摘要：针对机场牵引车动态调度问题,基于层次赋时着色Petri网(hierarchical timed colored Petri net,HTCPN)搭建牵引车动态调度仿真系统。在充分考虑实际运行过程中各个步骤的随机性后,根据航空器实时发送的推出申请完成牵引车的动态分配。在保障航班延误最少的基础上依次实现不同车辆间工作负荷均衡度最高和车辆行驶总距离最短的优化目标,通过蒙特卡洛实验验证了优化的有效性。利用该系统完成对目标机场牵引车保障能力的评估,预测在不同航班密度下必要的牵引车配置数量。

摘要：为快速显示丰富且真实的机场地景,更有效模拟机场场面的各种情况,提出一种机场视景仿真的实现方法。根据系统功能和性能的需求,设计系统体系结构,搭建基于X-Plane模拟飞行软件的机场地景数据库,设计地景数据管理、视景多模型显示和人机交互3个功能模块。系统测试结果表明,该系统实现了机场地景的快速加载和可视化,具有丰富可调的环境背景以及大气衰减效果,有利于在此基础上进行机场场面的二次开发。

摘要：现有的多维时间序列(mutivariate time series, MTS)预测模型大多关注序列变量间的时空依赖关系,没有考虑MTS各变量上取值的典型变化趋势,即局部上下文模式(local context pattern, LCP)。为此设计一种基于因果卷积自注意力和图卷积网络的MTS预测模型,通过多通道多尺度因果卷积提取MTS各变量的多尺度LCP特征,采用多头自注意力机制捕获多尺度LCP间的时序依赖关系,由图卷积网络提取多尺度LCP时序特征之间的空间依赖关系。在4个公开MTS数据集上的结果表明了该预测方法预测性能的优越性。

摘要：为解决捆绑列表推荐中会话兴趣表征不充分,以及预构建捆绑包不能根据会话动态兴趣进行个性化推荐的问题,提出一种全局-局部信息增强的捆绑列表生成网络。利用包含相对位置编码的时间加权多头注意力机制提取会话的全局信息,结合设计的多粒度深度可分离卷积融合会话的局部信息,通过自回归捆绑列表生成网络生成多样化的捆绑列表。在亚马逊数据集上进行广泛的实验,对生成捆绑包的大小进行分析,模型效果相比其它最优基准模型平均提升了15.19%。

摘要：惯性微传感器定位精度受到累积误差影响严重,甚至在连续定位过程中出现无法收敛问题,使估计位置严重偏离实际位置。基于零加速状态检测并修正传感器平台姿态的算法可以在常规传感器配置条件下解决传感器的累积误差影响问题。将采集的加速度值与相应的阈值比较,检测出平台的零加速状态,根据检测到的零加速状态对平台的姿态信息进行重新修正估计,达到削弱累积误差影响的目的。理论分析表明,基于零加速修正的惯性定位算法具有较优异的计算复杂度。室内外实验结果表明,经过零加速修正定位算法得到的轨迹与行人真实轨迹能够较好契合,验证了该算法可以不依赖于GPS实现对行人的有效定位。

摘要：为找出可能在未来广泛传播的微博谣言,提出将谣言实时识别和谣言传播范围评估相结合的方法。建立实时谣言识别模型,在微博消息发出时刻提取特征进行实时谣言识别;基于改进的用户影响力算法建立谣言传播范围评估模型;按评估周期采用谣言传播范围评估模型对谣言在发出后的传播范围进行评估。实验结果表明,实时谣言识别方法具有较高的准确率,基于改进的用户影响力算法比基于PageRank算法提出的谣言传播范围评估模型更加合理地预评估了谣言的传播范围,可得到在发布后可能会广泛传播的谣言。

摘要：为了更好地对助航灯光回路绝缘电阻值进行预测,采用了一种新型的灰色神经网络预测模型。建立灰色补偿RBF网络模型,并将遗传算法优化后的支持向量机引入到RBF神经网络中,得到改进后的灰色补偿RBF网络模型。根据上海浦东国际机场绝缘电阻的实际测量值进行实例仿真,仿真结果表明,改进后的灰色神经网络提高了系统稳定性和绝缘电阻值的预测精度。

摘要：为实现对话题趋势的预测,提高现有预测模型的预测精度,提出一种基于PSO优化BP神经网络的热点话题趋势预测模型。综合分析话题的热度表现形式,选取具有良好表征能力的话题热度指标,构建话题热度的时间序列值;基于PSO算法全局寻优的良好性能,构建基于PSO优化的BP神经网络话题热度预测模型,改善BP神经网络易陷入局部最优值的缺陷。综合对比分析预测曲线及误差曲线图,验证了提出模型具有较高的预测精度,能够很好地模拟话题热度的变化趋势。提出话题热度增长率的概念对热点话题趋势进行预测分析,该方法对热点话题的预测具有一定的现实指导意义。

摘要：针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标签传播的过程中,根据节点影响力大小确定节点更新顺序,根据节点的相似性度量确定邻居节点的遍历顺序,解决COPRA鲁棒性差的问题。与其它基准算法的对比实验结果表明,PCMLPA方法鲁棒性强且社区划分结果具有更高的准确性。

摘要：为提高通用航空飞行的安全性、经济性,设计并实现一套通航飞行计划路径评估与优化平台。通过解析飞行计划获得用于优化飞行路径的基本数据,利用复杂多约束A*算法优化飞行路径,评估优化前后飞行路径并实现评估数据可视化,使用读写KML文件的方式传递和保存数据,将Google Earth嵌入软件平台作为地理信息系统,通过载入KML文件实现飞行路径和评估参数的可视化显示。测试结果表明,采用该方法设计和实现的通航飞行计划路径评估与优化平台可优化出更满足通航飞行需求的飞行路径。