检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第10期49卷 97-104页

作者：刘栋杨辉姬少培曹扬中国电子科技集团公司第三十研究所成都610041 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550022

针对传统文本相似度计算模型存在的未考虑语义及结构信息、容易忽略文本特征细节信息等问题,建立一种基于多模型加权组合的文本相似度计算模型。在考虑次序、主题、语义等内容的基础上,对句子的每个单词进行嵌入表示,利用最大池化操作和... 详细信息

针对传统文本相似度计算模型存在的未考虑语义及结构信息、容易忽略文本特征细节信息等问题,建立一种基于多模型加权组合的文本相似度计算模型。在考虑次序、主题、语义等内容的基础上,对句子的每个单词进行嵌入表示,利用最大池化操作和Bi-GRU神经网络作为编码器生成关于句子的嵌入表示,通过多层次的比较来学习句子嵌入之间的相似性关系。对文本转换进行结构化表示,提取基于短语的浅层语法树结构化特征作为Tree-GRU的输入进行文本相似度计算。将上述2个计算结果进行加权处理,获取文本相似度的最终计算结果。实验结果表明:当权重参数C1和C2分别取值0.6和0.4时该模型具有最优的相似度计算结果;在STSB数据集上模型的精确率、召回率和F1值分别达到90.32%、90.89%和90.52%;在SICK数据集上精确率、召回率和F1值分别达到85.41%、85.95%和85.61%;在MRPC数据集上精确率、召回率和F1值分别达到90.32%、90.89%和90.52%。该模型可以充分利用文本的多层次内容信息及结构化信息,适用于处理复杂的长文本,相对于DT-TEAM、ECNU等模型能取得更好的文本相似度计算结果。

关键词：文本特征多词嵌入多层次比较浅层语法树线性加权文本相似度

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一种压缩感知测量矩阵的联合优化算法

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西南交通大学学报 2023年

作者：杨柳白朝元范平志西南交通大学信息科学与技术学院西南交通大学四川省信息编码与传输重点实验室综合交通大数据应用技术国家工程实验室

压缩感知算法中，测量矩阵与稀疏基之间的相关性往往决定了信号恢复的精度。为了提升大规模通信场景下压缩感知算法重构信号的性能，基于矩阵分解与等角紧框架理论对测量矩阵进行改进。首先基于测量矩阵和稀疏基构造一个字典矩阵，以该... 详细信息

压缩感知算法中，测量矩阵与稀疏基之间的相关性往往决定了信号恢复的精度。为了提升大规模通信场景下压缩感知算法重构信号的性能，基于矩阵分解与等角紧框架理论对测量矩阵进行改进。首先基于测量矩阵和稀疏基构造一个字典矩阵，以该字典矩阵构造一个Gram矩阵，并利用特征值分解降低Gram矩阵的平均相关性。然后基于等角紧框架理论与梯度缩减理论，让Gram矩阵逼近等角紧框架矩阵来减小Gram矩阵非主对角线元素的最大值，从而减少测量矩阵与稀疏基之间的最大相关性。仿真结果表明，相比优化前，矩阵相关系数降低40%-50%。在信道估计与活跃用户检测中，以OMP算法为重构算法，本算法错误估计数在较高稀疏度时比其他优化算法低50%以上，信道估计的均方误差相比其他矩阵性能提升3dB，误码率性能提升2dB，以上结果表明本文的矩阵构造算法应用于信道估计与活跃用户检测上更有优势。

关键词：压缩感知矩阵分解等角紧框架理论信道估计活跃用户检测

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基于深度学习的网络货运平台定价决策

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交通运输工程与信息学报 2023年第3期21卷 86-97页

作者：姜浩晨张小强西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756

人工议价是当前网络货运平台的主要定价方式,但存在议价回合多、耗时及效率低下等弊端。为了弥补人工议价的不足,本文提出基于深度学习的动态价格预测模型。首先,结合历史订单数据和极端随机树特征选择的结果,对价格预测模型进行训练调... 详细信息

人工议价是当前网络货运平台的主要定价方式,但存在议价回合多、耗时及效率低下等弊端。为了弥补人工议价的不足,本文提出基于深度学习的动态价格预测模型。首先,结合历史订单数据和极端随机树特征选择的结果,对价格预测模型进行训练调优。其次,利用该模型对待定价订单的计划价格和实际价格进行预测,形成一个价格区间,制定实时价格策略,为网络货运平台的定价决策提供依据。最后,论文以顺丰网络货运平台为例,选取了8种经典机器学习模型作为对比模型,经对比发现本文所建的模型R2-score达到98.24%,相较于与其他模型有更高的预测准确度,并能为平台提供多样化的动态调价策略。实验结果表明:该深度学习模型定价预测更精准、动态定价能力更强,能够适应复杂的现实交易情况,从而可提高网络货运平台在公路货运市场的竞争力。

关键词：物流工程动态定价深度学习网络货运平台

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考虑新冠疫情扩散规律的医疗物资动态配送优化

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安全与环境学报 2023年第5期23卷 1579-1587页

作者：蒋阳升韩佳哲朱娟秀胡路罗然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 西华大学管理学院成都610039

为了满足新冠疫情防控的应急性需要,基于传染病扩散模型提出了一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点,考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响,以最小化感染人数和使用车... 详细信息

为了满足新冠疫情防控的应急性需要,基于传染病扩散模型提出了一种物资配送方案周期滚动优化模型。该模型结合医疗物资外源补给和点对点运输的特点,考虑疫区医疗物资数量和物资配送时间对新冠疫情扩散的影响,以最小化感染人数和使用车辆数为目标,联合决策配送中心物资补给数量、疫区物资配送时间及配送量。根据所提出的多目标模型的特征,提出了两阶段优化方法,分别采用同步扰动随机逼近算法与大规模邻域搜索算法对模型进行求解,并结合具体算例将所提方法与其他配送策略进行了比较分析。结果表明,相较于其他策略,所提优化模型可有效减少13.9%~40.0%的感染病例和17.6%~30.0%的调度车辆,优化后的周期滚动决策方法,在节省人力物力的同时,有效避免了配送中心出现“爆仓”现象,为后续研究和实践提供参考。

关键词：公共安全传染病扩散医疗物资调配多目标优化同步扰动随机逼近算法大规模邻域搜索算法

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区块链背景下的中欧班列网络配流研究

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交通运输系统工程与信息 2023年第4期23卷 270-281页

作者：洪治潮张锦孙文杰申皓赵钢梁宏斌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 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 中铁联合国际集装箱智慧物流成都有限公司成都610084

网络流量分析是交通网络优化的基础,本文以中欧班列为研究对象,构建以总运输费用最小和运输时间最短为目标的双目标网络配流模型。其中,运输费用方面,考虑中欧班列与国际班轮和国际航空运输之间的竞争,采用两阶段博弈刻画区块链技术应... 详细信息

网络流量分析是交通网络优化的基础,本文以中欧班列为研究对象,构建以总运输费用最小和运输时间最短为目标的双目标网络配流模型。其中,运输费用方面,考虑中欧班列与国际班轮和国际航空运输之间的竞争,采用两阶段博弈刻画区块链技术应用前后班列运价变化;运输时间方面,考虑区块链技术应用前后通关时间缩短比例以影响总时间。基于2020年中欧班列1周运行数据的分析结果表明,区块链技术应用对网络流量有显著影响。区块链技术应用后,东通道和中通道流量分别减少2.76%和5.12%,西通道流量增加7.88%,东通道和中通道的部分货物运输任务将向西通道转移。同时,网络总运输费用降低17.08%,总时间减少8.27%,综合运输成本降低了13.08%,有利于提升中欧班列的经济效益和对客户的吸引力。本文分析区块链技术应用前后中欧班列网络流量的变化,为班列开行方案调整和网络设施优化提供重要参考。

关键词：铁路运输网络配流博弈论运价通关时间区块链

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考虑行人摔倒和受伤的斜坡相向流社会力模型

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西南交通大学学报 2023年第5期58卷 1100-1109页

作者：户佐安魏易东曾添马毅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 四川大学灾后重建与管理学院四川成都610211

行人在斜坡上运动时,其受力情况、运动速度及心理状态均与在平地运动时不同,难以应用现有社会力模型进行有效仿真.为此,考虑斜坡上行人的运动特征,提出一个改进的社会力模型,此模型基于过往实证数据对行人在斜坡上的期望速度进行了校准... 详细信息

行人在斜坡上运动时,其受力情况、运动速度及心理状态均与在平地运动时不同,难以应用现有社会力模型进行有效仿真.为此,考虑斜坡上行人的运动特征,提出一个改进的社会力模型,此模型基于过往实证数据对行人在斜坡上的期望速度进行了校准,并提出了推搡行为下行人摔倒的概率计算方法,同时,结合行人体重、运动加速度、承受压力及等待时间等实时状态实现了对行人摔倒、受伤及不耐烦心理的模拟.斜坡相向行人流场景仿真结果表明:坡度、行人初始密度的升高会延长人群运动时间,使人均意外发生率上升最高至38.0%;不耐烦心理有助于车道效应的形成,但会降低人群运动效率;行人流基本图中,高坡度下流量-密度关系趋势不如平地明显,各坡度行人平均速度比较接近.

关键词：斜坡相向行人流社会力模型摔倒和受伤不耐烦心理

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考虑多充电桩排队和时间窗的电动货车路径规划

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西南交通大学学报 2023年

作者：胡路乐诗彤朱娟秀西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室西华大学管理学院

在带时间窗的电动货车路径规划问题（EVRPTW）中，电动货车（EVs）前往充电站充电时可能需要排队。现有电动货车路径规划研究要么假设充电站有足够多的充电桩来回避排队问题，要么假设充电站只有一个充电桩来简化问题。然而，充电桩的... 详细信息

在带时间窗的电动货车路径规划问题（EVRPTW）中，电动货车（EVs）前往充电站充电时可能需要排队。现有电动货车路径规划研究要么假设充电站有足够多的充电桩来回避排队问题，要么假设充电站只有一个充电桩来简化问题。然而，充电桩的数量会影响车辆在充电站的排队时间，这反过来又会影响车辆路径规划、配送时长和时间窗口的满足。为研究不同的充电站配置方案对车辆路径和系统性能指标的影响，本文首先构建排队模型刻画电动货车在充电站的排队现象。然后，在EVRPTW的基础上考虑EVs前往充电站的电量和流量约束来建立路径优化模型，并将充电站排队模型嵌入优化模型中，以车辆耗电成本、司机工资、时间窗惩罚成本、所有充电桩的成本最小化为目标函数。本文设计了一种节约里程（C-W）和改进的大邻域搜索（LNS）混合启发式算法来求解该模型，其中充电站的系统性能指标采用递归算法获得。18组实验结果表明：1）同步增加充电桩的数量，可以将车辆充电一次的平均排队时间控制在1-5分钟以内，且有效减少2.6%～21%的总成本；2）增加充电站数量可以减少排队时间，但会增加整个路线的总成本；3）当客户时间窗较短或者服务时间较长时，充电桩数量的变化对时间窗的满足影响更明显。

关键词：物流电动货车充电站混合启发式算法递归算法

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基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

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交通运输系统工程与信息 2022年第4期22卷 23-29页

作者：杨云张小强徐新昊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

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价... 详细信息

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素,建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。

关键词：铁路运输市场细分累积前景理论分时定价灵敏度分析

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基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

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交通运输系统工程与信息 2022年第6期22卷 224-233页

作者：张海吕苗苗倪少权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

基于客流时空分布规律,考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件,将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联,建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型,对乘客平均旅行时间及列车发车间... 详细信息

基于客流时空分布规律,考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件,将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联,建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型,对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明,优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%,其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显,分别为11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%,且所有车站站台均无滞留乘客,体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响,表明本模型具有良好的可用性及稳定性,能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。

关键词：铁路运输时刻表发车间隔停站时间最大满载率

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铁路网车流分配问题研究综述

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交通运输工程与信息学报 2024年第1期22卷 206-219页

作者：薛锋周琳刘泳博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 浙江同花顺智富软件有限公司杭州310023

铁路网车流分配是铁路运输组织中的热点研究问题,也是铁路运营管理层面的重要研究内容。本文分析了铁路网车流分配优化问题的内涵及特点,并从模型构建及算法设计两个方面对国内外相关研究现状及研究特点进行了综述。在模型构建方面,按... 详细信息

铁路网车流分配是铁路运输组织中的热点研究问题,也是铁路运营管理层面的重要研究内容。本文分析了铁路网车流分配优化问题的内涵及特点,并从模型构建及算法设计两个方面对国内外相关研究现状及研究特点进行了综述。在模型构建方面,按照决策变量、优化目标和约束条件三个角度对既有研究进行分类,并指出决策变量主要依据点-弧模型和弧-路模型两种基本车流分配模型设置,其中弧-路模型的决策变量相对更少,在大规模车流分配模型中更为适用;优化目标通常选择广义费用中的一种或多种,并兼顾运输效益与点线能力协调进行设置;在约束条件的考虑上,大部分模型以传统约束条件为主,根据不同运输需求设置约束条件。在算法设计方面,分析发现启发式算法成为求解大规模路网问题的主要手段,而基于模型松弛和模型分解的精确算法以及基于模型修改的算法也逐步得到了广泛应用。在归纳分析既有研究特点的基础上,结合铁路货物运输内外部发展环境的变化,进一步展望了车流分配在模型建立、算法求解和创新方面的研究趋势,可为铁路车流分配研究提供一定参考。

关键词：铁路运输车流分配研究综述数学模型求解算法

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