考虑环境因素的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型中由于测试阶段和实际运行阶段环境的不同导致了失效强度函数的判断偏差。在Musa执行时间模型中的经典模型M-O对数泊松执行时间模型基础上,提出考虑环境因素的对数泊松模型,该模型能较好的刻画失效强度函数变化规律,并给出参数估计公式。通过对失效数据集的实验,结果表明该模型具有较好的拟合效果。     

基于Copula函数的交通网络行程时间可靠度计算方法

针对有效利用路段行程时间随机性特征计算路径、OD对（origin and destination,出发和到达地点）及交通网络上的行程时间可靠度问题进行了研究,提出一种更加准确的求解路径和OD对之间行程时间可靠度的计算方法。该方法基于Copula理论,通过构建Copula函数求出能够反映路径与OD对随机性特征的行程时间联合密度分布。新算法将路段流量实测数据用于模型的标定,并且考虑到了同一路径上不同路段的相关性。结合三种拓扑结构下的实际路网作为算例,模型算法的有效性得到验证,结果表明,当不考虑路段间相关性时,路径行程时间可靠度的计算结果会被高估。     

Web应用服务器的适应性失效检测

失效检测是分布式系统的基本可靠性保障技术,它对运行时系统的存活状态进行及时检测.作为网络分布计算环境中的主流中间件,Web应用服务器(Web application server,简称WAS)需要提供良好的检测机制,并且要能满足适应性的需求.适应性失效检测要求失效检测器能够根据应用需求和系统环境的变化而动态地改变检测的质量.首先给出了WAS的多层失效检测模型,然后基于失效检测器的服务质量规约,提出了适应性失效检测算法,并设计了一个WAS的适应性失效检测框架.它能够满足动态调整失效检测质量和灵活集成失效检测器的要求.该工作在OnceAS应用服务器中进行了实现,并给出了OnceAS平台上的实验及数据.     

用于末敏弹稳态扫描参数测量的微惯性测量单元的标定方法

对用于末敏弹稳态扫描阶段参数测量的微惯性测量单元提出了一种标定方法。末敏弹在稳态扫描阶段有其自己的特点,因此对微惯性测量单元的标定也有一定的特点。本文首先对微惯性测量单元建立了适当的误差模型。之后,通过进行速率实验和位置实验,应用线性拟合以及最小二乘法,对误差模型中的参数进行标定。最后,讨论了实际的标定结果和误差模型的合理性。     

用于末敏弹稳态扫描运动测量的微惯性测量单元标定方法研究

对用于末敏弹稳态扫描运动测量的微惯性测量单元提出了一种标定方法。末敏弹的稳态扫描运动有其自己的特点,因此对微惯性测量单元的标定也有一定的特点。据此对常用的微惯性测量单元的误差模型进行了简化,从而对微惯性测量单元建立了适当的误差模型。之后,通过进行速率实验和位置实验,应用线性拟合以及最小二乘法,对误差模型中的参数进行标定。最后,根据实际的标定结果讨论了误差模型的合理性。     

云计算环境下网络异构数据节点失效概率密度分布计算

针对传统的网络异构数据节点失效概率密度分布计算方法,一直存在计算不准确、效率低的问题,提出云计算环境下的网络异构数据节点失效概率密度分布计算方法。通过网络数据节点效能指标、网络数据节点功率指标、平均失效节点度量指标、网络数据节点活动时间指标为基准进行失效分析,采用基环变换方法,建立约束模型,引入支持向量机的方法。通过引进一个非线性映射,对网络异构数据节点的失效概率密度分布进行计算。实验结果发现,采用改进方法时,其计算精度及计算效果均要优于传统计算方法,具有一定优势。     

非线性结构可靠度设计的计算应用分析

研究了非线性结构可靠度优化设计中的模式失效概率及可靠度与可靠度指标。将截止失效概率作为判定主要失效模式的依据,通过介绍FOSM的计算构成,逐步地将功能函数线性化拟合,进一步地引出H-L法、R-F法、吴氏法的基本算法结构。通过给出的实例计算与传统的蒙特卡洛法结果进行比较分析,得出可靠度设计中各算法的优劣。     

基于级差格式的灰色L og ist ic 模型

结合贫信息状态下的单因子研究对象，阐述了灰色模型的级差格式，利用背景函数为非齐次指函数的精确级差格式，按理想状态时的绝对误差及相对误差建立了一种新型灰色Logistic模型，并给出了计算方法，该模型计算简便，带有理想状态的误差数据接近均匀地分布于模糊曲线两侧，计算实例表明该模型具有良好的拟合效果和预测效果。     

面向动态交通分配的路段费用函数建模研究

在交通分配的研究中,车辆在路段上的行驶费用是决定网络交通流分布的关键因素之一。论文面对动态交通分配建模需要,在网络饱和条件下,对车辆在路段上的行驶时间进行了分析和建模。详细讨论了饱和交通网络中考虑容量约束下的车辆连续行驶时间和路口延误时间,在排队延迟模型中考虑了车辆的实际长度及由此而带来的影响,建立了离散的函数模型。最后给出计算实例,对比了点排队和实际排队的不同。     

基于多态共因失效的助航灯光供电系统可靠性分析

随着我国机场规模和航班运行时长的快速提升,对助航灯光供电系统的可靠性要求越来越高,文中针对助航灯光供电系统提出了一种基于多态共因失效的可靠性分析模型；首先根据系统中多重串联元件间故障传递关系建立元件的多态模型,其次针对传统共因失效β因子的单一赋值问题,引入结构修正因子C,建立助航灯光冗余供电系统的改进β因子共因失效分析模型；并以国内典型机场灯光供电系统为例,通过建立共因失效前后的传统、多态贝叶斯模型和计算可靠度,证明多态共因失效贝叶斯模型可正确描述灯光供电系统,且模型复杂度更低,更接近系统实际情况；最后利用贝叶斯的反向推理找到助航灯光供电系统薄弱环节。     

基于实测流量的局域路网随机分配模型

针对城市局域路网所能获取的出行需求条件通常是重要交叉口的流量数据,而不是完整的出行OD矩阵的特点,在分析城市道路转弯比例时变稳定性的基础上,采用交叉口转弯比例作为重要参数,建立基于蒙特卡罗随机系统模拟思想的局域路网交通分配模型,并给出局域路网仿真分配系数矩阵的计算方法。将该模型在实际路网中进行应用测试,分配流量与实测数据的比对结果验证了该方法的适用性。     

多重处理的道路拥堵识别可视化融合分析

目的 随着城市交通拥堵问题的日益严重,建立有效的道路拥堵可视化系统,对智慧城市建设起着重要作用。针对目前基于车辆密度分析法、车速判定法、行驶时间判定法等模式单一,可信度低的问题,提出了一种基于DBSCAN+（density-based spatial clustering of applications with noise plus）的道路拥堵识别可视化方法。方法 引入分块并行计算,相较于传统密度算法,可以适应大规模轨迹数据,并行降维聚类速度快。对结果中缓行区类簇判别路段起始点和终止点,通过曲线拟合和拓扑网络纠偏算法,将类簇中轨迹样本点所表征的路段通过地图匹配算法匹配在电子地图中,并结合各类簇中浮动车平均行驶速度判别道路拥堵程度,以颜色深浅程度进行区分可视化。结果 实验结果表明,DBSCAN+算法相较现有改进的DBSCAN算法时间复杂度具有优势,由指数降为线性,可适应海量轨迹点。相较主流地图产品,利用城市出租车车载OBD（on board diagnostics）数据进行城区道路拥堵识别,提取非畅通路段总检出长度相较最优产品提高28.9%,拥堵识别命中率高达91%,较主流产品城区拥堵识别平均命中率提高15%。结论 在城市路网中,基于DBSCAN+密度聚类和缓行区平均移动速度的多表征道路拥堵识别算法与主流地图产品相比,对拥堵识别率、通勤程度划分更具代表性,可信度更高,可以为道路拥堵识别的实时性提供保障。     

考虑交通拥堵规避的低碳时变车辆路径问题研究

针对时变路网条件下的低碳车辆路径问题,首先,分析车辆离散行驶速度与连续行驶时间之间的关系,依据"先进先出"准则设计基于时间段划分的路段行驶时间计算方法,引入考虑车辆速度、实时载重、行驶距离与道路坡度因素的碳排放计算函数;然后,在此基础上以所有车辆的碳排放量最小为目标构建低碳时变车辆路径问题数学模型;最后,引入交通拥堵指数,设计交通拥堵规避方法,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明,所提出方法能有效规避交通拥堵、缩短车辆行驶时间、减少车辆碳排放,促进物流配送与生态环境和谐发展.     

城市复杂道路网络交通流的分解模型

针对城市道路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,将城市道路与快速干道作为整体对待,提出了面向控制应用的城市交通网络宏观动态离散模型。将城市街区作为划分基点,把整个城市道路复杂交通网络分解为交叉口和单向环形道路两个子系统,分别建立了它们的宏观动态模型。通过对交叉口进行理想虚拟变形,将各个单向环形道路连接在一起,从而形成各种复杂网络。对西安市中心区域的实际交通流数据进行了仿真研究,结果表明该交通流模型基本实现了城市道路与快速干道的统一分析建模,较好地反映了城市路网的交通流信息,可以作为城市交通控制系统分析和设计的有力工具。     

基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型

为了将交通出行需求对路网交通流量的影响进行动态的量化分析,提出了一个基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型。利用O-D矩阵估计的重力模型计算方法、复杂网络理论和路段阻抗模型,构建了路网模型;在人们出行总是选择路段阻抗最小路径的假定下,设计了出行需求的路网流量映射算法;基于离散事件仿真,在PC系统上实现了路网流量仿真系统。仿真结果表明：该仿真系统可以根据各交通子区域出行需求的变化,精确模拟路网流量和交通状态的动态演进。     

基于MapReduce的城市道路旅行时间实测计算

城市道路旅行时间计算一直是智能交通系统中研究的核心问题之一,准确高效的旅行时间计算可以有效地帮助道路管控,减少交通拥挤.然而面对巨大而且快速增长的城市道路交通检测数据,如何将分布式计算模式融合到传统的旅行时间计算问题中已成为一个亟待解决的问题.论文基于海量道路车牌识别数据,设计了基于MapReduce编程模型的城市道路旅行时间实测计算的算法.并利用Hadoop环境进行了实现,可以支持对自定义路段集下不同时间段道路旅行时间的计算.通过实验证明,相对于传统的旅行时间计算方式,在计算时间上基于MapReduce的旅行时间计算模式可以提高十倍以上.     

基于拥堵系数的道路交通网络关键路段辨识

城市道路交通的路段信息与车流量信息对道路交通的安全、高效运行至关重要.在交通高峰时期,通过对关键路段加以控制,可实现整个道路交通网络的完全能控.为寻找路网中的关键路段,将道路网络的交叉口-节点模型转化为道路网络的路段-节点模型,基于路段信息与车流量信息提出拥堵系数来衡量道路交通网络的车辆拥堵程度,并将其作为道路网络的路段-节点模型的边权重,最后运用关键路段辨识算法对道路交通网络的关键路段进行辨识.以沈阳市皇姑区主城区道路为例建立以拥堵系数为权重的网络模型, 按照所提方法辨识的关键路段数量为14条,约占道路网络总路段数的14.3%,具有较低的控制成本,且大部分为由北向南方向和由西向东方向.其中8条路段分布在皇姑区道路实时拥堵排行前5名,约占关键路段总数的57.1%,表明所给出的关键路段更多地分布在交通状态较为拥堵的路段上,符合实际情况.     

基于FCM城市区域道路交通状态时空分层判别方法*

为了解决城市区域路网交通状态的时空分析问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)道路交通状态判别模型及分析方法。通过路网的空间单元交通状态的定量分析和对大量的历史数据进行FCM分析,挖掘出各空间单元的各类交通状态的聚类中心,并将实时采集的交通数据与聚类中心进行匹配,评判其实时交通状态,最后根据空间单元在路网空间分布,获得各状态下点、线、面的空间分层分析结果。实例结果表明,判别方法能准确地实现区域路网的交通状态时空判别,为交通精细化管理提供辅助决策信息。     

道路动态资源研究

运用流体动力学和交通工程学基本原理建立了城市道路动态资源的计量模型。基于城市智能交通数据采集系统采集的动态交通信息,运用城市地理信息系统（GIS）相关方法,对上海市内环内城市道路资源进行可视化描述,分析了城市道路资源的瓶颈地带;对深圳市道路运行状态进行了分析和评价,结果显示深圳市城市道路中支路基本符合规划预期,主干道则部分偏离规划预期。     

基于道路风险评估的城市路网实时路径选择

为了缓解城市交通拥堵、避免交通事故的发生,城市路网的路径选择一直以来是一个热门的研究课题.随着边缘计算和车辆智能终端技术的发展,城市路网中的行驶车辆从自组织网络朝着车联网(Internet of vehicles,IoV)范式过渡,这使得车辆路径选择问题从基于静态历史交通数据的计算向实时交通信息计算转变.在城市路网路径选择问题上,众多学者的研究主要聚焦如何提高出行效率,减少出行时间等.然而这些研究并没有考虑所选路径是否存在风险等问题.基于以上问题,首次构造了一个基于边缘计算技术的道路风险实时评估模型(real-time road risk assessment model based on edge computing, R³A-EC),并提出基于该模型的城市路网实时路径选择方法(real-time route selection method based on risk assessment, R²S-RA). R3A-EC模型利用边缘计算技术的低延迟,高可靠性等特点对城市道路进行实时风险评估,并利用最小风险贝叶斯决策验证道路是否存在风险问...