检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2022年第4期46卷 15-22,94页

作者：杨云张小强乔晓青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 四川文理学院建筑工程学院四川达州635002

为减少旅客的等待时间,提高旅客出行效益,在保证席位利用率条件下,提出了一种多时隙城际列车开行方案的优化模型.把旅客到达车站过程视为泊松过程,旅客在各车站候车视为M/M/1排队问题.引入Lyapunov漂移表示旅客队列变化情况,以旅客平均... 详细信息

为减少旅客的等待时间,提高旅客出行效益,在保证席位利用率条件下,提出了一种多时隙城际列车开行方案的优化模型.把旅客到达车站过程视为泊松过程,旅客在各车站候车视为M/M/1排队问题.引入Lyapunov漂移表示旅客队列变化情况,以旅客平均累计等待时间和列车开行成本最小化为目标建立优化模型.通过Lyapunov漂移加罚将目标转化成开行成本与旅客排队长度的协同优化,设置Lyapunov漂移惩罚权重的系数值寻求开行方案中旅客排队长度和开行成本之间的平衡,最终通过Little定理求解旅客排队等待时间.以成遂渝高铁为例,采用改进的和声搜索算法,求解得到优化后的开行方案.结果表明:优化后的列车开行方案能有效减少各OD对旅客排队长度,各时隙旅客排队长度比较均衡,平均等待时间减少28.3%,运输网络保持稳定.

关键词：铁路运输开行方案 Lyapunov函数等待时间排队论 IHS算法

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列车晚点下高速铁路车站到发线运用计划调整方法

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铁道运输与经济 2022年第2期44卷 1-7页

作者：廉志斌帅斌许旻昊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运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都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

受灾害天气、设备故障等因素影响,高速铁路列车在运行过程中可能发生晚点,造成诸多负面影响,扰乱车站到发线运用计划便是其中之一。为解决此问题,以所有列车的连带晚点时间之和最少、所有列车实际占用到发线偏离原计划程度最小为目标,... 详细信息

受灾害天气、设备故障等因素影响,高速铁路列车在运行过程中可能发生晚点,造成诸多负面影响,扰乱车站到发线运用计划便是其中之一。为解决此问题,以所有列车的连带晚点时间之和最少、所有列车实际占用到发线偏离原计划程度最小为目标,构建晚点下高速铁路车站到发线运用计划调整模型,采用线性加权的方式对2个调整目标进行整合,并综合考虑列车等级、作业类型以及初始晚点时间3类属性,提出晚点下列车权重设置方法。根据模型特点,设计遗传算法用于求解晚点下高速铁路车站到发线运用计划调整模型。通过案例分析,验证模型及算法具有可行性,可用于指导高速铁路车站在晚点情况下的到发线运用计划调整,有助于减少晚点下的车站作业成本,提升旅客服务质量。

关键词：高速铁路车站列车晚点到发线调整列车权重遗传算法

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融合多模态信息的社交网络谣言检测方法

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计算机科学 2021年第5期48卷 117-123页

作者：张少钦杜圣东张晓博李天瑞西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 西南交通大学人工智能研究院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

随着社交网络平台的发展,社交网络已经成为人们获取信息的重要来源。然而社交网络的便利性也导致了虚假谣言的快速传播。与纯文本的谣言相比,带有多媒体信息的网络谣言更容易误导用户以及被传播,因此对多模态的网络谣言检测在现实生活... 详细信息

随着社交网络平台的发展,社交网络已经成为人们获取信息的重要来源。然而社交网络的便利性也导致了虚假谣言的快速传播。与纯文本的谣言相比,带有多媒体信息的网络谣言更容易误导用户以及被传播,因此对多模态的网络谣言检测在现实生活中有着重要意义。研究者们已提出若干多模态的网络谣言检测方法,但这些方法都没有充分挖掘出视觉特征和融合文本与视觉的联合表征特征。为弥补这些不足,提出了一个基于深度学习的端到端的多模态融合网络。该网络首先抽取出图片中各个兴趣区域的视觉特征,然后使用多头注意力机制将文本和视觉特征进行更新与融合,最后将这些特征进行基于注意力机制的拼接以用于社交网络多模态谣言检测。在推特和微博公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法在推特数据集上F1值有13.4%的提升,在微博数据集上F1值有1.6%的提升。

关键词：多模态谣言检测深度学习目标检测

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变电站图纸物理回路建模方法及实现

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电力工程技术 2023年第1期42卷 193-200页

作者：侯进王祥宇郝彦超文志龙李昀喆康萍萍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 西南交通大学唐山研究院河北唐山063000

目前变电站原始图纸信息保存单一、数字化解析程度不高,人工解析变电站原始图纸工作量庞大。为了解决该问题,提出基于可携带文档格式(portable document format,PDF)图纸智能化提取变电站设备及其连接关系信息、构建物理回路模型的方法... 详细信息

目前变电站原始图纸信息保存单一、数字化解析程度不高,人工解析变电站原始图纸工作量庞大。为了解决该问题,提出基于可携带文档格式(portable document format,PDF)图纸智能化提取变电站设备及其连接关系信息、构建物理回路模型的方法,并根据智能变电站物理配置描述(substation physical configuration description,SPCD)文件对该方法进行具体实现。首先,对图纸中提取的图元信息进行处理;然后,通过字符串相似度匹配结合KR的贪心串覆盖(running Karp-Rabin greedy string tiling,RKR-GST)算法实现电气符号的识别,使用梯度提升决策树和逻辑回归(gradient boosting decision tree-logistics regression,GBDT-LR)混合算法进行变电站图像分类;最后,根据SPCD文件完成从原始图纸到物理回路模型的数字化描述。实验结果表明,在图元存在误差的情况下,电气符号匹配正确率达到93%,物理回路识别正确率超过90%。

关键词：智能变电站二维图纸配置描述文件物理回路图像处理图纸活化辅助设计

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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究

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铁道运输与经济 2024年第9期46卷 123-135页

作者：薛锋吴林鸿汪雯文周琳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运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都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

准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 详细信息

准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。

关键词：客货运量预测互信息素粒子群算法 RBF神经网络影响因素法

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基于自适应遗传算法的双环信号配时优化模型

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工业工程 2018年第5期21卷 72-80页

作者：王逸姚志洪蒋阳升赵斌谭宇西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

为了有效利用交叉口时空资源,缓解城市交通拥堵,在双环相位方案的基础上,建立以交叉口平均延误为优化目标,以各相位绿灯时长为优化参数的双环信号配时优化模型,并采用自适应遗传算法对模型进行求解。选取4个十字交叉口,实地调查获得交... 详细信息

为了有效利用交叉口时空资源,缓解城市交通拥堵,在双环相位方案的基础上,建立以交叉口平均延误为优化目标,以各相位绿灯时长为优化参数的双环信号配时优化模型,并采用自适应遗传算法对模型进行求解。选取4个十字交叉口,实地调查获得交叉口晚高峰流量数据,分别使用经典的Webster配时法和双环信号配时优化模型对交叉口信号配时方案进行优化。结果表明:与Webster配时法相比,双环信号配时优化模型优化结果更好,分别使4个交叉口平均延误减少11.36%、13.74%、3.72%和9.00%,能够有效改善交叉口运行状况;并且交叉口同相位内的两个流向的流量越不均衡,双环信号配时优化模型优化结果越好。

关键词：交通工程交通信号双环相位信号配时遗传算法

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“中欧班列+海运”系统多主体协同运营仿真研究

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铁道运输与经济 2023年第2期45卷 1-10,18页

作者：陈思梁玥汤银英钟娟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

海铁联运是货运领域的重点发展方向。在中欧班列开行背景下,“中欧班列+海运”推动贸易畅通、助力“一带一路”深层次发展。为厘清“中欧班列+海运”系统内各主体间的动态互动关联、探索影响因素间的动态变化机理,通过对“中欧班列+海... 详细信息

海铁联运是货运领域的重点发展方向。在中欧班列开行背景下,“中欧班列+海运”推动贸易畅通、助力“一带一路”深层次发展。为厘清“中欧班列+海运”系统内各主体间的动态互动关联、探索影响因素间的动态变化机理,通过对“中欧班列+海运”进行系统分析,构建了面向“中欧班列+海运”协同度的系统动力学模型,考虑补贴对中欧班列的重要性、运价在货主选择时的高敏感性、协同度对系统稳定运营的关键作用,以“中欧班列(成都)+宁波海运”这条代表性的海铁联运线路为例,设计了关于政府补贴、运价、协同度的仿真方案。结论表明:提高政府补贴系数、降低运价、提高主体协同度对“中欧班列+海运”系统运营起到积极效果,其中政府补贴发挥最为关键的作用。

关键词：综合运输政府补贴协同系统动力学中欧班列仿真

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基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法研究

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中国安全生产科学技术 2021年第8期17卷 29-35页

作者：雷渝帅斌米荣伟黄文成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运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都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

为弥补事故分析法在道路危险品运输事故致因研究方面的缺失,解决传统事故分析方法分析结果不全面、防控措施不具体且针对性较差的问题,引入半定量功能共振事故模型(FRAM),通过定量化功能上下游耦合变异性,阐述事故发生机理同时,找到系... 详细信息

为弥补事故分析法在道路危险品运输事故致因研究方面的缺失,解决传统事故分析方法分析结果不全面、防控措施不具体且针对性较差的问题,引入半定量功能共振事故模型(FRAM),通过定量化功能上下游耦合变异性,阐述事故发生机理同时,找到系统关键功能和关键链路,制定防控措施重点监控。结果表明:基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法能够更快、更准确地找出事故发生的关键功能和关键链路,制定针对性防控措施,有效提高道路危险品运输系统安全性。研究结果可为道路事故分析提供参考。

关键词：道路危险品运输半定量功能共振事故模型(FRAM) 耦合变异性关键功能

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唐山市柴油车远程监控综合管控平台的开发及应用

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环境科学研究 2021年第1期34卷 132-140页

作者：田苗王军方黄健畅马帅吉喆王宏丽宋国华丁焰中国环境科学研究院国家环境保护机动车污染控制与模拟重点实验室北京100012 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

柴油车排放是我国大气污染的重要来源之一,其排放量大且实际道路排放超标问题较严重,但缺少高效快捷的识别和定量技术.以柴油车精准管控以及重点行业运输需求调控为目的,该研究建立了以车辆车载诊断系统(OBD)、年检、路检路查、遥感等... 详细信息

柴油车排放是我国大气污染的重要来源之一,其排放量大且实际道路排放超标问题较严重,但缺少高效快捷的识别和定量技术.以柴油车精准管控以及重点行业运输需求调控为目的,该研究建立了以车辆车载诊断系统(OBD)、年检、路检路查、遥感等监控信息为主,车辆行驶轨迹和加油信息为辅的柴油车远程监控综合管控平台,实现高排放车辆识别溯源和重点企业运输监控.以唐山市柴油车秋冬季管控的应用示范为例,分析平台的应用效果.结果表明:①唐山市秋冬季及重污染应急响应期间46家重点企业运输管控平均执行力度均在65%以上.②OBD数据分析得出,监控车辆76%的行驶里程发生在唐山市内,且主要物流通道呈“两纵四横”的特征;高排放车辆在中高速和高扭矩工况下NO x排放水平较高.③秋冬季对移动源的管控使46家重点企业秋冬季和重污染应急响应期间货车流量分别减少了15.9%和33.7%,交通流量减少显著.研究显示,柴油车远程监控综合管控平台可以有效监管企业秋冬季移动源政策实施,以及重型柴油货车运行和排放状况,为区域内重型柴油车动态化精准管控提供支持.

关键词：远程监控平台 OBD 工业企业运输车队管控实际排放效果评估

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考虑伤员健康状态变化的紧急医疗救援路径优化

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安全与环境工程 2024年第4期31卷 116-124页

作者：蒲港杨佳鑫杨磊李国旗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运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都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

重大突发事件造成的伤员人数往往超出现场急救、转运和处理能力,邻近医院仅能提供有限的医疗救援服务,高效地转运不同受伤程度的伤员成为紧急医疗救援的关键。以全部伤员的健康状态总和最大为目标,考虑伤员病情随时间动态恶化的程度,提... 详细信息

重大突发事件造成的伤员人数往往超出现场急救、转运和处理能力,邻近医院仅能提供有限的医疗救援服务,高效地转运不同受伤程度的伤员成为紧急医疗救援的关键。以全部伤员的健康状态总和最大为目标,考虑伤员病情随时间动态恶化的程度,提出了一种救护车与社会车辆共同救援的多车场、多车型、多周期紧急医疗救援路径优化模型,并以成都市的部分安置点和医院的实际数据为例,采用启发式邻域搜索算法对模型进行求解,验证了模型的有效性。结果表明:采用共同救援模式可有效提高伤员整体健康水平。研究结果可为重大突发事件下的伤员转运及通道保障提供决策参考。

关键词：重大突发事件紧急医疗救援共同救援路径优化伤员健康状态启发式邻域搜索算法

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