检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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

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... 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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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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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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成渝城市群铁路客运网特性研究

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北京交通大学学报 2025年第1期49卷 17-27页

作者：薛锋王朝阳曾与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 中铁上海设计院集团有限公司上海200070

针对现有的区域铁路网特性研究较少考虑站点之间的联系程度、分析视角单一等问题,从社团划分的角度出发,以成渝城市群铁路客运网为研究对象,开展铁路网结构及功能复杂特性研究.首先,考虑铁路基础设施和列车开行,采用Space L和Space P方... 详细信息

针对现有的区域铁路网特性研究较少考虑站点之间的联系程度、分析视角单一等问题,从社团划分的角度出发,以成渝城市群铁路客运网为研究对象,开展铁路网结构及功能复杂特性研究.首先,考虑铁路基础设施和列车开行,采用Space L和Space P方法分别构建铁路客运物理网与服务网模型;其次,通过计算度分布、平均路径长度等拓扑统计指标分析网络整体特性;最后,引入社团结构理论研究网络内部特性,提出一种基于改进粒子群算法的铁路网社团划分方法,进一步分析成渝城市群铁路客运网的社团构成、地理分布及内部连通性.研究结果表明:成渝城市群铁路客运物理网具有无标度特性,服务网具有小世界特性;物理网被划分为12个社团,其空间分布具有明显地理特征,与铁路干线分布基本吻合;服务网被划分为8个社团,其空间分布突破了地理位置的限制,社团内部站点表现出远距离相互作用,同时各社团网络也具有小世界特性.研究成果可为推动成渝城市群铁路客运网一体化发展,提升铁路网的可靠性提供参考.

关键词：铁路运输成渝城市群铁路客运网社团划分网络特性粒子群算法

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基于全生命周期的轨道交通产业集群供应链碳排放测算与影响因素分析

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铁道运输与经济 2025年第1期47卷 31-39页

作者：杨颖梁洁林李佳霖薛锋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

在“碳达峰”和“碳中和”的背景下,根据全生命周期理论,对轨道交通产业集群供应链全生命周期碳排放的边界进行界定,将轨道交通产业全生命周期划分为上中下游3个阶段。在此基础上,计算出四川省轨道交通产业集群供应链在2020年产生的碳... 详细信息

在“碳达峰”和“碳中和”的背景下,根据全生命周期理论,对轨道交通产业集群供应链全生命周期碳排放的边界进行界定,将轨道交通产业全生命周期划分为上中下游3个阶段。在此基础上,计算出四川省轨道交通产业集群供应链在2020年产生的碳排放总量为1149.63万t·CO_(2),引入Kaya等式,综合考虑碳排放强度、能源结构、能源强度等影响因素,使用LMDI分解法处理四川省轨道交通产业集群供应链2010—2020年的碳排放数据,结果表明:能源强度、经济产出和人口因素的影响大多为正效应,能源结构和产业结构大多为负效应且是最大的影响因素。从优化能源结构和能源强度、调整产业结构、建立碳排放监测与评估机制3个方面为助力轨道交通产业集群供应链的低碳转型提供对策建议。

关键词：轨道交通产业集群供应链全生命周期碳排放测算 LMDI分解法

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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 2025年第2期60卷 299-307页

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 西华大学管理学院四川成都610039

在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,... 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(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,建立路径优化模型,并将充电站排队模型嵌入其中;优化目标包括最小化车辆耗电成本、司机工资、时间窗惩罚成本、充电桩总成本;为求解该模型,提出一种结合节约里程(C-W)和改进大邻域搜索(LNS)的混合启发式算法,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:同步增加充电桩数量可将车辆单次充电的平均排队时间控制在1~5 min,并有效减少2.6%~21.0%的总成本;增加充电站数量可缩短排队时间,但会增加整体路径总成本;当客户时间窗较短或服务时间较长时,充电桩数量变化对时间窗满足的影响更为显著.

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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基于改进密度峰值聚类的交通扰动事件分级评价方法

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交通运输工程与信息学报 2025年

作者：鲍震天郑凡非郑芳芳西南交通大学交通运输与物流学院综合交通大数据应用技术国家工程实验室

【背景】快速、准确地识别交通扰动事件的严重程度及其潜在影响，是制定科学应对措施和优化调控策略的前提。然而，现有事件分级评价方法大多依赖于专家知识或人为经验，容易受到主观因素的干扰，限制了评价结果的客观性和有效性。【目... 详细信息

【背景】快速、准确地识别交通扰动事件的严重程度及其潜在影响，是制定科学应对措施和优化调控策略的前提。然而，现有事件分级评价方法大多依赖于专家知识或人为经验，容易受到主观因素的干扰，限制了评价结果的客观性和有效性。【目标】解决现有交通扰动事件分级评价中主观性较强、自动化水平不足的问题，实现交通扰动事件影响后果的快速、客观分级评价。【方法】提出一种基于遗传算法的密度峰值聚类（GA-DPC）方法。首先，通过识别决策值斜率变化拐点，自动确定初始聚类中心和分类簇数量；其次，构建以最大化轮廓系数Silhouette index（SI）为目标的优化问题，利用遗传算法求解最优截断距离；最后，基于最优截断距离迭代更新聚类中心和分类簇数量，得到最终聚类结果。【数据】利用公开数据集Spiral数据集、R15数据集和ThreeCircles数据集，以及仿真交通事故和真实降雨扰动事件数据集进行测试。【结果】GA-DPC在公开测试集上的SI值和Calinski-Harabasz（CH）值均优于ADPC、传统DPC、K-means和DBSCAN等聚类算法。在交通事故事件和降雨扰动事件影响的分级评价结果中，GA-DPC同样在■和■值上表现出更优的性能，验证了其在不同类型交通扰动事件分级中的有效性。【应用】GA-DPC为交通管理部门提供了一种基于数据驱动的分析工具，能够快速、客观地评估各类扰动事件对交通系统的影响程度，为资源调度和应急管理策略的制定提供决策依据。

关键词：综合运输交通扰动事件密度峰值聚类算法分级评价

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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 2025年第2期60卷 454-461页

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四川成都611756 西南交通大学四川省信息编码与传输重点实验室四川成都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

对于压缩感知算法,其测量矩阵与稀疏基之间的相关性往往决定了信号恢复精度.为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字典矩阵,并进一步构造G... 详细信息

对于压缩感知算法,其测量矩阵与稀疏基之间的相关性往往决定了信号恢复精度.为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字典矩阵,并进一步构造Gram矩阵,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,通过使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,从而降低测量矩阵与稀疏基之间的最大相关性;最后,以正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)为重构算法进行仿真验证.仿真结果表明:相比于优化前,矩阵相关系数降低40%~50%;在信道估计与活跃用户检测中,本文在较高稀疏度下的算法错误估计数比其他优化算法降低50%以上,信道估计的均方误差相比其他矩阵提升3 dB,误码率性能提升2 dB.

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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