检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1285-1292页

作者：蒲云徐银刘海旭谭一帆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610031 威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系威斯康星州麦迪逊53706

为研究智能网联车(CAV)对交通流的影响,基于智能驾驶人模型(IDM),考虑后车和多前车速度差的影响,构建CAV智能驾驶跟驰模型,推导了CAV跟驰模型的临界稳定性条件。然后以考虑1辆后车和5辆前车速度差的CAV跟驰模型设计数值仿真实验。结果表... 详细信息

为研究智能网联车(CAV)对交通流的影响,基于智能驾驶人模型(IDM),考虑后车和多前车速度差的影响,构建CAV智能驾驶跟驰模型,推导了CAV跟驰模型的临界稳定性条件。然后以考虑1辆后车和5辆前车速度差的CAV跟驰模型设计数值仿真实验。结果表明:交通流稳定性随考虑后车影响的权重比例变化而变化,即只有当后视权重比例在恰当范围内时才可提高交通流稳定性;考虑后车影响和多前车速度差还可削弱由时延导致的交通流不稳定性。同时,新模型控制下的车辆加速度变化更平稳,更有助于提高交通流稳定性和交通流安全性。

关键词：交通工程跟驰模型智能网联车交通流稳定性安全性评价

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虚拟编组下基于跟驰模型的列车群运行控制方法研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 1-11页

作者：帅斌罗佳楠冯心妍黄文成西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学系统科学与系统工程研究所成都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

高速铁路移动闭塞方式下运输能力与运输需求之间依然存在缺口,虚拟编组是未来提高运输能力的新方式。本文基于虚拟编组概念,受道路交通跟驰模型启发,引入列车动力学和运动学理论,根据相邻两列车之间的速度和距离关系,提出一种新的追踪... 详细信息

高速铁路移动闭塞方式下运输能力与运输需求之间依然存在缺口,虚拟编组是未来提高运输能力的新方式。本文基于虚拟编组概念,受道路交通跟驰模型启发,引入列车动力学和运动学理论,根据相邻两列车之间的速度和距离关系,提出一种新的追踪列车加速度调整策略,建立相应的列车群虚拟编组加速度控制模型,当实现列车群的虚拟编组时,列车群中所有列车的速度相等,任意相邻列车之间的间距等于期望间距,同时,能够确保列车安全与乘客舒适度。本文以CRH380A动车组为背景验证模型,算例仿真结果表明,本文提出的加速度调整策略能有效实现列车群的虚拟编组;与移动闭塞方式相比,采取虚拟编组方式达到列车协同的时间减少9.7%,列车间距缩小10.1%,效率更高;将列车群视为一个整体时,实现虚拟编组的时间比将整个列车群分为多组时更短。

关键词：铁路运输列车运行控制跟驰模型虚拟编组列车追踪间距

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基于动态Copula统计拟合应力-强度相关性干涉的可靠性模型

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机械强度 2023年第2期45卷 373-379页

作者：凡红梅唐家银西南交通大学数学学院统计系成都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

为计算机械零部件在动载荷作用下的应力-强度相关性干涉响应可靠度问题,引入描述相关性的Copula函数和随机过程理论,建立动态可靠度计算模型。由于随机积分路径的复杂性,采取离散化思想将随机过程退化为随机变量,计算固定时刻下的可靠度... 详细信息

为计算机械零部件在动载荷作用下的应力-强度相关性干涉响应可靠度问题,引入描述相关性的Copula函数和随机过程理论,建立动态可靠度计算模型。由于随机积分路径的复杂性,采取离散化思想将随机过程退化为随机变量,计算固定时刻下的可靠度;此外,采取函数拟合优化方法使可靠度数值连续化,基于模型复杂度及拟合残差筛选最优可靠度函数拟合方式。最后,计算验证了方法的有效性与可行性。

关键词：应力-强度干涉相关性动态Copula 可靠度 Monte Carlo 拟合优化

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基于模糊机会约束规划的列车编组计划优化

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西南交通大学学报 2024年

作者：薛锋王妗程代兵项兴琰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

为提高铁路网的利用能力和运输效率，寻求列车编组计划优化的有效方法。在车流径路未知的情况下，统一考虑车辆集结与改编时间的随机性，采用模糊机会约束规划方法，将集结时间成本与改编时间成本限制在一定的波动区间，构建不确定性的... 详细信息

为提高铁路网的利用能力和运输效率，寻求列车编组计划优化的有效方法。在车流径路未知的情况下，统一考虑车辆集结与改编时间的随机性，采用模糊机会约束规划方法，将集结时间成本与改编时间成本限制在一定的波动区间，构建不确定性的0-1整数规划模型；以货车集结时间成本、货车改编时间成本、货车运输成本最小为目标函数，利用三角模糊数对时间的不确定性进行处理，引入车辆集结与改编时间的波动性约束，采用粒子群算法进行寻优，得到列车编组方案，并构造算例进行验证。研究结果表明，货车在车站总的停留时间为3914车小时，占货物运输总成本的54%，比铁路网货车在站平均停留时间降低了13%左右，求得的编组计划相对铁路网实际情况得到了较好的优化。

关键词：铁路运输列车编组计划模糊机会约束规划集结时间改编时间粒子群优化算法

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考虑时间价值的中欧班列多级定价与舱位控制

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交通运输工程与信息学报 2024年第2期22卷 77-89页

作者：徐如君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

中欧班列运输需求高速增长,导致旺季时间偏长,运能供不应求。部分时间敏感型货物无法长时间等待,进而转向了其他运输方式。为满足时间敏感型货物的运输需求,本文考虑货物时间价值并提出多等级定价方案,以班列运营企业收益最大化为目标... 详细信息

中欧班列运输需求高速增长,导致旺季时间偏长,运能供不应求。部分时间敏感型货物无法长时间等待,进而转向了其他运输方式。为满足时间敏感型货物的运输需求,本文考虑货物时间价值并提出多等级定价方案,以班列运营企业收益最大化为目标建立了考虑货主选择行为的动态舱位控制模型。由于多维状态空间模型难以获得精确解,采用值函数近似方法近似求解动态规划模型,利用最小二乘近似策略迭代算法对线性近似、分段线性近似两种形式的近似值函数进行参数标定。应用学习得到的参数进行仿真实验,对比两种值函数近似方法与基准运价下先到先得、多级定价下先到先得方案的收益性能和舱位预订情况。结果表明,在需求旺季供不应求的场景下,本文提出的基于多级定价的舱位控制策略能把有限的运能分配给最需要的客户,同时可以有效提升铁路企业的运输收益,其中分段线性近似方法对收益提升的效果更佳。

关键词：铁路运输多级定价动态舱位控制货物时间价值选择行为

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考虑传感噪声的智能网联车队安全风险分析

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西南交通大学学报 2024年

作者：汪旭江欣国赵新宇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运输智能化国家地方联合工程实验室西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室

针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（I... 详细信息

针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model， IDM）构建了CAV车辆动力学模型，提出了CAV车辆感知前车运动状态的两种模式和噪声出现的原因；然后提出了自适应卡尔曼滤波算法（Adaptive Kalman Filter， AKF）以及噪声处理流程；最后，采用替代安全评价指标TIT（Time Integrated Time-to-collision）和TET（Time Exposed Time-to-Collision），通过设计智能网联车队头车突然减速（极端场景）以及基于NGSIM实车数据集（常规场景）两种仿真实验，分析了不同位置车辆退化、不同车间时距下的车队某一时间段内整体安全风险以及噪声的影响。实验结果表明：车队安全风险随车辆退化位置的靠后、车间时距的增大而逐渐降低。当车辆2退化、车间时距为0.6s时，此时车队安全风险最大。去噪后的TIT和TET均出现了显著的下降。当车辆4及之后的车辆退化时，车队严重和中度安全风险达到最低，此时传感噪声的影响不明显，车队安全风险只与车间时距有关。本研究对智能网联车辆在不同位置退化、不同车间时距下的车队安全风险以及噪声影响进行了量化分析并提出了噪声处理方法，为针对智能网联车辆不同位置退化设计有效的安全改善对策以及在不同应用场景中选取合理车间时距提供了理论参考。

关键词：交通控制车辆安全自适应卡尔曼滤波传感噪声替代安全评价指标

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金属锑生产的环境影响评价及碳排放分析

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有色金属(中英文) 2025年

作者：冉妍龚先政刘宇李小青北京工业大学材料科学与工程学院工业大数据应用技术国家工程实验室

我国是世界上最大的锑储量国与生产国，锑被广泛用于阻燃剂等行业。基于CML生命周期评价方法，对金属锑生产过程进行环境影响评价，计算开采、选矿、冶炼及运输过程对环境造成的影响。研究结果表明，矿产资源耗竭是影响最大的环境影响... 详细信息

我国是世界上最大的锑储量国与生产国，锑被广泛用于阻燃剂等行业。基于CML生命周期评价方法，对金属锑生产过程进行环境影响评价，计算开采、选矿、冶炼及运输过程对环境造成的影响。研究结果表明，矿产资源耗竭是影响最大的环境影响类型，开采过程的碳排放占比78.8%，冶炼过程占比18.5%，运输过程和选矿过程影响较小。新的采矿技术和电力结构转型可助力金属锑生产企业提升绿色形象，为清洁生产提供理论参考。

关键词：锑生命周期评价碳排放

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基于随机近邻嵌入的判别性特征学习

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软件学报 2022年第4期33卷 1326-1337页

作者：赵辉王红军彭博龙治国李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

特征学习是机器学习中的一项重要技术,研究从原始数据中学习后置任务所需的数据表示.目前,多数特征学习算法侧重于学习原始数据中的拓扑结构,忽略了数据中的判别信息.基于此,提出了基于随机近邻嵌入的判别性特征学习模型.该模型将对判... 详细信息

特征学习是机器学习中的一项重要技术,研究从原始数据中学习后置任务所需的数据表示.目前,多数特征学习算法侧重于学习原始数据中的拓扑结构,忽略了数据中的判别信息.基于此,提出了基于随机近邻嵌入的判别性特征学习模型.该模型将对判别信息的学习与对拓扑结构的学习融合在一起,通过迭代求解的方式,同时完成对这两者的学习,从而得到原始数据具有判别性的特征表示,可以显著提升机器学习算法的性能.多个公开数据集上的实验结果验证了该模型的有效性.

关键词：特征学习随机近邻嵌入判别性学习

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图神经网络在交通预测中的应用综述

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交通运输工程学报 2023年第5期23卷 39-61页

作者：户佐安邓锦程韩金丽袁凯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

为寻求提升交通预测时空计算任务性能的有效途径,探索图神经网络技术在交通预测中的应用前景和挑战,回顾了交通预测方法的发展,总结了模型驱动方法、统计模型、传统机器学习方法和深度学习方法的优势和局限性;阐述了图网络和交通网络的... 详细信息

为寻求提升交通预测时空计算任务性能的有效途径,探索图神经网络技术在交通预测中的应用前景和挑战,回顾了交通预测方法的发展,总结了模型驱动方法、统计模型、传统机器学习方法和深度学习方法的优势和局限性;阐述了图网络和交通网络的适配性,归纳了图的构造方法;将应用于交通预测的数据进行了分类,分析了不同交通预测任务的共性与差异;归纳了常用于交通预测任务的图神经网络模型,包括卷积图神经网络、图注意网络、图自编码器和图时空网络,分析了图神经网络模型应用于交通预测时主要考虑的因素和时空模块;对比了多种交通速度预测方法的性能,分析了图神经网络框架中不同组件对其预测性能的影响;从数据多源性、应用多样性、多模式、动态性、模型可解释性、不确定性和小样本学习等多个角度探讨了基于图神经网络的交通预测面临的挑战和机遇,并针对图神经网络发展趋势提出了相关建议。研究结果表明:与只考虑时间相关性的基准模型相比,基于图神经网络的预测方法性能显著提升;多模式时间相关性、时空注意力机制、边特征、外部数据均会显著影响预测性能;图神经网络为建模交通网络复杂动态的时空相关性提供了有力手段,目前针对交通状态预测问题开发了多样化的模型;未来研究可重点从设计高效的动态时空模块集成架构、设计有效整合外部数据的模块、拓展多样化的应用任务、实现多模式交通同步预测、开发高效可靠和易于解释的模型等方面进行突破,实现预测准确性和效率均衡提升,以期发展更高阶段的智慧交通。

关键词：智能运输系统交通预测多源数据时空相关性图神经网络

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基于脑电频域特征的高速铁路调度员监控工作注意水平识别方法

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铁道学报 2023年第5期45卷 21-28页

作者：张光远文原劲李婧章子睿胡悦西南交通大学交通运输与物流学院四川成都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四川成都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四川成都610031

高速铁路调度员监控作业的注意力水平识别是全周期注意识别的重要组成部分。针对监控作业交互少、反馈弱以及视觉特征不显著的特点,设计基于信息感知密度的注意诱导实验作为客观评价参照,采集全头脑电并提取了57个通道的7项频段指标为... 详细信息

高速铁路调度员监控作业的注意力水平识别是全周期注意识别的重要组成部分。针对监控作业交互少、反馈弱以及视觉特征不显著的特点,设计基于信息感知密度的注意诱导实验作为客观评价参照,采集全头脑电并提取了57个通道的7项频段指标为识别特征。采用Pearson相关系数进行特征初筛,采用Logistic回归-预测变量重要性排序的包裹式方法对特征进行进一步降维并进行注意水平识别。实验结果表明:基于左额叶和双侧枕叶的17个脑电频段特征的多项Logistic回归模型对低注意水平有81%的识别准确率。脑电频段特征对应负责大脑思维功能和视觉加工处理的脑功能区,反映高铁调度员在监控工作中的注意水平变化对应的认知功能变化。

关键词：高速铁路调度员监控工作脑电注意力水平多项Logistic回归

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