基于离散时间系统的地面等待策略模型研究

分析并改善了一种降落容量受限的地面等待策略(GDP)模型和算法。与传统的模型不同，该模型采用了离散事件系统分析方法来分析空中交通流量管理问题。仿真结果表明，与传统的基于线性规划的GDP模型相比，新模型不但有效地解决了决策时间的连续性问题，提高了优化时间的精度，而且也显著地降低了算法的复杂度。     

浅谈科学合理的流量管理

文章首先分析了我国民用航空空管实施流量管理的必要性,航路结构、空域管理、恶劣天气等都有可能成为航班延误的原因。然后从技术设备、人员素质等方面探讨了如何使流量管理更加科学合理,旨在为了提供更高效、更安全的空管服务,确保飞行安全顺畅。     

空中交通流量管理方法初探

空中交通管理是为解决空中交通拥挤而进行的系统化管理,文中介绍了空中交通流量管理的基本概念,并进行了流量管理方法的初探,同时提出了改善流量拥挤现状的环境和合理化建议。     

航空流量的技术管理系统分析

我国的航空运输在随着时代飞速发展,民航在航空流量方面一直处于持续增加的状态,当民航的管理系统水平能力和空中领域的资源不能满足快速升高的民航流量值时,就会出现空中领域的飞行线路交错堵塞,对于民航的安全问题造成了巨大的威胁,对于民航来说也是巨大的经济损失。因此对于航空流量的技术管理系统分析是眼下重要的研究课题。     

需求随机型单机场地面等待问题的优化建模研究

针对机场到场需求随机的情形,描述了一类特殊的单机场地面等待问题,给出了机场到场需求随机的发生原因和描述方法。在此基础上,建立了需求随机型地面等待问题的优化模型,并进一步拓展了该模型。相关定理表明了该文所建优化模型的合理性和正确性。     

基于IP层园区网出口流量的管理与优化

园区网的出口是网内用户访问Internet的惟一通道,如何管理好出口流量,优化出口设置是园区网的一项基本任务,也是衡量园区网络质量好坏的重要指标。本文详细阐述了基于IP层实现园区网出口流量的管理与优化,实现多出口的策略路由,以保障园区网络出口流量均衡,应用流畅。     

基于流量模式的P2P流量识别方法综述*

通过综述目前主流的基于流量模式的识别方法在基于人工经验和基于机器学习两方面的研究成果,分析了各种方法经验上的或理论上的合理性。最后分析了目前研究中存在的不足,对后续研究工作具有参考意义。     

基于两次应用优先级的GDP时隙分配算法模型

地面等待策略是空中交通流量管理中主要采用的一种方法,文中主要介绍了基于两次应用优先级的GDP时隙分配算法。初次优先级的使用是达到分组的目的,再次应用优先级则是为了解决初次分配后可能存在的在同一分组中航班竞争同一时隙的问题。文中对相应的算法实现做了详细介绍,并对成都双流机场的航班进行了多次仿真实验。同时和单纯的基于优先级的方法进行了对比,验证了该算法的可行性。     

基于航班时刻优化的地面等待模型的建立与仿真

地面等待是指机场或者管制区内容量受限时,飞机通过地面等待的策略来缓解机场或者管制区拥挤的方法。为了优化航班的单机场地面等待问题,考虑不同机型,针对不同航空公司航班之间的排序,建立了基于航班时刻优化的地面等待模型。结果表明,当机场发生拥挤时,对航班进行排序,使航班有序进行起降,同时使所有航班的地面等待总体损失最小。     

基于Kalman优化的MPEG-4视频业务模型

提出了一种支持MPEG-4可比特率视频业务模型,用Kalman优化的方法,对未来帧进行线形预测,而不需要更多的先验信息,进行动态带宽分配,提高带宽的利用率,用这种方法,对MPEG-4业务进行建模,并利用该模型讨论了在不同带宽利用率的情况下丢包情况,实验仿真结果表明,该方法与实际视频业务在相同条件下的丢包率误差较小,适于实时视频业务的预测与资源预留。     

基于出行方式及语义轨迹的位置预测模型

现有位置预测方法的研究多集中于对轨迹数据的挖掘和分析,而在如何通过轨迹数据中含有的信息内容以及外源数据以提高位置预测精确度方面的研究尚不深入,有很大研究空间.提出了一种挖掘语义轨迹信息并结合出行方式的未来位置预测模型,该模型首先可实现根据语义轨迹进行相似用户挖掘,并结合个人语义轨迹和相似用户位置轨迹得到频繁模式集合,最后结合2个集合对目标轨迹得到未来位置预测候选集;然后可实现对未来出行方式进行识别,同时结合历史出行方式和位置轨迹数据,建立Markov模型对未来位置进行预测得到候选集,最后结合前一部分的候选集得到最终未来位置结果.此模型不仅能结合语义轨迹挖掘相似用户的行为活动,还可同时融合出行方式的外源数据克服位置轨迹的局限性.实验验证表明：该模型能对日常生活中的轨迹位置数据进行预测并达到86%的精确度,同时在不同的频繁模式支持度下,其精确度都比未结合出行方式模型时平均高出5%,因此本模型对位置预测结果的提高具有有效性.     

基于CDM模型的软硬件协同设计与实现

针对CDM模型和传统软硬件设计方法的不足，提出了实现软硬件协同设计与验证的HSCT平台：由多层抽象模型组成，以基于C＋＋的系统硬件语言SystemC作为单一的语言工具，分层细化，达到软硬件同步设计和验证的目的，提高了设计的效率和可靠性。     

混合架构下多请求模式的缓存替换模型研究

针对多类型多访问模式应用的需求,在GDSF算法的基础上,引入平均访问间隔和最近访问间隔两个特性以增强算法的适应性;建立缓存结构模型,通过双关键字索引机制,快速索引缓存对象,降低系统开销;对超过一定大小的文件采取后缀预取策略以增加缓存中数据对象的个数.在课题应用背景下,与传统算法的对比实验表明,该方法能够减少缓存的平均请求等待时间,提高对象命中率和字节命中率,增强了缓存替换算法对多类型多请求模式应用的适应性.     

基于下一代流量控制机制TCNG的带宽管理实现

为了达到有效管理网络资源的目的,更多的用户采用了带宽管理的方式。Linux系统提供了内核级的流量控制支持,无疑是实现带宽管理的有效平台。但是传统的流量控制TC,鉴于其自身较复杂的缺陷,一直没有得到广泛的应用,此时下一代流量控制机制TCNG,通过其对带宽管理策略近乎于口头语言描述的直观性,极大的推动了带宽管理的应用。本文介绍了利用TCNG实现带宽管理的方法。     

城市路网交通管制下的最优路径诱导仿真研究

路径诱导系统是智能交通的热点研究领域,旨在根据实时的交通信息为出行者提供最优路径选择,而交通管制下的城市交通具有动态性及随机性等特点.为此研究了交通管制下路径诱导仿真线性规划模型,采用面向对象程序设计方法实现双向发启发式A*算法的路径诱导仿真求解算法,实现在几种常见交通管制措施下的诱导仿真.结果表明交通管制措施导致相应的诱导路线调整是诱导路径优化的必然过程,这种行驶路线的调整让用户在复杂交通管制条件下能够快速的到达目的地,使路径诱导系统更符合实际应用.     

一种基于MPLS的流量工程系统管理模型

简述了网络MPLS流量工程的现状，提出了一种基于MPLS的流量工程系统管理模型。该模型的特点是：管理功能模块边缘化，运输功能模块平面化，在高速、简单的运载核心上运行一个可管理的流量承载平台。模型的有效性通过形式和仿真两个方面得到验证。     

基于扁平化管理模式的配电通信网管理及运维模式

为了实现配电通信网管理优化,提高配电通信网的运维管理能力,提出基于扁平化管理模式的配电通信网管理及运维模式。综合分析不同应用场景和组网方式下配电通信网在资源规划和优化、业务开通、业务保障、客户服务等方面的管理需求,构建配电通信网管理及运维模式的大数据信息分析模型,采用统计特征分析方法,进行配电通信网管理及运维模式分析。在适应扁平化管理模式下,实现配电通信网融合多数据源融合和通信组网设计,实现扁平化管理模式下的配电通信网管理及运维模式优化。仿真结果表明,采用该方法进行配电通信网管理及运维模式构造,提高了配电通信网的智能监视、故障分析与可视化定位的融合管理能力,提升了管理效率。     

基于网络流量半马尔柯夫模型的流量预测

引入了半马尔柯夫模型描述网络流量特性，并在该模型的基础上分析推导了相应的流量预测方法。分别对广域网和局域网不同时间尺度统计的实际流量数据进行分析和短期、长期预测，所有数据的实际预测精确度均小于预先设定的置信度。说明引入的模型能真实反映网络流量特性，基于该模型的流量预测方法具有良好的预测性能且适用于不同长度的预测。     

基于物联网的车辆运输管理系统研究与实现磁

着眼于当代物流系统中的车辆运输管理问题没有做到统一的调度和分配,造成人力和物力资源的极大浪费。在物联网技术的架构下,合理整合了 GPS 技术、GIS 技术、GPRS 技术、自动识别技术,运用 TMS 理论构建对车辆的管理、运输调度以及客服等多方面功能的系统模型,对车辆的安全行驶起到积极作用,同时有助于企业更好的服务社会,提高工作效率,为企业带来巨大的价值。