检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2020年第5期20卷 15-20,35页

作者：左大杰肖国胜王孟云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运输智能化国家地方联合工程实验室成都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

研究西部综合运输系统需求驱动因素,将产业转移因素考虑在内,对原有包含三大因素的完全分解模型进行改进,构建包含经济总量、运输需求强度、产业转移和产业结构整体变动等四大因素的完全分解模型,根据2002—2015年统计数据对西部地区综... 详细信息

研究西部综合运输系统需求驱动因素,将产业转移因素考虑在内,对原有包含三大因素的完全分解模型进行改进,构建包含经济总量、运输需求强度、产业转移和产业结构整体变动等四大因素的完全分解模型,根据2002—2015年统计数据对西部地区综合运输系统需求进行实例计算.研究结果表明,经济总量增长是西部综合运输系统需求增长的主要原因,随着经济增速放缓,产业转移促进政策的出台,运输需求强度变化和产业转移的影响逐渐显著.在产业转移背景下,西部地区应该根据产业转移发展态势,有针对性地做好综合运输系统布局,创造更好的条件承接产业转移.

关键词：综合交通运输运输需求分解完全分解模型西部综合运输系统产业转移

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基于LSTM网络的铁路货运量预测

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铁道学报 2020年第11期42卷 15-21页

作者：程肇兰张小强梁越西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

准确预测铁路货运量对铁路货运组织工作的开展极为重要,特别是短期(月、日)货运量数据直接关系到铁路各项运输计划的编制。人工神经网络模型因其强大的学习能力而被广泛运用于各领域的预测,其中的LSTM网络适合处理和预测铁路货运量这类... 详细信息

准确预测铁路货运量对铁路货运组织工作的开展极为重要,特别是短期(月、日)货运量数据直接关系到铁路各项运输计划的编制。人工神经网络模型因其强大的学习能力而被广泛运用于各领域的预测,其中的LSTM网络适合处理和预测铁路货运量这类间隔和延迟相对较长的时间序列。考虑不同时期货运数据的特点分别建立基于月货运量数据的LSTM多变量预测模型和基于日货运量数据的LSTM时间序列模型。基于广铁2010—2017年的货运量数据,运用所建模型预测各月和每日的货运发送量,并与ARIMA模型预测方法和BP神经网络方法的预测结果相比较。结果表明,LSTM网络预测效果更佳。

关键词：铁路运输货运量预测 LSTM网络时间序列深度学习

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基于改进ISM-FRAM铁路运输事故致因分析

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中国安全生产科学技术 2021年第5期17卷 161-168页

作者：徐逸飞帅斌张玥于耀程尹德志张锐黄文成西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重... 详细信息

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重要度和功能模块结构重要度,并采用改进区间值犹豫模糊熵定量计算功能可变性和耦合损失度。结果表明:新增环境功能模块能有效分析与其它功能模块交互耦合作用,保证FRAM分析完整性;ISM-FRAM模型建立清晰事故层次结构,有助于理清事故致因;功能可变性和耦合损失度弥补FRAM风险评估定量分析不足,为功能屏障设置提供依据。

关键词：功能共振分析方法解释结构模型环境功能功能可变性犹豫模糊熵

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阅读眼动追踪语料库的构建与应用研究综述

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计算机科学 2020年第3期47卷 174-181页

作者：王晓明赵歆波西北工业大学计算机学院空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室

阅读文字时眼球的运动反映了人类的认知过程。阅读眼动数据是认知心理学、应用语言学、计算机科学等领域中重要的基础数据,而我国在阅读眼动研究的基础数据方面较欠缺。针对这一现状,首先介绍了阅读眼动追踪语料库产生的背景以及国内外... 详细信息

阅读文字时眼球的运动反映了人类的认知过程。阅读眼动数据是认知心理学、应用语言学、计算机科学等领域中重要的基础数据,而我国在阅读眼动研究的基础数据方面较欠缺。针对这一现状,首先介绍了阅读眼动追踪语料库产生的背景以及国内外的相关文献;然后从影响阅读眼动的低水平视觉因素和高水平视觉因素角度介绍了阅读眼动追踪语料库的内容及所使用的各项眼动指标,如单一注视时间、首次注视时间、凝视时间、总注视时间、回视出次数、回视入次数等,并分析了使用语料库研究法进行阅读眼动研究相比传统阅读眼动研究具有的3个优势;最后从语料库眼动指标变量、语料规模、语料内容、语料语种、被试规模、被试特征、采集设备等方面介绍了国外已经建成的较有影响力的若干阅读眼动追踪语料库,以供阅读眼动研究者参考。在眼动追踪语料库应用研究方面,对认知心理学、应用语言学和计算机科学等相关领域已开展的主要研究进行述评,重点介绍了在计算机科学的眼动可计算模型、自然语言处理、模式识别3个领域中基于阅读眼动追踪语料库开展的典型研究。在中文阅读眼动追踪语料库的构建与应用研究方面,介绍了我国相关研究的开展现状,分析了我国在眼动基础数据方面欠缺的原因,并从国家、科研机构、科研工作者3个层面提出了解决此问题的对策和建议。

关键词：眼动追踪眼动数据阅读眼动语料库人工智能计算语言学

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基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别

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计算机技术与发展 2022年第1期32卷 134-140页

作者：周巧瑜曹扬詹瑾瑜江维李响杨瑞电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022

近年来,随着旅游市场的快速发展,在旅游景区出现的一些违规行为,不仅危害了人身安全,而且也给社会造成了许多负面影响。由于出现该类行为的频率不高,通过人工观察耗费大量人力资源且效率不高,使用深度学习算法对具体行为进行识别,帮助... 详细信息

近年来,随着旅游市场的快速发展,在旅游景区出现的一些违规行为,不仅危害了人身安全,而且也给社会造成了许多负面影响。由于出现该类行为的频率不高,通过人工观察耗费大量人力资源且效率不高,使用深度学习算法对具体行为进行识别,帮助景区监管人员快速预警违规行为,已成为必然趋势。针对这一问题,结合目标检测与目标跟踪任务,该文提出了一种基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别方法。首先将视频转为视频帧,再经过Yolo目标检测和GOTURN目标跟踪得到人员边界框坐标和视频帧轨迹点集合,再进入轨迹分析得出最终结果标签(是否为翻越行为),形成一个完整的翻越行为识别方法。实验数据表明,基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别方法相对于其他方法具有较高的准确率,应用在实际的景区游客翻越行为识别系统中得到了93.7%的准确率。

关键词：深度学习目标检测目标跟踪翻越行为识别 Yolo GOTURN

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物理隔离条件下非机动车间干扰特征及影响因素研究

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安全与环境学报 2021年第3期21卷 1111-1117页

作者：付川云熊长林刘岩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 东南大学交通学院南京211189

为提升非机动车间的行驶安全性及道路通行效率,亟须探究非机动车间干扰的影响因素并提出规避措施。以成都市内两条物理隔离式非机动车道8 h视频共3 971条非机动车间干扰数据为基础,界定了7种非机动车间干扰类型,利用Z检验并构建多项式Lo... 详细信息

为提升非机动车间的行驶安全性及道路通行效率,亟须探究非机动车间干扰的影响因素并提出规避措施。以成都市内两条物理隔离式非机动车道8 h视频共3 971条非机动车间干扰数据为基础,界定了7种非机动车间干扰类型,利用Z检验并构建多项式Logit模型,确定了影响各种非机动车间干扰的影响因素,据此提出相应的规避措施。结果表明,周期交通量、干扰发生地点、路边停车、行人过街、干扰发生时段、车辆类型、车辆载人情况、车辆载物情况对于非机动车间干扰产生具有不同程度的影响。在此基础上,从人-车-环境角度,提出道路重新规划、加强骑行人安全教育、增加道路设施、规范车辆出行4个方面的规避措施。

关键词：安全工程道路交通安全非机动车间干扰物理隔离式多项式Logit模型 Z检验

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基于二分图卷积表示的推荐算法

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计算机科学 2021年第4期48卷 78-84页

作者：熊旭东杜圣东夏琬钧李天瑞西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 西南交通大学人工智能研究院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点。推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配。现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同... 详细信息

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点。推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配。现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同空间中的实体映射到统一潜在语义空间,利用其嵌入表示来进行匹配度计算。随着网络表示学习方法的出现,由于用户和物品的交互可构成二分图,用户和物品的嵌入表示可被视作二分图节点表示,许多基于二分图节点表示的推荐算法被提出,但现有算法仍难以对高阶交互信息进行有效提取。针对这一问题,文中提出了一种基于二分图卷积表示学习的推荐算法BGCRRA(Bipartite Graph Convolution Representation-based Recommendation Algorithm)。该算法首先将用户和物品交互视作二分图,然后通过实现自适应融合多阶、多层次的图卷积模型来对节点进行嵌入表示,最后计算用户和物品的匹配度,并实现推荐。文中在3个公开的数据集上进行对比实验,通过将该算法与当前表现优异的算法进行HR和NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)指标的比较分析,验证了所提推荐算法的有效性。

关键词：推荐算法嵌入方法图卷积二分图

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基于Lotka-Volterra模型的高铁与航空快递运输竞合关系研究

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铁道运输与经济 2022年第3期44卷 73-78,91页

作者：雷渝帅斌西南交通大学交通运输与物流学院四川成都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四川成都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四川成都611756 西南交通大学系统科学与系统工程研究所四川成都611756

针对快递运输市场中高铁与航空的竞合问题,构建高铁与航空快递运输竞合Lotka-Volterra模型,以京沪OD为例分析两者竞合关系、发展趋势以及演化趋势,为高铁与航空快递运输发展策略研究提供参考。结果表明:2014—2022年高铁快递与航空快递... 详细信息

针对快递运输市场中高铁与航空的竞合问题,构建高铁与航空快递运输竞合Lotka-Volterra模型,以京沪OD为例分析两者竞合关系、发展趋势以及演化趋势,为高铁与航空快递运输发展策略研究提供参考。结果表明:2014—2022年高铁快递与航空快递年均增长率分别为0.263 41,0.241 90,均呈增速发展;高铁发展现状对高铁快递发展的影响系数为-0.000 99,表现为促进作用,航空发展现状对航空快递发展的影响系数为0.001 74,表现为抑制作用;高铁与航空快递运输竞合关系呈现偏利共生关系,具体表现为航空快递对高铁快递发展存在一定抑制作用,高铁快递在一定程度上促进航空快递发展,最终将达到一种双方共存且相对稳定的动态平衡。

关键词：综合运输竞合关系 Lotka-Volterra模型高铁快递航空快递

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基于组合预测模型的疫情确诊人数预测

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计算机技术与发展 2022年第11期32卷 198-203页

作者：庞梦吟王海宁万通明马苗陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129

公共卫生安全事件常常是牵动着一个地区、一个国家,乃至整个世界的重大问题。2019年底爆发的新型冠状病毒(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)疫情迅速席卷了很多国家,及时了解疫情确诊人数变化,对协助挖掘肺炎疫情的传播模式和特征... 详细信息

公共卫生安全事件常常是牵动着一个地区、一个国家,乃至整个世界的重大问题。2019年底爆发的新型冠状病毒(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)疫情迅速席卷了很多国家,及时了解疫情确诊人数变化,对协助挖掘肺炎疫情的传播模式和特征规律十分重要。针对此问题,提出了一种组合预测模型来预测此次新型冠状病毒肺炎累计确诊人数数量。首先从国家卫生健康委员会等权威机构所发布的数据中获取历史累计确诊人数,然后再以Logistic模型和长短期记忆深度学习网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的预测结果为基础,选取一定时间段的累计确诊人数序列来训练线性组合参数,得到最终的组合预测模型,最后通过RMSE等预测性能评价指标对比所提模型和Logistic、LSTM和SEIR等三种模型的预测性能。实验结果表明,所提模型的RMSE值为10.1017,MAE值为7.6336,MAPE值为0.0083%,其准确性和拟合效果均优于其他模型,能够为后续的疫情预测和防控工作提供技术支撑。

关键词： Logistic模型 LSTM模型组合预测模型深度学习公共卫生安全事件

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放宽条件下基于定点集结模式的技术站车流接续模型

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铁道学报 2021年第12期43卷 20-29页

作者：薛锋范千里陈崇双西南交通大学交通运输与物流学院四川成都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四川成都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四川成都611756 宁波港铁路有限公司浙江宁波315200 西南交通大学数学学院四川成都611756

为提高技术站货车周转效率,在放宽条件下基于定点集结模式研究技术站车流接续问题。分析技术站开行欠轴列车的损耗及收益,引入修复因子,将下游技术站的到达列车视为一次维修,并根据下游技术站的车流接续情况确定欠轴列车发车必要条件;... 详细信息

为提高技术站货车周转效率,在放宽条件下基于定点集结模式研究技术站车流接续问题。分析技术站开行欠轴列车的损耗及收益,引入修复因子,将下游技术站的到达列车视为一次维修,并根据下游技术站的车流接续情况确定欠轴列车发车必要条件;以车辆在站停留时间最短为目标,建立技术站车流接续优化模型,同时将该问题分解为列车解体编组顺序和车流来源推算2个子问题,采用遗传算法与拉格朗日松弛算法分别求解。算例结果表明:放宽条件下基于定点集结模式适用于到达车流不足的情况,相比于定编集结模式,货车平均在站停留时间缩短27.7 min,减少约15%,且本技术站丢线减少,下游技术站未出现车流接续不足的情况。

关键词：铁路运输技术站放宽条件定点集结车流接续最小列车编成辆数

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