国家自然科学基金(61273085)

作品数：3被引量：10H指数：2
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相关期刊：《控制工程》《控制理论与应用》《浙江大学学报（工学版）》更多>>
相关主题：交通特性机械配置路网粒子群优化算法土石方调配更多>>
相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
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基于TransModeler仿真的土石方调配装运机械配置优化被引量：6
《控制工程》2018年第1期82-87,共6页周瑞园 王慧 宋春跃 杨兴国 
国家自然科学基金(61273085)项目
机械配置问题是土石方调配工程中的重点研究内容，而交通特性对装运机械的配置有很大影响。论文考虑土石方运输路网的交通特性，建立了以成本最低为目标函数，工期为约束的土石方调配装运机械配置的优化模型，然后利用仿真软件TransMode...
关键词：机械配置优化模型 路网交通特性 土石方调配运输仿真系统 粒子群优化算法 
基于元胞自动机的施工场内交通流建模及安全分析
《浙江大学学报（工学版）》2017年第10期2005-2011,共7页季学斌 王慧 宋春跃 
国家自然科学基金资助项目(61273085)
在元胞自动机(CA)模型的基础上,建立水电工程施工场内的交通流模型.考虑道路的纵坡坡度、驾驶员心理素质和车辆性能的差异的影响,定义随机慢化概率和换道概率.为了研究交通事故与车头距的关系,引入交通事故发生规则,在低速和中速两种情...
关键词：元胞自动机(CA) 纵坡坡度 交通事故 安全距离 
基于Vapnik-Chervonenkis泛化界的极限学习机模型复杂性控制被引量：4
《控制理论与应用》2014年第5期644-653,共10页刘学艺 宋春跃 李平 
国家重点基础研究发展计划"973"资助项目(2009CB320603);国家自然科学基金资助项目(61273085);浙江省自然科学基金资助项目(LY14F030020)
模型复杂性是决定学习机器泛化性能的关键因素,对其进行合理的控制是模型选择的重要原则.极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新的机器学习算法,表现出了优越的学习性能.但对于如何在ELM的模型选择过程中合理地度量和控...
关键词：VC泛化界 模型复杂性 极限学习机 小样本 实际预测风险 
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