基于模糊神经网络的混合交通流路阻测算模型

在"互联网+交通"的背景下,为了更好地模拟机非混行道路上的路阻变化情况,提出了一种新的模糊神经网络自组织测算模型。首先,在非线性回归模型的基础上,对单幅路面上的混合交通流数据进行样本预处理。然后,设计一种自组织聚类算法,自动地确定模糊神经网络的结构和参数初值,再通过监督学习优化模型参数,得到满足精度要求的道路阻抗仿真值。最后,以成都市太升南路作为实际算例,验证模型的有效性。仿真结果表明:该模型可涵盖样本空间72.62%的数据,并有效抑制了非线性回归模型因样本信息冗余或缺失所导致的多重共线性;与既有的道路阻抗测算方法相比,模型在均方根误差和平均百分误差性能评价指标上分别降低了33.25%和37.58%,拟合度更高,并较好地反映了单幅路面上道路阻抗变化的波动性与随机性,与实际相符。     

基于混杂控制算法的双向DC-DC变换器控制

双向DC-DC变换器由于功率开关切换和双向能量流动而呈现典型的混杂特性。该文依据双向DC-DC变换器的状态方程,分别建立了Buck与Boost工作模式下的混杂自动机模型,并提出了双向DC-DC变换器的混杂控制算法。运用Matlab/Stateflow对双向DC-DC变换器混杂控制系统进行仿真,通过与传统的PI控制策略进行对比,结果表明该文提出的混杂控制算法响应速度更快、控制进度更高,具有重要的理论和工程价值。     

浅谈发电企业的财务精细化管理

现阶段,各个发电企业因为市场竞争压力不断变大,越来越重视其在财务方面的管理。为了适应当代不同企业相关的制度,应运而生了对于企业管理的精细化手段。如今,精细化管理为各个企业增加了收益、节约了开支,成功获取了盈利。可以说在财务管理工作中,精细化的管理立下了汗马功劳。发电企业更是如此,本文认为,发电企业在经济方面的制度应该不断健全并且由内部成功控制,在完善既有的管理体系基础上,更要在更广泛的方面来管理企业内部预算。为了控制成本,发电企业还有必要加强相关资金的控制,从而加速财务管理的信息化。总之,在企业提高自身在竞争市场的相关竞争力上,能否提升其财务的精细化管理能力就成了是否成功的关键。在社会各界对于财务的精细化管理的理解里,最关键的是“细”,即在财务经济方面的每一个职位,甚至到每一笔具体的业务生意,都要做到细致入微,并有一个相对而言较为成熟的工作流程和制度规范,如此一来,财务管理在扩展到该企业的其他方面也会变得容易得多。对此,本文结合对于当前财务精细化管理的特点,提出了相关问题,并对此进行了重点分析提出相关措施。     

考虑多节点拥堵的城市道路网级联失效仿真

为量化城市路网在多个节点突发拥堵时出现的级联失效现象,解决网络重要节点拥堵而引起的连锁反应问题,本文构建了双层网络配流的网级联失效模型,采用计算路网拥堵度完成该情景下的级联失效仿真研究的方法,对级联失效现象进行分析。首先采用原始法构建路网的几何拓扑图,依次从拓扑图中删除拥堵节点,然后利用连通度、最大连通子图相对大小与圈数率3个鲁棒性评价指标衡量路网通行效率,计算出通行效率不低于10%条件下的最大节点失效比例,再运用双层网络配流模型测算级联失效时的路网拥堵度,最后通过Transcad 4.5和Matlab 2012a完成对包含54个节点、92条路段的成都市某地中等规模路网的仿真实验。实验结果表明：路网在最不利条件下的最大节点失效比例为19.3%;相比于单个拥堵节点,2个以上节点同时拥堵更易造成路网出现级联失效现象;当拥堵节点数目超过7个后,拥堵度逐渐趋于稳定并使路网到达其鲁棒性的极限。该研究旨在为多节点失效条件下的路网管控措施提供仿真技术参考。