检索结果-内蒙古大学图书馆

综合运输 2020年第3期42卷 108-113页

作者：牟能冶康秋萍西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 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 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

城市快递节点和城市之间的直接配送关系形成一个复杂的城市快递网络,城市快递节点在遭受意外事故和不可抗力因素时容易导致节点瘫痪或暂停营业,对整个网络的运行效率造成一定的影响通过实际数据刻画了城市快递网络的拓扑结构,用复杂网... 详细信息

城市快递节点和城市之间的直接配送关系形成一个复杂的城市快递网络,城市快递节点在遭受意外事故和不可抗力因素时容易导致节点瘫痪或暂停营业,对整个网络的运行效率造成一定的影响通过实际数据刻画了城市快递网络的拓扑结构,用复杂网络理论对城市快递网络抗毁性能进行定义,运用重要度评价矩阵确定网络节点的重要度,结合网络结构熵的概念对城市快递网络进行抗毁性仿真研究仿真结果表明,同时考虑节点重要度和网络结构熵的方法能够有效衡量城市快递网络的抗毁性能,为增强城市快递网络的抗毁性奠定了一定的基础.

关键词：城市快递网络节点重要度网络结构熵抗毁性测度

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基于直达和换乘可达的高速列车停站方案优化研究

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综合运输 2020年第10期42卷 60-65页

作者：胡煜堃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

随着我国高速铁路的建设,高速铁路逐渐成为人们出行的主流交通方式之一。高速列车停站方案在很大程度上反映了高速铁路的服务水平和铁路运输能力的配置,为了满足旅客的出行需求,对高速列车停站方案进行研究和优化具有重要意义。本文在... 详细信息

随着我国高速铁路的建设,高速铁路逐渐成为人们出行的主流交通方式之一。高速列车停站方案在很大程度上反映了高速铁路的服务水平和铁路运输能力的配置,为了满足旅客的出行需求,对高速列车停站方案进行研究和优化具有重要意义。本文在列车停站方案定义和可达性涵义的基础上提出了高速列车停站方案可达性的涵义,将停站方案可达分为直达可达和换乘可达并分别给出度量指标和计算方法,建立以旅客直达可达性和换乘可达性综合最优为优化目标的高速列车停站方案优化模型,并以京沪高铁"北京南—上海虹桥"区段列车的停站方案为实例,利用模拟退化算法对其进行优化。

关键词：高速铁路列车停站方案优化直达可达换乘可达模拟退火算法

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基于元胞自动机的特长隧道交通流模型研究

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2021年第4期45卷 618-625页

作者：孙然然张静萱戴泽华班伟杰李晓璐朱广宇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 国家铁路局规划与标准研究院北京100055 张家口市高等级公路资产管理中心河北075000

对特长隧道路段交通流特性进行建模研究,刻画隧道内车辆行驶规律,有利于保证隧道内行车安全,提高通行效率.文中分析道路线形、环境状况,以及驾驶员特性对高速公路特长隧道交通流的影响,对特长隧道进行区段划分,构建车辆最佳限速的模糊... 详细信息

对特长隧道路段交通流特性进行建模研究,刻画隧道内车辆行驶规律,有利于保证隧道内行车安全,提高通行效率.文中分析道路线形、环境状况,以及驾驶员特性对高速公路特长隧道交通流的影响,对特长隧道进行区段划分,构建车辆最佳限速的模糊控制系统,求得隧道各区段车辆通行的最佳限速.在Steven krauss改进的Nagel-Schreckenberg模型的基础上,根据隧道不同区段交通流特征对行车规则和元胞自动机模型参数进行改进,建立一种适用于高速公路特长隧道的交通流元胞自动机模型.以西汉高速某特长隧道为例,仿真结果显示:该模型能较好地模拟车辆在特长隧道区域的时空变化特征.

关键词：特长隧道交通流元胞自动机模糊控制理论最佳限速

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基于概率图模型的机动车逆行行为识别

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综合运输 2023年第2期45卷 107-112,151页

作者：张开冉袁乙丁姚远西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 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 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

由于车载定位设备精度的不断提高,利用车辆的轨迹数据可以识别车辆的逆行行为,但设备或环境会产生噪声,本文主要针对轨迹处理过程中的噪声问题,研究概率图模型下的逆行行为概率判断。首先对机动车出行轨迹进行识别,拆分成出行轨迹,解决... 详细信息

由于车载定位设备精度的不断提高,利用车辆的轨迹数据可以识别车辆的逆行行为,但设备或环境会产生噪声,本文主要针对轨迹处理过程中的噪声问题,研究概率图模型下的逆行行为概率判断。首先对机动车出行轨迹进行识别,拆分成出行轨迹,解决因为掉头等对概率判断的影响;再利用动态贝叶斯网络建立马尔科夫模型,对识别结果空间推断;进而基于方向角数据结合卡尔曼滤波法进行去噪后与地图匹配,计算定位点在道路上的先验概率和条件概率,再利用相邻轨迹点的条件概率计算该点的逆行概率,最终设定逆行行为判定阈值,并利用已知的轨迹数据验算准确性。结果显示,利用动态贝叶斯网络能够发现机动车的逆行行为,对提高道路安全有重要意义。

关键词：交通工程逆行行为概率图模型卡尔曼滤波概率推理

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基于遗传禁忌算法的城市轨道交通乘务任务配对研究

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铁道运输与经济 2022年第7期44卷 103-109,118页

作者：薛锋李海梁鹏陈崇双罗建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 西南交通大学数学学院四川成都611756 西华大学汽车与交通学院四川成都610039

为提高城市轨道交通乘务员值乘效率并降低运营支出,研究不同时间参数设置下的乘务任务配对问题,综合考虑乘务员连续工作时间、班次交替时刻、各班次最长工作时间、休息时间、用餐时间等约束,以最大化一日内所有乘务员的值乘效率为目标,... 详细信息

为提高城市轨道交通乘务员值乘效率并降低运营支出,研究不同时间参数设置下的乘务任务配对问题,综合考虑乘务员连续工作时间、班次交替时刻、各班次最长工作时间、休息时间、用餐时间等约束,以最大化一日内所有乘务员的值乘效率为目标,建立非线性混合整数规划模型,并设计遗传禁忌混合搜索算法进行求解,从而得到最优参数设置方案和相应的乘务排班计划。以成都地铁5号线一日内运行图数据为基础,结合既有文献参数设置方案进行验证,算例结果表明,不同参数设置会不同程度影响乘务计划效率,特别是相邻乘务作业段间的休息时间,同时提出的方法只需要迭代27次就可以获得较优解,最优乘务任务效率为0.836 1,明显优于代入既有文献参数获得的乘务计划效率。

关键词：城市轨道交通乘务任务配对遗传禁忌搜索算法混合整数规划参数设置

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基于特征聚类驾驶员服从度跟驰模型参数标定

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计算机仿真 2024年第10期41卷 126-132页

作者：陈钉均梁芮嘉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

服从度是指网联车驾驶员在跟驰过程中对前车传递的信息服从程度。现有的服从度划分方法无法满足精确标定跟驰模型参数的要求。提出了一种基于真实轨迹数据特征聚类精确划服从度的方法。首先,提取真实轨迹数据中与服从度相关的5类特征,... 详细信息

服从度是指网联车驾驶员在跟驰过程中对前车传递的信息服从程度。现有的服从度划分方法无法满足精确标定跟驰模型参数的要求。提出了一种基于真实轨迹数据特征聚类精确划服从度的方法。首先,提取真实轨迹数据中与服从度相关的5类特征,设计基于离群点递归筛除的Kmeans++算法进行精确特征聚类,将服从度分为三类(高、一般、低);然后将前景理论效用函引入IDM模型,构建考虑服从度的改进IDM模型;最后将聚类后的轨迹数据按照2:1比例划分参数标定与验证数据集,分别对不同服从度的改进IDM模型与常用IDM模型进行标定与验证。使用车头间距相对均方根误差(RMSPE)作为参数标定与结果验证的误差量化指标。结果表明:高服从度-IDM模型、一般服从度-IDM模型与低服从度-IDM模型在参数标定与结果验证中RMSPE均值分别为:18.2%,21.9%,24.1%和23.2%,26.8%,28.1%,均低于IDM模型两个阶段RMSPE均值:29.7%和32.2%。说明上述分类方法满足精确划分服从度与标定改进跟驰模型参数的要求。

关键词：交通工程特征聚类信息服从度递归筛除精确划分

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基于Transformer动态场景信息生成对抗网络的行人轨迹预测方法

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电子学报 2022年第7期50卷 1537-1547页

作者：裴炤邱文涛王淼马苗张艳宁陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710119 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 上海交通大学航空航天学院上海200240 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129 西北工业大学计算机学院陕西西安710129

行人轨迹预测是视频监控的重要组成部分,因现有方法未充分利用场景特征信息造成其预测轨迹不符合生活常识,导致行人轨迹预测精度较低出现明显偏离真实轨迹的情况.针对上述不足本文提出一种基于Transformer动态场景信息生成对抗网络(Gene... 详细信息

行人轨迹预测是视频监控的重要组成部分,因现有方法未充分利用场景特征信息造成其预测轨迹不符合生活常识,导致行人轨迹预测精度较低出现明显偏离真实轨迹的情况.针对上述不足本文提出一种基于Transformer动态场景信息生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的行人轨迹预测方法.该方法利用动态场景特征提取模块的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型对目标行人的动态场景信息进行特征提取,同时生成器网络中的编码器利用Transformer对行人的社会交互信息特征以及轨迹信息特征进行建模.在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与Social GAN模型相比,本文方法在多个场景下的平均位移误差准确率提高了25.61%,最终位移误差准确率提高了38.44%.

关键词：行人轨迹预测生成对抗网络转换器深度学习长短期记忆网络

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基于图像深度学习的调制识别算法

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微电子学与计算机 2022年第6期39卷 31-40页

作者：陈子锐侯进李金彪窦允冲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

针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测... 详细信息

针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测频谱图上的调制信号.相较于主流的基于深度学习的调制识别算法,RadioFSDet算法不仅能够在一次模型推理中检测出多个信号的调制类别,还能够大致确定每个信号的中心频率.实验结果表明,RadioFSDet算法对在真实场景下采集的多个超短波全频段中的AM、FM、GSM和QPSK信号均实现良好的检测,平均检测精度达到71%,同时在公开数据集RadioML2016的实验中,RadioFSDet算法对信噪比在0~18dB下的AM、FM和QPSK信号实现87%的平均检测精度.此外,为了进一步加快RadioFSDet算法的检测速度,本文结合计算机视觉领域的最新研究成果,提出一种高效的轻量级检测网络RadioFSNet,该网络的参数量不仅由原来的6400万下降至220万,而且模型的检测精度不会下降.实验结果表明,在超短波全频段的数据集中,RadioFSNet的检测速度达到77FPS,平均每秒钟检测231个信号,大幅度提高模型的检测效率.

关键词：卷积神经网络目标检测计算机视觉调制识别

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基于时序分解退化轨道的LED产品可靠性置信统计评估

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照明工程学报 2023年第3期34卷 71-78页

作者：缪思巧周子韩西南交通大学数学学院统计系四川成都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

针对加速退化试验下LED产品寿命预测与可靠性评估问题,充分考虑性能退化量的自相关性,用时序分解法对LED性能退化轨道进行描述;分别用多项式样条方法和最小二乘法估计参数拟合趋势项与残差项并进行预测,通过距离加权将寿命预测区间转换... 详细信息

针对加速退化试验下LED产品寿命预测与可靠性评估问题,充分考虑性能退化量的自相关性,用时序分解法对LED性能退化轨道进行描述;分别用多项式样条方法和最小二乘法估计参数拟合趋势项与残差项并进行预测,通过距离加权将寿命预测区间转换为完全样本。介绍了对数正态分布型产品小样本数据的可靠性评估方法,利用极大似然法估计分布参数值,再结合加速模型外推正常情况下产品可靠度,最后利用置信推断方法给出区间估计。以某T5型LED为例,预测得到其寿命为58688.56 h,验证了模型的可行性和准确性。

关键词： LED 加速退化时序分解退化轨道多项式样条可靠性评估置信推断

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基于对比共识图学习的多视图属性图聚类算法

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计算机科学 2024年第11期51卷 73-80页

作者：刘鹏仪胡节王红军彭博西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 教育部城市智能交通工程研究中心成都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 西南交通大学四川省制造业产业链协同与信息支撑技术重点实验室成都611756

多视图属性图聚类可以将具有多个视图的图数据的节点划分到不同的簇中,近年来受到了研究者的广泛关注。目前,已有许多基于图神经网络的多视图属性图聚类方法被提出并取得了较好的聚类性能。然而,由于图神经网络难以处理数据收集过程中... 详细信息

多视图属性图聚类可以将具有多个视图的图数据的节点划分到不同的簇中,近年来受到了研究者的广泛关注。目前,已有许多基于图神经网络的多视图属性图聚类方法被提出并取得了较好的聚类性能。然而,由于图神经网络难以处理数据收集过程中出现的图噪声,因此基于图神经网络的多视图属性图方法很难进一步提高聚类性能。为此,提出了一种新的基于对比共识图学习的多视图属性图聚类算法,以降低噪声对聚类的影响从而得到更好的结果。该算法包括4个步骤:首先,使用图滤波消除图上的噪声,并同时保留完整的图结构;然后,选择少量节点来学习共识图,以降低计算复杂度;随后,使用图对比正则化来帮助学习共识图;最后,利用谱聚类获得聚类结果。大量的实验结果表明,与当前最先进的方法相比,所提算法能够很好地减少图数据中噪声对聚类的影响,并以较高的执行效率取得良好的聚类结果。

关键词：多视图学习属性图数据图聚类对比共识图学习图过滤

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