检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第10期49卷 202-211,221页

作者：李惠森侯进党辉周宇航西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室成都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

基于对抗训练的域适应目标检测的研究旨在不对新数据集进行额外标注的情况下,将检测模型应用于不同的数据集。但现有算法存在目标检测和域对齐任务难以平衡的问题,且一般的单判别器结构容易局限于数据的单个模式,导致域对齐的质量下降... 详细信息

基于对抗训练的域适应目标检测的研究旨在不对新数据集进行额外标注的情况下,将检测模型应用于不同的数据集。但现有算法存在目标检测和域对齐任务难以平衡的问题,且一般的单判别器结构容易局限于数据的单个模式,导致域对齐的质量下降。提出一种基于渐进式训练的多判别器域适应目标检测算法,针对传统的单判别器结构对复杂结构数据进行域对齐时的局限性,在实例级的域适应头中引入多判别器结构,使其在学习域不变信息时考虑数据的多模结构,实现质量更高、更全面的域对齐。同时,为降低引入多判别器结构而增加的模型复杂度,设计基于Dropout技术的多判别器结构,对单个判别器参数进行重复利用,并创新性地引入渐进式训练策略,即随着训练的推进逐步增大域对齐任务的比重和难度,动态平衡目标检测和域对齐任务的权重。实验结果表明,所提算法在Cityscapes到Foggy Cityscapes的域适应场景下的平均检测精度为42.9%,相比近几年该领域的新算法提高了至少0.5个百分点。

关键词：目标检测域适应对抗训练多判别器渐进式训练策略

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多阶段复杂退化产品的可靠性统计模型

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重庆师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期41卷 74-85页

作者：周子韩凡红梅缪思巧唐家银西南交通大学数学学院统计系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

针对多阶段退化产品,基于性能退化响应数据的回归统计拟合,建立变速率复杂退化可靠性评估模型。首先利用分段回归拟合对性能退化数据进行变点回归建模,推导变点分布的极大似然函数;其次鉴于模型的复杂性,变点估计的最大似然估计无法得... 详细信息

针对多阶段退化产品,基于性能退化响应数据的回归统计拟合,建立变速率复杂退化可靠性评估模型。首先利用分段回归拟合对性能退化数据进行变点回归建模,推导变点分布的极大似然函数;其次鉴于模型的复杂性,变点估计的最大似然估计无法得到显式解,采用分层Bayes进行建模;然后结合MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法中的Gibbs采样对模型进行参数诊断,依据Schwarz信息准则(Schwarz information criterion,SIC)构建经验似然比对模型的变点进行估计与检验;最后根据产品失效退化的定义,推导该失效模式下产品的可靠度函数。以手机运行的游戏性能数据建模分析,演绎说明了多阶段退化模型适应性强、可行性高的特点。与传统两阶段建模相比,多阶段退化建模考虑了各个阶段的退化信息,提高了数据利用率和产品的可靠性评估可信度。

关键词：多阶段退化变点 Schwarz信息准则 Gibbs采样可靠性

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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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未按规定导向车道行驶行为干预方法研究

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安全与环境学报 2019年第3期19卷 874-880页

作者：付川云刘华王陶钰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

为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分... 详细信息

为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分别对频率较高的5类未按规定导向车道行驶行为构建二元Logit模型,以确定其关键影响因素,并据此提出干预方法。结果表明,排队车辆数、大车比例、时段、车流量、照明条件等因素会不同程度地影响5类未按规定导向车道行驶行为的发生概率,其中排队车辆数及时间因素影响最为显著。在此基础上,从交通工程设施及驾驶人安全意识角度,提出优化交叉口渠化设计及信号配时、采用智能标线、强化监管力度及完善交通管控设施、加强驾驶人安全教育4种未按规定导向车道行驶行为干预方法。

关键词：安全工程道路交通安全未按规定导向车道行驶行为二元Logit模型交通违法干预方法智能标线

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新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究

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交通运输系统工程与信息 2022年第2期22卷 186-196,205页

作者：张小雨邵春福王博彬黄士琛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 拉瓦尔大学科学与工程学院魁北克G1V 0A6加拿大

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响,针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷;对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型,比较... 详细信息

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响,针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷;对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型,比较解释变量的影响差异,分析感知疫情严重程度和方式选择惯性的联合影响;基于弹性分析预测疫情背景下不同管控政策对应的出行方式分担率。结果表明:感知疫情严重程度对合乘和分时租赁影响显著,方式选择惯性对网约车、分时租赁及共享自行车影响显著;当感知疫情严重程度降低至30%~50%时,1.6~3.0倍的停车费调整策略可将私家车分担率降低至疫情前,此时,低密接的分时租赁具有主要替代作用;当感知疫情严重程度在60%以上时,提高合乘出行安全程度至1.4~3.6倍可恢复其分担率。

关键词：城市交通出行方式选择混合Logit模型共享出行新冠疫情方式选择惯性

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封闭管理下城市生活物资临时分配点优化配置研究

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安全与环境学报 2023年第5期23卷 1537-1544页

作者：张锦孙文杰杨文广李国旗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

为有效保障封闭管理下的居民基本生活需求,综合考虑实际运输距离、配送站服务范围和服务能力、配送车辆类型差异及数量供给能力等影响因素,构建两阶段多目标临时分配点优化配置模型,封闭管理初期以未满足需求率比较值最小、临时配送点... 详细信息

为有效保障封闭管理下的居民基本生活需求,综合考虑实际运输距离、配送站服务范围和服务能力、配送车辆类型差异及数量供给能力等影响因素,构建两阶段多目标临时分配点优化配置模型,封闭管理初期以未满足需求率比较值最小、临时配送点数量最少、成本最低为目标,常态化封闭管理阶段则追求在已有方案基础上以最少数量的临时分配点和最小运输成本实现再配置。根据模型设计编码方式和修复算子改进快速非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)用于模型求解,最后以武汉市江汉区进行实例分析。结果表明:模型算法能够为封闭管理初期管理部门提供不同决策偏好下的临时分配点布局方案,为常态化封闭管理阶段提供风险小、成本低、效率高以及服务公平的临时分配点布局方案。研究结果能够为采取封闭管理措施的城市保障居民基本生活物资供应提供决策参考。

关键词：公共安全临时分配点优化配置改进NSGAⅡ 封闭管理生活物资

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预测人类移动行为的介入机会类模型研究进展

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物理学报 2020年第24期69卷 60-67页

作者：刘二见闫小勇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 北京交通大学交通系统科学与工程研究院北京100044 电子科技大学复杂性实验室成都611731

预测地点间人类的移动在人类迁徙、交通预测、疾病传播、商品贸易、社会交往等诸多方面具有重要的意义.介入机会模型是最早从个体目的地选择行为角度建立的预测人类移动的模型,它将起终点之间的介入机会作为影响人类移动的关键因素,启... 详细信息

预测地点间人类的移动在人类迁徙、交通预测、疾病传播、商品贸易、社会交往等诸多方面具有重要的意义.介入机会模型是最早从个体目的地选择行为角度建立的预测人类移动的模型,它将起终点之间的介入机会作为影响人类移动的关键因素,启发研究者提出了许多新的介入机会类模型.介入机会类模型在很多学科领域也获得了广泛的应用.本文首先对包括介入机会模型、辐射类模型、人口权重机会类模型、探索类介入机会模型和统一机会模型等在内的介入机会类模型的研究进展进行综述,然后对这些介入机会类模型在空间交互和疾病传播方面的应用进行介绍,最后对该类模型未来的研究方向进行探讨.

关键词：人类移动介入机会类模型空间交互疾病传播

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基于动态规划的信号配时滚动优化算法

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公路交通科技 2019年第1期36卷 124-130页

作者：姚志洪蒋阳升王逸赵斌谭宇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

随着智能交通技术的发展,交通信息获取的时间颗粒度将越来越小,这为城市动态交通信号配时优化模型和方法提出了新的挑战。为解决经典信号相位控制优化(COP)算法中未考虑交叉口预测区间内交通流量动态变化对信号配时方案控制效果的影响... 详细信息

随着智能交通技术的发展,交通信息获取的时间颗粒度将越来越小,这为城市动态交通信号配时优化模型和方法提出了新的挑战。为解决经典信号相位控制优化(COP)算法中未考虑交叉口预测区间内交通流量动态变化对信号配时方案控制效果的影响。文中提出了基于动态规划的单交叉口信号配时滚动优化算法。首先,在分析交叉口信号配时关键问题的基础上,构建了以交叉口车辆平均延误和平均排队最小为优化目标,交叉口各相位绿灯时间长度为约束条件的信号配时非线性整数优化模型;并设计了动态规划算法求解该模型。其次,为反映交叉口车流在预测区间内动态变化的特性,在动态规划算法的基础上提出了滚动优化策略,根据实时更新的预测数据滚动优化信号配时方案,并将信号配时方案实时传输到交叉口信号控制器中。最后,通过实际调查数据构建微观仿真环境,采用VISSIM COM二次编程开发技术结合MATLAB编程软件实现了文中模型和算法,并对比分析文中算法和经典的COP算法。通过改变交叉口的输入流量,测试不同流量条件下控制算法的控制效果。结果表明,与经典的COP算法相比,文中算法不仅能够使车辆在交叉口的平均延误减少20%,而且能够保证交叉口各个相位的车辆平均延误的均衡。

关键词：交通工程信号配时动态规划滚动优化交叉口

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基于人机协同决策的运输调度优化研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 136-148页

作者：刘涛尤海林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 西南交通大学系统科学与工程研究院成都611756 宜宾西南交通大学研究院四川宜宾644000

为求解带柔性约束的运输调度问题,本文提出一个基于逆差函数的人机协同决策方法。该方法主要包括两个阶段,第1阶段,借助数学规划模型,利用计算机的强大计算能力,快速求解得到问题的一个可行解;第2阶段,借助逆差函数模型,利用人类自身的... 详细信息

为求解带柔性约束的运输调度问题,本文提出一个基于逆差函数的人机协同决策方法。该方法主要包括两个阶段,第1阶段,借助数学规划模型,利用计算机的强大计算能力,快速求解得到问题的一个可行解;第2阶段,借助逆差函数模型,利用人类自身的知识与经验,在考虑柔性约束的情形下,进一步优化第1阶段的可行解。两个阶段通过逆差函数图像构成的图形用户界面进行实时交互,实现人机协同决策。通过网约定制公交车辆调度和民航飞机调度两个案例问题的求解,验证基于逆差函数的人机协同决策方法的有效性。计算结果表明:该方法可实现车次链/航班链的自动化构建和空驶车次的自动化插入,有助于求解带有复杂柔性约束的运输调度问题。

关键词：系统工程人机协同决策逆差函数运输调度交互式优化

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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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