检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道科学与工程学报 2022年第10期19卷 2804-2812页

作者：刘睿徐传玲文超西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室四川成都610031 重庆长安汽车股份有限公司重庆400023 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

基于高铁列车运行实绩,将列车晚点分为初始晚点和连带晚点,挖掘连带晚点时空分布的宏观特性,分析车站层面高铁列车连带晚点横向传播及晚点恢复过程。分析列车的到站状态仅与前行列车的到站状态有关,故列车到站是一个具有“无后效性”的... 详细信息

基于高铁列车运行实绩,将列车晚点分为初始晚点和连带晚点,挖掘连带晚点时空分布的宏观特性,分析车站层面高铁列车连带晚点横向传播及晚点恢复过程。分析列车的到站状态仅与前行列车的到站状态有关,故列车到站是一个具有“无后效性”的随机过程。将连带晚点横向传播过程视为齐次马尔科夫链,并基于状态转移概率矩阵分析不同晚点状态和连带晚点强度下的列车晚点横向传播规律。基于广深高铁列车运行实绩,研究列车不同晚点状态对晚点传播的影响,结果表明:后行列车的连带晚点不可能由非晚点列车造成,在部分区段内连带晚点随列车运行距离的增加出现“累积”趋势,且连带晚点较初始晚点更易造成晚点传播;随着到站间隔的增加,后行列车发生连带晚点的概率逐渐减小,经过6个到站间隔后,各列车到站状态的概率基本稳定。分析不同强度的连带晚点对晚点横向传播的影响,由一步、二步和三步转移概率矩阵结果得出:不同时长的连带晚点发生的概率随连带晚点时长的增大而降低,且不同强度的连带晚点都对后行第1列列车的影响程度最大。结论有助于减少列车间的相互作用干扰,提高运行图鲁棒性,并为高速铁路调度指挥决策,优化列车运行组织提供参考。

关键词：高铁列车连带晚点晚点横向传播马尔科夫模型转移矩阵

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考虑空铁联运的城市轨道交通时刻表优化研究

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铁道科学与工程学报 2022年第2期19卷 351-358页

作者：何文晖孙克洋王兵倪少权陈钉均西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 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 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

高铁与航空联合运输服务因具备良好的换乘衔接性与可达性在综合运输体系中正逐渐受到关注。基于铁路车站与机场间出行乘客的换乘需求,调整城市轨道交通列车时刻表,使其与高铁列车时刻表以及机场航班时刻表实现合理的衔接。通过分析高铁... 详细信息

高铁与航空联合运输服务因具备良好的换乘衔接性与可达性在综合运输体系中正逐渐受到关注。基于铁路车站与机场间出行乘客的换乘需求,调整城市轨道交通列车时刻表,使其与高铁列车时刻表以及机场航班时刻表实现合理的衔接。通过分析高铁列车与机场航班间的联运时间差对联运乘客出行路径选择的影响,以实现乘客等待时间最小化、空-铁联运乘客数最大化为目标,建立衔接铁路车站与机场间的城市轨道交通时刻表优化与联运乘客出行路径选择的模型。为验证该模型的可行性,通过改进混合粒子群-遗传算法,并以衔接重庆北站与重庆江北国际机场的城市轨道交通10号线和3号线为例进行分析。结果表明:优化后的城市轨道交通时刻表使得350名空-铁联运乘客实现联运,比优化前的列车时刻表满足的联运乘客数增加了2.34%。乘客总等待时间为16950.25 min,其中联运乘客总等待时间为1407.25 min,比原时刻表减少了16.1%;普通乘客总等待时间为15543 min,比原时刻表减少了9%。因此调整后的列车时刻表能更好地满足乘客的出行需求,通过分析空-铁联运乘客与普通乘客等待时间的目标权重、以及联运乘客出行路径的选择对时刻表优化的影响,可以为城市轨道交通运营部门编制合理的列车时刻表提供依据。

关键词：时刻表优化混合粒子群−遗传算法城市轨道交通空-铁联运乘客需求乘客等待时间

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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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基于卷积自适应平滑网络的高速公路交通状态估计方法

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中国公路学报 2024年第11期37卷 275-288页

作者：刘婧陆良郑芳芳刘晓波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 山东警察学院交通管理工程学院山东济南250014

针对连续流场景的交通状态估计问题,提出了一种基于卷积神经网络的改进自适应平滑方法。该方法能够利用稀疏的固定断面观测数据,重构完整的交通状态。与传统的自适应平滑方法相比,所提出的方法不依赖于经验选择交通状态的传播特征,而是... 详细信息

针对连续流场景的交通状态估计问题,提出了一种基于卷积神经网络的改进自适应平滑方法。该方法能够利用稀疏的固定断面观测数据,重构完整的交通状态。与传统的自适应平滑方法相比,所提出的方法不依赖于经验选择交通状态的传播特征,而是针对交通状态的传播特性,设计了3种各向异性卷积核,分别对应于交通波的前向传播、反向传播和双向传播特征,有效提取自由流和拥堵流状态的特征。基于交通流稳态基本关系和冲击波理论,进一步提出交通基本图(Fundamental Diagram, FD)权重算子,用于自适应加权不同的交通特征,优化交通状态的重构效果。不同于传统自适应平滑方法采用Sigmoid函数确定加权权重,所提出的算子在加权过程中明确包含了交通流波动的物理意义,并能直观反映交通流的一阶连续流特性。通过对高速公路真实轨迹数据集的验证,结果显示在所提出的深度学习估计框架下,各向异性卷积核能够在确保估计精度的同时,减少约1/3的待训练参数量,并使估计结果更符合交通流的物理特征。同时,所提方法能显著降低整体平均绝对误差(MAE)和平均相对百分比误差(MAPE),与传统自适应平滑方法相比,分别降低了22.3%和31.35%。特别是在拥堵状态下,所提方法能进一步减少估计误差,MAE和MAPE分别降低了31.1%和37.58%。此外,所提方法对微小交通扰动的敏感性较低,且随着估计点与观测断面距离的增加,误差增长速度更慢。在不同观测断面间距下的性能对比显示,所提方法在任意断面间距下均展现出最低的估计误差,并且随着断面间距的增加,误差增长速度最慢。这些结果从多个角度证明了所提方法的有效性和优越性。

关键词：交通工程交通状态估计卷积神经网络自适应平滑方法各向异性卷积核交通波

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基于SVR的城市道路刮擦事故评估模型的研究

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交通运输工程与信息学报 2019年第1期17卷 1-4,39页

作者：唐智慧董维王志鹏西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031

为了对城市道路刮擦事故进行有效评估,基于历史事故数据库,结合环境参数指标构建了一种道路刮擦事故评估模型。通过方差分析提取事故发生的区域位置、天气条件、路面条件和与道路的关系位置这4项环境特征参数作为评估模型的输入,4项指... 详细信息

为了对城市道路刮擦事故进行有效评估,基于历史事故数据库,结合环境参数指标构建了一种道路刮擦事故评估模型。通过方差分析提取事故发生的区域位置、天气条件、路面条件和与道路的关系位置这4项环境特征参数作为评估模型的输入,4项指标与事故严重程度的函数关系用月交通事故指数表示,并将该指数作为评估模型的输出。分别用粒子群算法、CV-K、遗传算法对SVR的学习参数进行标定,得出最优模型参数,在此基础上构建得到基于SVR回归算法的城市道路刮擦事故评估模型。借助于采集到的实际道路刮擦事故数据对模型进行检验,结果表明:该模型具有一定的精度,可用于基于以上4项指标的城市道路刮擦事故的风险评估。

关键词：刮擦事故月交通事故指数 SVR回归算法风险评估模型

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基于可拓理论的艰险山区铁路施工风险预警

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安全与环境学报 2020年第3期20卷 824-831页

作者：张锦徐君翔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

艰险山区铁路施工具有难度大、周期长、危险性高等特点,尤其是以川藏铁路为主的艰险山区铁路建设工程需要面临高原高寒、风沙气候、山川河谷、板块运动、地质灾害和生态环保等难题。通过剖析国内外关于山区铁路施工风险评估方法的研究现... 详细信息

艰险山区铁路施工具有难度大、周期长、危险性高等特点,尤其是以川藏铁路为主的艰险山区铁路建设工程需要面临高原高寒、风沙气候、山川河谷、板块运动、地质灾害和生态环保等难题。通过剖析国内外关于山区铁路施工风险评估方法的研究现状,从"人-机-管-环"的角度构建了针对艰险山区铁路施工风险预警的指标体系,制定了风险预警的等级划分准则,建立了基于可拓理论的艰险山区铁路施工风险预警模型,设计基于层次分析法和熵值法的组合赋权模型,确定预警对象与预警等级的关联度计算方法。最后通过以川藏铁路重点隧道工程施工建设为例,验证了提出的风险预警模型的适用性。结果表明,川藏铁路9大超长隧道建设工程中有3条隧道处于Ⅱ级预警,有4条隧道处于Ⅲ级预警。

关键词：安全管理工程艰险山区铁路川藏铁路风险预警可拓理论

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基于GIS空间分析及深度学习的调车场安全识别系统

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安全与环境学报 2020年第2期20卷 423-432页

作者：郑伟皓周星宇李红梅吴虹坪唐智慧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

为实现调车场的智能化安全管理,首先基于调车作业的常见事故,分析了调车场系统中的人-机-环事故致因要素。利用GIS对调车场各空间组成要素进行建模,以获得调车场的电子地图与各组成要素的属性数据库。在此基础上,利用Arc GIS空间分析引... 详细信息

为实现调车场的智能化安全管理,首先基于调车作业的常见事故,分析了调车场系统中的人-机-环事故致因要素。利用GIS对调车场各空间组成要素进行建模,以获得调车场的电子地图与各组成要素的属性数据库。在此基础上,利用Arc GIS空间分析引擎对调车场对象的属性数据进行操纵分析,得出电路分路情况、道岔尖轨间隙特征、人员作业热点、货物空间分布等特征图层;并利用卷积神经网络(CNN)作为融合工具,以专家判定的危险区域为学习标签,大规模自动化提取各特征图层的特征,以达到自主学习专家知识的目的;最后,利用Ecd转化工具将训练的CNN识别引擎转化为栅格分类器,供GIS系统进行安全分类评估时调用,最终达到调车场自动安全分析的目的。经仿真数据验证,结果表明:在CNN的训练过程中,Dropout机制可有效控制过拟合现象,经训练的CNN在测试集的识别正确率为73. 81%;GIS系统能有效调用CNN,实现自动融合电子地图中的对象属性数据,完成调车场安全评估及展示。

关键词：安全工程交通地理信息系统深度学习数据融合

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基于多尺度感知的密集人群计数网络

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西南交通大学学报 2024年第5期59卷 1176-1183,1214页

作者：李恒超刘香莲刘鹏冯斌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 西南交通大学体育学院四川成都611756

针对密集人群场景存在的目标尺度多样、人群大尺度变化等问题,提出一种基于多尺度感知的密集人群计数网络.首先,考虑到小尺度目标在图像中占比较大,以VGG-16 (visual geometry group 2016)网络为基础,引入空洞卷积模块,以挖掘图像细节信... 详细信息

针对密集人群场景存在的目标尺度多样、人群大尺度变化等问题,提出一种基于多尺度感知的密集人群计数网络.首先,考虑到小尺度目标在图像中占比较大,以VGG-16 (visual geometry group 2016)网络为基础,引入空洞卷积模块,以挖掘图像细节信息;其次,为充分利用目标多尺度信息,构建新的上下文感知模块,以提取不同尺度之间的对比特征;最后,考虑到目标尺度连续变化的特点,设计多尺度特征聚合模块,提高密集尺度采样范围与多尺度信息交互,从而提升网络性能.实验结果显示:在ShangHai Tech (Part_A/Part_B)和UCF_CC_50数据集上,本文方法的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为62.5、6.9、156.5,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为95.7、11.0、223.3;相较于最优对比方法,在UCF_QNRF数据集上的MAE和RMSE分别降低1.1%和4.3%,在NWPU数据集上分别降低8.7%和13.9%.

关键词：人群密度估计多尺度聚合空洞卷积密度图

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考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

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交通运输系统工程与信息 2020年第2期20卷 188-195页

作者：吴玥琳袁振洲陈秋芳肖清榆王文成魏来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 越南河内交通大学工程学院越南河内100803

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题,提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型.以车辆数最小与总里程最短为目标,基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹.设计两阶段算法求解此NP-hard问题,第1阶段利... 详细信息

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题,提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型.以车辆数最小与总里程最短为目标,基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹.设计两阶段算法求解此NP-hard问题,第1阶段利用kmedoids方法对乘客需求聚类,第2阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径.实测数据实验证明:该方法能较好优化车辆数和总里程,减少乘客等待时间;轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值,满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.

关键词：交通工程枢纽出租车合乘轨迹相似性度量双目标优化蚁群算法聚类

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川藏铁路桥隧施工安全风险评价

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安全与环境学报 2020年第1期20卷 39-46页

作者：张锦徐君翔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

通过评估川藏铁路工程建设的施工风险等级,为高质量推进川藏铁路工程建设提供理论支撑。剖析了国内外学者关于风险评估研究的理论与方法,针对川藏铁路施工建设中的5座特大桥梁工程和9座超长隧道工程,分析了桥梁隧道建设工程的特征,构建... 详细信息

通过评估川藏铁路工程建设的施工风险等级,为高质量推进川藏铁路工程建设提供理论支撑。剖析了国内外学者关于风险评估研究的理论与方法,针对川藏铁路施工建设中的5座特大桥梁工程和9座超长隧道工程,分析了桥梁隧道建设工程的特征,构建了川藏铁路桥梁工程的17个安全风险评价指标体系和隧道工程的20个安全风险评价指标体系,通过建立基于模糊综合评价法的风险评估模型完成了对川藏铁路重点桥梁和隧道工程的风险评价,最后构造BP神经网络模型对风险评估结果进行验证,以川藏铁路部分重点桥梁工程评分数据和部分重点隧道工程评分数据为训练数据,以剩余评分结果为验证数据,预测桥梁和隧道工程的风险等级。结果表明:采用BP神经网络预测桥梁隧道工程安全风险等级的准确率高达98. 82%,BP神经网络对于该工程施工安全风险评价具有适用性;川藏铁路重点桥隧工程项目有50%处于较危险以上,只有20%的工程处于安全级别。

关键词：安全管理工程川藏铁路风险评价模糊综合评价法 BP神经网络

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