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元胞自动机时空数据模型与预测方法

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命令行进入SQLCMD: sqlcmd –s machineName\instanceName 使用数据库： USE db_name GO 删除数据库：（不能删除系统数据库） USE tempdb GO SELECT name,state_desc FROM sys.databases WHERE name=’db_name’ GO DROP DATABASE db_name1,db_name2,… GO 更改数据库文件 ALTER DATABASE db_name {ADD FILE-- 指定要添加的文件 |ADD LOG FILE-- 指定要添加的日志文件| REMOVE FILE logical_file_name -- 指定要删除的数据文件名| MODIFY FILE-- 指定要更改的文件 | MODIFY NAME= new_dbname -- 重命名数据库 } 修改数据库属性： ALTER DATABASE db_name SET ANSI_NULL_DEFAULT ON 更名： USE tempdb GO ALTER DATABASE db_name SET SINGLE_USER ALTER DATABASE db_test MODIFY NAME=db_new_name ALTER DATABASE db_new_name SET MULTI_USER 更改数据库文件组： ALTER DATABASE db_name ADD FILEGROUP filegroup_name [CONTAINS FILESTREAM] |REMOVE FILEGROUP filegroup_nam--（要先删除组中的文件）|[MODIFY FILEGROUP filegroup_name {|DEFAULT|NAME=new_filegroup_name}] 注意：要更改为默认文件组，文件组中至少要包含一个文件。分离

交通流中的NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机完整

元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码作业要求根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟： ●模型参数取值：Lroad=1000，p=，Vmax=5。 ●边界条件：周期性边界。 ●数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。 ●基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。 ●时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画 500个时间步即可）。 ●指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思路。 ●? 流量计算方法：密度＝车辆数/路长；流量flux=density×V_ave。在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N；流量flux=N/T。 ●? 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。 ●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。

● 道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。 ● 每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。 ● 车辆的速度可以在（0～Vmax ）之间取值。 2、NaSch 模型运行规则在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新：（1）加速：),1min(max v v v n n +→ 规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。（2）减速：),min(n n n d v v → 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。（3）随机慢化：以随机概率p 进行慢化，令：)0, 1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。（4）位置更新：n n n v x v +→ ，车辆按照更新后的速度向前运动。其中n v ，n x 分别表示第n 辆车位置和速度；l （l ≥1）为车辆长度；11--=+n n n x x d 表示n 车和前车n+1之间空的元胞数；p 表示随机慢化概率；max v 为最大速度。 3、NaSch 模型实例根据题目要求，模型参数取值：L=1000，p=，Vmax=5，用matlab 软件进行编程，扔掉前11000个时间步，统计了之后500个时间步数据，得到如下基本图和时空图。程序简介初始化：在路段上，随机分配200个车辆，且随机速度为1-5之间。图是程序的运行图，图中，白色表示有车，黑色是元胞。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

基于元胞自动机模型的城市历史文化街区的仿真

文章编号: 1673 9965(2009)01 079 05 基于元胞自动机模型的城市历史文化街区的仿真* 杨大伟1,2,黄薇3,段汉明4 (1.西安工业大学建筑工程系,西安710032;2.西安建筑科技大学建筑学院,西安710055; 3.陕西师范大学历史文化学院,西安710061; 4.西北大学城市与资源学系,西安710069) 摘要: 为了探讨当前城市规划中远期预测的科学性和准确性问题,将自组织理论与元胞自动机模型结合,在一定的时空区域,构建了一个城市增长仿真模型.将元胞自动机模型应用于西安市最具历史文化特色的区域中,形成自下而上的规划模型.元胞自动机模型对于西安回民区的空间发展城市历史文化特色街区的模拟具有一定的原真性和时效性,在时空中能反应当前的空间格局.元胞自动机在城市规划的预测中具有图式与范式结合的特点,在中长期的预测中形成符合城市规划发展战略的空间格局. 关键词: 元胞自动机;自组织;历史文化特色街区;空间演化中图号: T U984 文献标志码: A 自组织理论是当前城市复杂性研究的主要研究方向之一.自组织是相对他组织而言,即自我、本身自主地组织化、有机化,意味着一种自动的、自发性的行为,一种自下而上、由内至外的发展方式.其主要涵义可以简单概括:在大多数情况下,作用于系统的外部力量并不能直接对系统的行为产生作用,而是作为一种诱因,即引入序参量引发系统内部发生相变,系统通过这一系列的变化自发地组织起来,最终大量微观个体的随机过程表现出宏观有序的现象[1]. 20世纪40年代U lam提出元胞自动机模型(Cellular Autom at o n M odel,CA),V on N eu m ann将其用于研究自复制系统的逻辑特性,且很快用于研究自组织系统的演变过程,其中对城市系统自组织过程的模拟是焦点问题[2 9]. CA是定义在一个具有离散状态的单元(细胞)组成的离散空间上,按一定的局部规则在离散时间维演化的动力学系统.一个CA模型通常包括单元、状态、邻近范围和转换规则4要素[9],单元是其最小单位,而状态则是单元的主要属性.根据转换规则,单元可以从一个状态转换为另外一个状态,转换规则通过多重控制函数来实现. 自组织理论的提出,对于解释相对封闭,具有自身演化规律的复杂适应系统中的复杂现象和问题具有重要意义和应用前景.而CA 自下而上的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的并行计算能力、高度动态特征以及具有空间概念等特征,使其在模拟空间复杂系统的时空演变方面具有很强的能力,在城市学研究中具有天然优势[9 15].本文将自组织理论引入CA模型,并将该模型首次应用于西安回民区这一复杂的相对独立的历史街区中,就是为了得出其在自组织的作用下,未来20年空间发展的变化模型,为城市规划的制定做出科学的预测.下面对西安回民区做一简单介绍. 西安回民区位于西安旧城中心的中西地段,东接西安历史文化遗产钟楼和北大街,西接洒金桥,南到西大街,北到莲湖路,面积约为93.4公顷,人口约为77600人,在此居住的居民中有43.6%以第29卷第1期西安工业大学学报 V o l.29No.1 2009年02月 Jo urnal o f Xi!an T echnolo g ical U niver sity Feb.2009 *收稿日期:2008 06 04 基金资助:国家自然科学基金(50678149) 作者简介:杨大伟(1981 ),男,西安工业大学助教,西安建筑科技大学博士研究生,主要研究方向为城市空间复杂性. E mail:yangdaw ei@https://www.wendangku.net/doc/214301034.html,.

CA元胞自动机优化模型原代码

CA优化模型原代码: M=load(‘d:\ca\jlwm’) N=load(‘d:\ca\jlwn.asc’) lindishy=load(‘d:\ca\ldfj3.asc’) caodishy=load(‘d:\ca\cdfj3.asc’) gengdishy=load(‘d:\ca\htfj3.asc’) [m,n]=size(M); Xr=[1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1;1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1;-1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1;1 1 1 1 1 1 -1 1 1 I; l -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1;-1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1;-1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1;1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1]; caodi=0;lindi=0;gengdi=0; for i=1:m forj=l:n if M(i,j)==4 caodi=caodi+1; elseif M(i,j)==3 lindi=lindi+1; elseif M(i,j)==2 gengdi=gengdi+1; end end end for i=1:m for j=1:n if M(i,j)==4 if lindishy(i,j)>gengdishy(i,j) if lindishy(i,j)>caodishy(i,j) z=0; for P=max(1,i-1):min(i+1,m) for q=max(j-1,1):min(j+1,n) if (M(p,q)~=0)&&xr(M(p,q),3)==-1 z=1; end end end if z== 0 caodi=eaodi-1; M(i,j)=3; lindi=lindi+1; end elseif lindishy(i,j)==caodishy(i,j) caoditemp=0; linditemp=0; gengditemp=0;

数据库基础知识答案版

数据库基础知识（A）1．数据库（DB）、数据库系统（DBS）、数据库管理系统（DBMS）三者之间的关系是（）。 A）DBS包括DB和DBMS B）DBMS包括DB和DBS C）DB包括DBS和DBMS D）DBS就是DB,也就是DBMS （C）2．数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS之间的关系是（）。 A）DB包含DBS和DBMS B）DBMS包含DB和DBS C）DBS包含DB和DBMS D）没有任何关系（B）3．DBMS的含义是：（）。 A）数据库系统 B）数据库管理系统 C）数据库管理员 D）数据库（A）4．英文缩写DBMS代表含义是（）。 A）数据库管理系统 B）数据库定义语言 C）Visual FoxPro D）数据库操作语言（A）5．数据库系统中对数据库进行管理的核心软件是（）。 A）DBMS B）DB C）OS D）DBS （C）6．数据库系统的核心是（）。 A）数据库 B）操作系统 C）数据库管理系统 D）文件（B）7．VFP支持的数据模型是（）。 A）层次数据模型 B）关系数据模型 C）网状数据模型 D）树状数据模型（A）8．Visual FoxPro 6.0支持的数据模型是（）。 A）关系数据库模型 B）网状数据库模型 C）线性数据库模型 D）层次数据库模型（D）9．用数据二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为（）。 A）实体–联系模型 B）层次模型 C）网状模型 D）关系模型（C）10．Visual FoxPro 6.0是一种关系型数据库管理系统，所谓关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系（C）11．关系型数据库管理系统的关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系（B）12．扩展名为.dbf的文件是（）。 A）表单文件 B）表文件 C）数据库文件 D）项目文件（C）13．在下面的数据类型中默认为.F.的是（）。 A）数值型 B）字符型 C）逻辑型 D）日期型（B）14．在Visual FoxPro中，存储图象的字段类型应该是（）。 A）备注型 B）通用型 C）字符型 D）双精度型（C）15．在VFP中，具有固定字段长度的字段类型包括（）。 A）日期型、备注型和数值型 B）字符型、逻辑型和备注型 C）日期型、逻辑型和备注型 D）日期型、逻辑型和字符型（D）16．已知一个字段的宽度为8，则此字段的类型不．可能是（）。 A）数值型 B）日期型 C）字符型 D）备注型（A）17．假设表文件TEST.DBF已经打开，要修改其结构，可使用的命令（）。 A）MODI STRU B）MODI COMM TEST C）MODI DBF D）MODI TYPE TEST （B）18．MODIFY STRUCTURE命令的功能是：（）。 A）修改记录值 B）修改表结构 C）修改数据库结构 D）修改数据库或表结构

交通流元胞自动机模型综述

第23卷　第1期2006年1月公　路　交　通　科　技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23　No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学　交通管理工程系,北京　102623) 摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0　引言交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。

有限状态自动机模型

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/214301034.html, 有限状态自动机模型作者：刘威来源：《新课程·教师》2015年第09期当我们用计算机进行问题的求解时，首先需要用适当的数据进行问题表示，然后再设计相应的算法对这些数据进行变换处理来获得问题的求解结果。因此，对问题进行建模和形式化表示，然后进行处理是进行计算机求解的基本途径。数理逻辑、自动机理论给出了如何描述一些基本问题以及如何建立问题的抽象表示，并通过对这些抽象化的表示的性质和它的变化方法进行研究。这些模型都是问题数学模型的典范，给计算机问题求解提供了坚实的理论基础，是计算机求解问题的重要方法和思想。计算机科学与技术学科是以数学和电子学科为基础发展起来的，一方面研究计算机领域中的一些普遍规律，描述计算的基本概念与模型，其重点是描述现象、解释规律。另一方面是包括计算机硬件、软件的计算机系统设计和实现的工程技术，简单地说，计算机科学与技术学科通过在计算机上建立模型并模拟物理过程来进行科学调查和研究，它系统地研究信息描述和变换算法，主要包括信息描述和变换算法的理论、分析、效率、实现和应用。所有问题的描述都要以计算机能识别的语言来实现，计算机语言的文法描述提供了生成语言的手段，但是，对于语言句子的识别来说，我们需要一些识别语言的模型，我们可以称这种模型为语言的识别模型。这种识别模型应该满足必要的约束条件，首先模型具有有穷个状态，不同的状态代表不同的意义。按照实际的需要，模型可以在不同的状态下完成特定语言的识别。我们可以将输入数据中出现的符号组成一个字符的列表。模型将输入数据作为线性表来进行处理和变换。模型有一个初始的状态，它是系统的开始状态，系统在这个状态下开始进行问题的求解。模型中还有一些状态表示它到目前为止所读入的字符构成的字符串是模型从开始状态引导到这种状态的所有字符串构成的语言就是模型所能识别的输入。我们可以将此模型对应成有穷状态自动机的物理模型，在处理问题的时候，它可以接受一个关于问题的输入数据，数据以字符串的形式提供，我们把这些输入数据划分成一系列的小部分，每个部分由若干字符组成，为了不让输入数据量影响该模型对问题的处理，我们约定，输入数据从开始输入时的时间点开始处理，输入状态可以是无穷的，这就是说，从输入第一部分数据开始，输入端可以有任意长度的输入序列。而且，模型有一个有穷状态控制器，该控制器的状态只有有穷多个，并且规定，模型的每一个动作分为三步，读入待输入的字符，根据当前的状态和读入的字符改变有穷控制器的状态，读下一部分输入数据。计算机的各个组成部分，既包括硬件系统也包括软件系统，都可以对其进行形式化的定义，计算机的硬件系统包括中央处理器、存储器、外部设备，可以形式化地用一个三元组来描述，对计算机个各个硬件部分进行管理的软件的功能也可以用形式化的方法来描述，例如，操作系统的各个功能模块、处理器管理、线程调度、文件系统、设备驱动程序、网络通信管理、虚拟内存管理等都可以进行形式化的定义。有穷状态机就是进行这种形式化定义的模型，有穷状态机是一个五元组，分别是描述状态的有穷非空集合，它称为有穷状态机的一个状态，输入符号表，所有输入有穷状态机的关于问题的描述都是这个符号表中的符号组成的字符串。状态转换函数，表示有穷状态自动机在某一状态读入字符，将

元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码

元胞自动机N a S c h模型及其M A T L A B代码 This manuscript was revised by the office on December 22, 2012

元胞自动机N a S c h模型及其M A T L A B代码作业要求根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟：模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。边界条件：周期性边界。数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致,画500个时间步即可）。指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思路。流量计算方法：密度＝车辆数/路长；流量flux=density×V_ave。在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N；流量flux=N/T。在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。时间、空间和车辆速度都被整数离散化。道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。车辆的速度可以在（0～Vmax）之间取值。 2、NaSch模型运行规则在时刻t到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新：（1）加速：vnmin(vn1,vmax) 规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。（2）减速：vnmin(vn,dn) 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。（3）随机慢化：以随机概率p进行慢化，令：vnmin(vn-1,0) 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。（4）位置更新：vnxnvn，车辆按照更新后的速度向前运动。其中vn，xn分别表示第n辆车位置和速度；l（l≥1）为车辆长度； p表示随机慢化概率；dnxn1xn1表示n车和前车n+1之间空的元胞数； vmax为最大速度。 3、NaSch模型实例

基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型

2005年5月重庆大学学报(自然科学版)May2005第28卷第5期Journal of Chongqing University(Natural Science Editi on)Vol.28　No.5 文章编号:1000-582X(2005)05-0086-04 基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型3 孙　跃,余　嘉,胡友强,莫智锋 (重庆大学自动化学院,重庆　400030) 摘　要:描述了一种对高速路上的交通流仿真和预测的模型。该模型应用了元胞自动机原理对复杂的交通行为进行建模。这种基于元胞自动机的方法是将模拟的道路量离散为均匀的格子,时间也采用离散量,并采用有限的数字集。同时,在每个时间步长,每个格子通过车辆跟新算法来变换状态,车辆根据自定义的规则确定移动格子的数量。该方法使得在计算机上进行仿真运算更为可行。同时建立了跟车模型、车道变换的超车模型,并根据流程对新建的VP算法绘出时空图。提出了一个设想:将具备自学习的神经网络和仿真系统相结合,再根据安装在高速路上的传感器所获得的统计数据,系统能对几分钟以后的交通状态进行预测。关键词:元胞自动机;交通仿真;数学模型中图分类号:TP15;TP391.9文献标识码:A 1　元胞自动机生物体的发育过程本质上是单细胞的自我复制过程,50年代初,计算机创始人著名数学家冯?诺依曼(Von Neu mann)曾希望通过特定的程序在计算机上实现类似于生物体发育中细胞的自我复制[1],为了避免当时电子管计算机技术的限制,提出了一个简单的模式。把一个长方形平面分成若干个网格,每一个格点表示一个细胞或系统的基元,它们的状态赋值为0或1,在网格中用空格或实格表示,在事先设定的规则下,细胞或基元的演化就用网格中的空格与实格的变动来描述。这样的模型就是元胞自动机(cellular aut omata)。 80年代,元胞自动机以其简单的模型方便地复制出复杂的现象或动态演化过程中的吸引子、自组织和混沌现象而引起了物理学家、计算机科学家对元胞自动机模型的极大兴趣[1]。一般来说,复杂系统由许多基本单元组成,当这些子系统或基元相互作用时,主要是邻近基元之间的相互作用,一个基元的状态演化受周围少数几个基元状态的影响。在相应的空间尺度上,基元间的相互作用往往是比较简单的确定性过程。用元胞自动机来模拟一个复杂系统时,时间被分成一系列离散的瞬间,空间被分成一种规则的格子,每个格子在简单情况下可取0或1状态,复杂一些的情况可以取多值。在每一个时间间隔,网格中的格点按照一定的规则同步地更新它的状态,这个规则由所模拟的实际系统的真实物理机制来确定。格点状态的更新由其自身和四周邻近格点在前一时刻的状态共同决定。不同的格子形状、不同的状态集和不同的操作规则将构成不同的元胞自动机。由于格子之间在空间关系不同,元胞自动机模型分为一维、二维、多维模型。在一维模型中,是把直线分成相等的许多等分,分别代表元胞或基元;二维模型是把平面分成许多正方形或六边形网格;三维是把空间划分出许多立体网格。一维模型是最简单的,也是最适合描述交通流在公路上的状态。 2　基于元胞自动机的交通仿真模型的优点目前,交通模型主要分为3类: 1)流体模型(Hydr odyna m ic Model),在宏观上,以流体的方式来描述交通状态; 2)跟车模型(Car-f oll owing Model),在微观上,描述单一车辆运动行为而建立的运动模型; 3)元胞自动机模型(Cellular Aut omat on),在微观 3收稿日期:2005-01-04 基金项目:重庆市自然科学基金项目(6972) 作者简介:孙跃(1960-),浙江温州人,重庆大学教授,博士,研究方向:微观交通仿真、电力电子技术、运动控制技术及系统。

元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码精修订

元胞自动机N a S c h模型及其M A T L A B代码标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]

基于元胞自动机模型的沙堆稳定模型建立

基于元胞自动机模型的沙堆稳定模型建立摘要：世界上任何一个有休闲海滩的地方，似乎都有人在海边建沙堡。不可避免地，海浪的流入和涨潮侵蚀了沙堡。然而，并非所有沙坑对波浪和潮汐的反应都是一样的。本文旨在通过建立数学模型来建立更稳定的沙堡。为了保持沙堡基础在波浪和潮汐作用下的稳定性，从结构力学和流体力学的知识出发，有必要尽可能减轻水流对地基的影响，减少地基砂的损失，保证地基的稳定。受鱼流线的启发，基座是由四分之一椭圆曲线和旋转180°的抛物线组成的半旋转结构。建立了半旋转体D0的最大半径、四分之一椭圆的半长轴LE、抛物线的水平投影长度LR、地基的总长度L和冲击力与地基体积的比值之间的函数关系。采用最优模型求解地基的最小冲击力与体积比D0= 0.22L，LE＝0.63L，LR= 0.37 L，是最佳的三维砂土地基模型。利用元胞自动机模拟砂土地基的形成过程，对砂地基模型进行优化，以两个砂桩的塌陷间隔长度为指标，测量砂桩基础的稳定性；从而确定了雨作用下沙基基础最稳定的三维形状。关键词：流线结构、元胞自动机模型一、问题分析我们针对海浪和潮汐对沙堆基础的影响分析中，我们主要考虑了来自侧向的水流冲击力对基础的影响，此时保持沙堆基础稳定性的一大主要因素是沙堆水平方向上的粘接力，如果将沙堆基础视为一个整体，那么基础整体与沙滩的水平向摩擦力保持了沙堆基础的稳定性。而雨水对于沙堆的作用力主要表现垂直方向上的冲击力，如果将沙堆基础视为一个整体，那么沙滩对沙堆垂直向上方向的支持力作为保持沙堆基础稳定性的主要因素。由受力结构分析，第一问所建立的模型为流线型结构，对雨水垂直向下的的作用有一定缓解作用，但显然不是抵抗雨水的最优结构。我们对上述模型进行优化，假设沙堆基础受到每一滴雨水的性质相同，那么基础结构仍为半旋体结构，为了方便分析我们对沙堆基础的侧面进行分析。二、模型建立我们这里使用元胞自动机对沙堆模型进行模拟，从上至下掉落的沙粒将使沙堆不断堆积，当达到一定的临界高度后沙堆即发生崩塌，我们认为崩塌后的沙堆基础本身是一个比较稳定的结构，而两次崩塌之间的时间间隔的长度也就代表了沙堆基础的稳定型结构。假设元胞个体的堆积和崩塌的最微小的运动都发生在一个 4×4 的单元块内，每次将一个 4×4 的元胞块做统一处理。这个小单元的划分方式是：在每个周期，单元区域分别向右和向下移动一格，在所有周期中循环这一过程，得到两次崩塌时间间隔最长的模型。我们假设雨水的性质都是相同的，因此抵抗雨水的最优沙基模型应为上述最稳定模型绕中心竖轴旋转过后所形成的三维图形。三、模型分析：利用元胞自动机模拟砂堡基础的形成过程，计算两个坍塌时间，确定最稳定的砂基模型。根据以上分析，我们将该模式的优缺点总结如下：优点：根据相关公式和规律对问题进行了仿真分析，证明了模型的有效性；利用MATLAB软件对砂桩模型进行仿真，生动地展示了砂桩的形成过程；模型通过合

移动通信网的数据库

移动通信网中的数据库（苏波、王芙蓉）摘要移动通信网有多种数据库，由于要对移动用户进行管理，它们与通常的数据库不同。文章分析了移动通信网数据库系统的技术特征。关键词数据库数据库管理系统移动性管理1数据库技术的发展现状数据库技术的发展经历了三个阶段。第一阶段，1969年IBM公司研制了基于层次模型数据库管理系统（IMS），并作为商品化软件投入市场，该系统至今还有其特定用户，技术还在继续发展。第二阶段从60年代到70年代初，美国数据库系统语言协会（CODAS YL）下属的数据库任务组（DBTG）对数据库的方案和技术进行了系统研究，提出了DBTG 报告。该报告提出了数据库系统的许多基本概念、方法和技术，成为网状数据模型的典型代表，奠定了数据库发展的基础。DBTG 的存取效率较高，系统研制较容易，但数据独立性差，用户使用不方便。目前一些实时性要求较高的专用系统仍采用网状模型。第三阶段，1970年IBM公司的E.F.Codd发表了基于关系模型数据库技术的论文“大型共享数据库数据的关系模型”，获得1981年ACM图灵奖。随着数据库技术和计算机软硬件水平的提高，近年来又出现了许多新的数据库技术，如实时数据库、主动数据库、内存数据库、分布数据库、面向对象数据库、多介质数据库及专家数据库等。分布式数据库是数据的集合，它在逻辑上属于同一个整体，但存放在不同节点。在分布式数据库中，每个节点都有自己的数据库管理系统（DBMS），具有高度的自治性，其位置对于用户而言是透明的，与集中式数据库相比，可靠性和灵活性更高。考虑到系统的性能和效率，分布式数据库往往把数据集的不同副本存放在不同节点，以减少网络传输的开销，但同时又增加了副本数据库更新操作所需的开销。因此对副本数据库存放策略进行研究，是分布式数据库设计的重要任务。传统的DBMS无法满足存取大量共享数据和控制信息的应用要求（如过程控制和网络管理等），这类应用的共同要求是DBMS能监视系统状态，无须用户干预就能调度相关任务，并使其满足定时和一致性等要求。因此人们提出了主动数据库的概念。主动DBMS扩展了以下功能：（1）用户可显式地定义想要监视的情形（事件和条件）；（2）系统能自动检测和评价出现的状态；（3）一旦定义的状态出现，即进行相应的工作。这些功能除了支持外部应用，还可实现或扩展DBMS本身的功能，如完整性及安全性控制等。实时数据库系统（RTDBS）是业务和数据都有定时特性或显式时间限制的数据库系统。系统的正确性不仅依赖逻辑结果，还依赖逻辑结果产生的时间。RTDBS是数据库和实时系统的结合，它集成两者的概念和要求，同时处理定时性和一致性。对RTDBS 而言，实时指的是能设置和处理“显式”的定时限制，即通过“识时协议”处理有关的截止时间或定时限制。随着计算机硬件技术的不断发展，动态随机存取存储器（DRAM）的容量越来越大，这无疑为计算机内存的不断扩大提供了硬件基础，但在并行数据库，后端机I／O瓶颈越来越突出，因此出现了内存数据库（MMDB），它将整个数据库或大部分热点数据存放在主存中，消除了I／O瓶颈。在传统的面向磁盘数据库DRDB中，数据库主备份位于磁盘，在MMDB中则位于主存。对不同的存储介质，DBMS采取的策略也各不相同。数据驻留内存，可以大部分或全部在内存中存取数据，缩短系统的响应时间，对于实时数据库系统有重要意义。2移动通信网的数据库移动通信网有多种数据库，这些数据库除了具有通常数据库的功能外（如数据的独立性、安全性、完整性、共享、并发控制、故障恢复等），还要满足严格的实时性要求。目前移动通信系统的数据库包括：归属位置寄存器（HLR）、拜访位置寄存器（VLR）、设备识别寄存器（EIR）和鉴权中心（AUC）。在现有蜂窝通信系统中，支持终端和用户移动性的主要是HLR和VLR。HLR是移动通信系统的中央数据库，存放签约用户的所有数据信息，包括鉴权数据、位置数据、基本业务数据和补充业务数据等。VLR存放的大部分用户数据来源于HLR，它作为HLR数据库的副本，与HLR中的数据保持一致。这种分布式数据存放降低了网络负荷，减少了访问时延，是移动通信网的显著特征。不论是HLR还是VLR，它们的主要功能都是实现移动应用部分的协

数据库

1. 什么是分布式数据库系统？由于数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的改变，特别是计算机网络和数字通信技术的飞速发展，使分布式数据库系统应运而生。分布式数据库的核心管理软件称为分布式数据库管理系统 2. 分布式数据库系统主要特点是什么？物理分布性，逻辑整体性，结点自治性 3. 什么是全局应用？什么是局部应用？ 4. 试述分布式数据库系统的产生和发展。 5.“全功能”分布式数据库系统应符合哪些准则？ 6. 何谓数据分布透明性？数据独立性是指在数据库中数据的实际组织对应用程序员是透明的，在集中式数据库中数据独立性包括数据的逻辑独立性和数据的物理独立性。分布透明性(Distribution transparency)指用户不必关心数据的逻辑分段(分段透明)、不必了解数据物理位置分布(位置透明)、不必指明对哪个副本进行操作(重复副本透明)，也不必关心局部结点上数据库支持哪种数据模型(数据模型透明)。 7. 分布式数据库管理系统DDBMS的主要功能是什么？分布式数据库管理系统（简称为DDBMS）是建立、管理、维护分布式数据库的一组软件， 8. 试述DDBMS的组成。一般由局部场地上的数据库管理系统、全局数据库管理系统、全局数据字典和通信管理四部分组成 9. DDBMS是如何分类的？同构型与异构型DDBMS的主要区别是什么？按全局控制方式全局控制集中的DDBMS 全局控制分散的DDBMS 全局控制部分分散的DDBMS 按局部DBMS的类型分类：同构分布式数据库管理系统异构分布式数据库管理系统同构和异构的级别可以有三级：硬件、操作系统和局部DBMS 10. 基于ANSI/SPARC的DDBMS体系结构由哪些模式组成？ 11. 何谓分段模式和分布模式？ 12. 何谓分布透明性？有哪些不同级别的分布透明性？分段透明性、位置透明性和局部映像透明性。 13. 给出一个全局关系模式及数据的分布实例，说明系统提供不同级别的透明性对用户编程的影响。 14. 试述数据分段的目的和规则。 15. 举例说明数据分段的类型。 16. 说明数据冗余在分布式数据库中的作用。数据的冗余虽然使系统效率提高，可用性和可靠性增强 17. 有下列全局模式、分段模式和分布模式： 18. 试述分布式查询处理的一般过程。

需求预测方法

需求预测方法常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。归纳如图1：图1：物资需求预测方法一、时间序列法 1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 2.概况：时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。若以，，，表示时间序列的季节因素，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有加法模型：乘法模型：混合模型：时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。 t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ??=)() )t t t t t t t t I T S x b I T S x a +?=+?=

3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等（1）移动平均法 ①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。该时间段根据要求取最近的。例如：5个月的需求量分别是10，12，32，12，38。预测第6个月的需求量。可以选择使用3个月的数据作为依据。那么第6个月的预测量Q=。 ②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。例如：上个例子，3个月的数据，可以按照远近分别赋权重0.2，0.3，0.5。那么第6个月的预测量Q= （只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重=1.）（2）指数平滑法基本思想：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新数据给予较大的权数，旧数据给予较小的权数。指数平滑法的通用算法：指数平滑法的基本公式：St=aYt+(1-a)St-1 式中， St--时间t的平滑值； Yt--时间t的实际值； St-1--时间t-1的平滑值； a--平滑常数，其取值范围为[0,1] 具体方法：一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑。方法的选取：指数平滑方法的选用，一般可根据原数列散点图呈现的趋势来确定。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。如呈现直线趋势，选用二次指数平滑法；若实际数据序列呈非线性递增趋势，采用三次指数平滑预测方法。如呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法。或者，当时间序列的数据经二次指数平滑处理后，仍有曲率时，应用三次指数平滑法。（3）季节变动法根据季节变动特征分为：水平型季节变动和长期趋势季节变动 ①水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动。若时间序列呈水平型季节变动，则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动。