风险评估和风险管理工作;2城市饮用水水源风险管理要以流域环境应急管理相衔接;3强化政府的监管及公共服务职能;4探索水源地保护与补偿机制。提出对于高风险的城市供水水源地难以降低风险的,必要情况下要改变水源,选择风险相对低的水源地作为供水水源。     

绞车变频调速尖峰电压吸收装置设计

为了减少电动机接线端尖峰电压对电动机对地绝缘的影响,保证变频绞车安全稳定运行,基于均匀传输线过电压模型及吸收电路原理,设计了绞车变频调速尖峰电压吸收装置。该装置采用电容充放电原理,可以有效降低电动机端尖峰电压,防止电动机绝缘击穿。试验结果表明,该装置减小了变频器输出电压变化率,降低了电动机接线端瞬时峰值,峰值由2 820V降到2 330V,输出尖峰电压得到有效治理。     

综采工作面自动化控制系统设计

为了实现综采工作面设备的协同自动化运行,设计了一种综采工作面自动化控制系统,介绍了工作面"三机"控制系统、带式输送机控制系统、采煤机控制系统、液压支架电液控制系统、泵站控制系统的构成和功能实现。该综采工作面自动化控制系统的应用实现了工作面各子系统内部全面的信息集成,通过工作面集控系统可有效对综采工作面设备进行集中控制。     

基于现场试验的海上风电大直径单桩三维水平承载力研究

p－y 曲线法是计算分析水平受荷桩常采用的方法。但现场多为 3 m 以内直径试桩,对于海上风电大直径单桩( 4～8 m) 结构的桩土相互作用计算分析,其适用性值得商榷。结合江苏某海上风电大直径钢管桩水平静载荷试验,得到桩身挠度曲线和弯矩曲线; 采用 ABAQUS 建立单桩三维数值模型,将数值模拟结果与试验结果进行了对比分析,并对桩土接触法向刚度进行初步的敏感性分析,验证数值模型的有效性和适用性。随后对大直径单桩进行水平静载数值模拟,与规范推荐的 p－y 曲线法计算结果进行对比,结果表明,规范推荐的 p－y 曲线法过于保守,规范推荐的 p－y 曲线法不适于直接应用在大直径钢管桩的水平承载力分析; 所得结论对该区域海上风电大直径钢管桩设计优化具有指导意义。     

Dynamic Output Feedback Consensualization of Uncertain Swarm Systems with Time Delays

Consensus analysis and design problems of high‐dimensional discrete‐time swarm systems in directed networks with time delays and uncertainties are dealt with by using output information. Two subspaces are introduced, namely a consensus subspace and a complement consensus subspace. By projecting the state of a swarm system onto the two subspaces, a necessary and sufficient condition for consensus is presented, and based on different influences of time delays and uncertainties, an explicit expression of the consensus function is given which is very important in applications of swarm systems. A method to determine gain matrices of consensus protocols is proposed. Numerical simulations are presented to demonstrate theoretical results.     

基于支持向量机的蛋白质编码区辨识

提出一种新的真核蛋白质编码区位置预测算法.首先,用支持向量机辨识编码区密码子第一位碱基;然后用短时傅里叶变换分析支持向量机输出值序列的时频特性,进而精确定位编码区.仿真结果表明,该算法具有较高的编码区辨识精度.     

基于双向出行链的电动汽车平抑电网波动策略

针对电动汽车(electric vehicle,EV)时空转移随机性造成的电网波动问题,计及车主的性别差异、车主实时出行目的地不同和车辆双向行驶,提出了一种基于出行随机性双向出行链的EV充放电调度策略。考虑车主实际出行过程,建立EV双向出行链模型;考虑到男女车主出行过程中的性别差异,确定男女实时出行概率模型;以降低电网的波动为目标函数,考虑车主实时出行需求和EV实时荷电状态(state of change,SOC)建立调度模型,并依据所建立模型对EV进行充放电调度。在约280 m²的区域进行仿真分析,结果表明：双向出行链模型更接近用户实际出行规律,其调度策略能够在满足用户实际出行需求的同时,更好地抑制电网波动性。     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

太赫兹带状注器件

带状注是指束流截面近似为矩形或椭圆形的电子注,且具有大的宽高比。相对于传统的圆形注,带状注具有很多优点,例如大电流和大互作用面积等。由于太赫兹波具有高频率、宽频带、高传输速率等优点,因此太赫兹科学与技术近年来发展迅速。作为一种新型的真空电子器件,太赫兹带状注器件在高功率、高增益、高效率及小型化方面具有良好的技术优势。但是,带状注在传输过程中易出现Diocotron不稳定性,难以保持长距离稳定的聚焦传输,从而导致带状注的技术优势难以发挥。本文综述了带状注的产生成形方式和聚焦传输方法,以及太赫兹带状注器件的研究进展,同时讨论了它所面临的挑战和未来的发展方向。