检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道学报 2025年第4期47卷 1-11页

作者：赵子琪何世伟王攸妙何维张哲铭北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

针对中欧班列直达和中转两种运输组织模式并存情况下的运输模式选择问题,提出一种方法综合优化各地中欧班列货运需求的运输模式、走行路径、中转节点和出境口岸。通过综合考虑班列、节点能力等约束,以货物运输总时间和总费用最小为目标... 详细信息

针对中欧班列直达和中转两种运输组织模式并存情况下的运输模式选择问题,提出一种方法综合优化各地中欧班列货运需求的运输模式、走行路径、中转节点和出境口岸。通过综合考虑班列、节点能力等约束,以货物运输总时间和总费用最小为目标,建立中欧班列运输组织模式多目标优化模型。结合NSGA-Ⅱ算法、LNS算法及并行计算思想,设计并行LNS-NSGA-Ⅱ算法以高效求解模型。选取中欧班列西线国内22个、国外18个节点的算例并求解其Pareto最优解集,同时对中转班列参数进行灵敏度分析,以揭示其对运输模式选择的影响关系。结果表明,该方法能够为中欧班列运营企业提供一组考虑多方面因素的运输方案,以满足其多样化的运输需求。

关键词：中欧班列运输组织优化 NSGA-Ⅱ算法 Pareto最优

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车流-列流协调的铁路日常重车流调整优化研究

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铁道学报 2025年第4期47卷 25-32页

作者：李光晔何世伟吴艺迪王攸妙迟居尚北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

为适应日常货物运输需求波动,在提高运输需求兑现率的同时合理利用运力资源,提出考虑车流-列流协调的铁路重车流调整优化方法。以基本运行图为基础构建双层时空网络,以缩短重车停留时间、降低运输成本和提高运输需求兑现率为优化目标,... 详细信息

为适应日常货物运输需求波动,在提高运输需求兑现率的同时合理利用运力资源,提出考虑车流-列流协调的铁路重车流调整优化方法。以基本运行图为基础构建双层时空网络,以缩短重车停留时间、降低运输成本和提高运输需求兑现率为优化目标,在考虑节点流量平衡、列车满轴满重、解编作业时间、车站存车能力、车站接发车能力等约束的同时,完整描述日常车流调整过程中车流和列流的转化过程。为提升模型求解效率,设计拉格朗日松弛算法。以我国中部地区实际路网进行案例分析,该方法平均提升OD兑现8.5支,平均兑现率提升比为12.3%,能够缩短重车停留时间,降低运输成本,提高运输需求兑现率及调整方案的可行性。

关键词：铁路运输重车调整双层时空网络改进的A^(*)算法拉格朗日松弛算法

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考虑转运与拼车的共享自动驾驶电动汽车动态运营

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交通运输系统工程与信息 2025年第2期25卷 58-68页

作者：蒋阳升叶肖甫徐尉耀刘洪汛胡路西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031

共享自动驾驶电动汽车是未来城市道路智能交通的重要出行方式。传统的单一快车直达模式无法充分利用车辆,导致订单满足率和经济效益较低,因此本文提出在共享自动驾驶电动汽车动态运营决策问题中开放拼车模式并引入转运策略。该问题首先... 详细信息

共享自动驾驶电动汽车是未来城市道路智能交通的重要出行方式。传统的单一快车直达模式无法充分利用车辆,导致订单满足率和经济效益较低,因此本文提出在共享自动驾驶电动汽车动态运营决策问题中开放拼车模式并引入转运策略。该问题首先以时间、空间、电池量和载客量这4个维度的信息构建四维单商品流时空网络,然后通过弧的合并简化至三维单商品流时空网络。在此基础上,建立以运营利润最大化为目标的纯整数线性规划数学模型。最后采取滚动优化方法,设置多个前视时间窗匹配快车、拼车、转运等异质类服务,以GUROBI为优化引擎对前视期子问题进行快速求解,满足实际动态运营场景。算例结果表明:车队规模与出行需求量匹配时,在较为均匀与不均匀的两种需求分布情境下,拼车模式下引入转运策略使系统运营利润较单一快车直达模式分别提高11.60%和13.85%。

关键词：城市交通动态运营滚动时域共享出行

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基于随机截尾数据非参化Nelson-Aalen可靠性评估模型

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航空动力学报 2025年第1期40卷 359-369页

作者：刘新玲唐家银王劲博吴怡西南交通大学数学学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

针对可靠性工程试验中的随机截尾数据,从累积失效率函数的分析角度出发,基于NelsonAalen(NA)估计理论,实现了对产品的非参数化可靠性评估。基于所获离散样本,给出累积失效率在连续和离散形式下的非参数极大似然估计,并推导出随机截尾样... 详细信息

针对可靠性工程试验中的随机截尾数据,从累积失效率函数的分析角度出发,基于NelsonAalen(NA)估计理论,实现了对产品的非参数化可靠性评估。基于所获离散样本,给出累积失效率在连续和离散形式下的非参数极大似然估计,并推导出随机截尾样本下累积失效率函数的NA估计形式;由NA估计所得的可靠度衍生完全非参数化置信评估模型;构建广义加权滑动平均模型,实现了对样本最大观测时间之后的可靠度估计。算例分析表明:在对寿命分布信息完全未知时,NA模型实现了基于随机截尾受测型寿命数据对产品可靠性的有效置信评估,估计相对偏差率控制在0.9787%以下,且估计精度随着样本量的增加和截尾比例的减小而显著提高。结果验证了NA可靠性计算的有效性和评估精准性。

关键词： Nelson-Aalen估计随机截尾数据非参数极大似然估计置信评估可靠性分析

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城市轨道交通乘务计划优化编制研究综述

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吉林大学学报(工学版) 2025年第2期55卷 401-418页

作者：户佐安周姝张宇昂西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756

乘务计划是城市轨道交通运营计划的重要组成部分,其优化编制方法已成为交通运输领域的研究热点。为推动城市轨道交通乘务计划优化编制的研究进程,本文对国内外相关文献进行了全面梳理。针对数学模型,系统总结了基于“集合关系”和基于... 详细信息

乘务计划是城市轨道交通运营计划的重要组成部分,其优化编制方法已成为交通运输领域的研究热点。为推动城市轨道交通乘务计划优化编制的研究进程,本文对国内外相关文献进行了全面梳理。针对数学模型,系统总结了基于“集合关系”和基于“网络构建”这两类典型的建模方法;针对求解算法,分为传统整数规划算法、基于列生成的数学规划方法、图与网络相关算法和智能启发式算法进行了详细评述。最后,针对现存不足和挑战,提出该领域未来的研究方向。

关键词：城市轨道交通乘务计划数学模型优化算法

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运力短缺下的生活物资临时分配点选址-路径优化研究

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交通运输系统工程与信息 2025年第2期25卷 304-313页

作者：李国旗郝志丹杨佳鑫程佳豪西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

重大突发灾害容易引发运力资源短缺,这对受灾地区的生活物资保障工作构成挑战。据此,本文设计由物资中转站、临时分配点和需求点组成的3级配送网络,以便向受灾地区高效运送生活物资。考虑到生活物资临时分配点的配送能力限制和灾后运力... 详细信息

重大突发灾害容易引发运力资源短缺,这对受灾地区的生活物资保障工作构成挑战。据此,本文设计由物资中转站、临时分配点和需求点组成的3级配送网络,以便向受灾地区高效运送生活物资。考虑到生活物资临时分配点的配送能力限制和灾后运力短缺,采用多车程与设施协作配送策略,构建以最小化剥夺成本为目标的混合整数规划模型,设计包含max-min、伪随机转移和多维信息素等策略的改进蚁群优化算法(IACO)对模型进行求解,数值结果证实了所开发方法在计算效率和求解质量方面的有效性。最后,以上海市松江区实际案例作为算例进行计算分析。结果表明:与独立配送相比,采用设施协作配送模式,可将剥夺成本降低40.68%,物资总分配量提升7.42%,剩余需求量方差减少13.18%。

关键词：物流工程选址-路径改进的蚁群优化算法应急物流运力短缺

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京津冀城市群总体与城际出行特征异同性挖掘

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地理学报 2025年第4期 1089-1102页

作者：王月姚恩建郝赫李义罡史佳柠北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室

随着城市群的快速发展，在城市出行的基础上城际出行日渐规模化、常态化。为深入分析城市群出行特征，支持城市与城际交通一体化发展，本文构建了一套城市群总体出行与城际出行特征对比分析框架，基于2023年5月京津冀地区手机信令数据... 详细信息

随着城市群的快速发展，在城市出行的基础上城际出行日渐规模化、常态化。为深入分析城市群出行特征，支持城市与城际交通一体化发展，本文构建了一套城市群总体出行与城际出行特征对比分析框架，基于2023年5月京津冀地区手机信令数据，以区县间出行需求构建城市群出行网络，并拆分城际出行网络聚焦城际出行特征，挖掘城市群总体与城际出行特征异同。结果表明：(1)京津冀城市群呈现“核心—外围”的空间形态，行政边界的限制作用依然明显。总体出行以市域为界形成多个独立的核心—外围结构；城际出行形成以北京为核心，石家庄和天津为中介的放射型结构。(2)出行强度的空间分布不均衡，两级分化严重。总体出行中，各城市中心城区出行强度较高，并对外围产生不同程度的影响；城市副中心、边界和飞地区县是城际出行中的关键区域；而大量边缘区县给城市群出行网络化发展带来阻碍。(3)组团识别结果体现了出行中的行政区效应、溢出效应和邻近效应，并揭示了各中心城区的枢纽功能，其中北京和石家庄兼具了城际枢纽功能。

关键词：城市群出行网络区县出行城际出行空间特征京津冀城市群

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出租车碳排放时空分布特征及减排潜力评估

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交通运输系统工程与信息 2025年第1期25卷 311-318页

作者：王明智金敬东董春娇李鹏辉王菁王君悦北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 交通运输部规划研究院综合交通规划数字化实验室北京100028

为揭示出租车碳排放时空分布特征,本文基于出租车GPS(Global Positioning System)轨迹数据提取轨迹点间的平均速度和行驶里程等参数,构建COPERT(Computer Programme to Calculate Emissions from Road Transport)微观排放模型量化出租... 详细信息

为揭示出租车碳排放时空分布特征,本文基于出租车GPS(Global Positioning System)轨迹数据提取轨迹点间的平均速度和行驶里程等参数,构建COPERT(Computer Programme to Calculate Emissions from Road Transport)微观排放模型量化出租车排放。在此基础上,采用分布拟合分析排放在时间、空间和车辆上的分布特征。最后,基于分析结果提出出租车限行和速度管控两项交通管理措施,并通过数值模拟对措施的减排潜力进行评估。以长治市为例进行实证研究,结果表明,出租车行业存在零和博弈现象,排放更加均匀分布于8:00-13:00和14:00-22:00之间。节点和路段上集聚的排放量服从截断幂律分布,排放量最高的前10%的节点和路段分别汇集了95.59%和74.71%的排放量。评估结果表明,出租车限行政策最高能减少约20.35%的排放量;出租车行驶速度为15 m·s-1左右时,排放因子最低,且将速度保持在15 m·s-1时,最高能减少21.43%的排放量;选取排放量最高的前10%的路段进行速度管控能减少16.23%的排放,而随机选取相同数量的路段仅能减少2.37%的排放。结果可为城市交通制定精细化的碳排放管控策略和节能减排措施提供支持。

关键词：城市交通时空特征幂律分布出租车零和博弈 CO_(2)

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城市轨道交通网络韧性优化研究

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安全与环境学报 2025年第2期25卷 527-535页

作者：张开冉殷苏平蒋明君西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

修复策略优化是提高突发事件发生后城市轨道交通网络韧性的重要手段。当前的研究多集中在单一层面的韧性评估,对乘客出行行为的考虑也较少关注对网络熟悉度的随机性。为此构建了城市轨道交通网络韧性优化双层模型,以提高网络对不利因素... 详细信息

修复策略优化是提高突发事件发生后城市轨道交通网络韧性的重要手段。当前的研究多集中在单一层面的韧性评估,对乘客出行行为的考虑也较少关注对网络熟悉度的随机性。为此构建了城市轨道交通网络韧性优化双层模型,以提高网络对不利因素的应对能力。综合考虑多个层面提出了恢复速度和网络性能双韧性指标,以双韧性指标最大化为目标,考虑乘客出行行为决策,构建了基于修复策略的韧性优化双层模型。并以杭州地铁网络作为实际案例进行验证分析。结果表明:模型所求的修复策略优于其他修复策略;在一定范围内恢复速度韧性随着预算修复资金增加而减小,网络性能韧性随之增大而增大,恢复速度韧性随着修复队伍数量增大而增大,网络性能韧性随之增大而减小。

关键词：安全系统学城市轨道交通网络韧性优化客流分配双层规划修复策略

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基于LSTM-FC模型的充电站短期运行状态预测

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 58-67页

作者：毕军王嘉宁王永兴北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

公共充电站可用充电桩数量预测对于制定智能充电推荐策略和减少用户的充电排队时间具有重要意义。现阶段充电站运行状态研究通常集中于充电负荷预测,对于站内充电桩占用情况的研究较少,同时缺乏实际数据支撑。为此,基于充电站实际运行数... 详细信息

公共充电站可用充电桩数量预测对于制定智能充电推荐策略和减少用户的充电排队时间具有重要意义。现阶段充电站运行状态研究通常集中于充电负荷预测,对于站内充电桩占用情况的研究较少,同时缺乏实际数据支撑。为此,基于充电站实际运行数据,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络与全连接(FC)网络结合的充电站内可用充电桩预测模型,有效结合了历史充电状态序列和相关特征。首先,将兰州市某充电站的订单数据转化为可用充电桩数量,并进行数据预处理;其次,提出了基于LSTM-FC的充电站运行状态预测模型;最后,将输入步长、隐藏层神经元数量和输出步长3种参数进行单独测试。为验证LSTM-FC模型的预测效果,将该模型与原始LSTM网络、BP神经网络模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比。结果表明:LSTM-FC模型的平均绝对百分比误差分别降低了0.247、1.161和2.204个百分点,具有较高的预测精度。

关键词： LSTM神经网络全连接网络电动汽车充电站运行状态

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