检索结果-内蒙古大学图书馆

综合运输 2021年第5期43卷 34-40,73页

作者：张玉琪左大杰陈瑶西南交通大学唐山研究生院河北唐山063000 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

本文通过构建运输-经济-生态三元系统(Transport-economy-environment System,简称TEE系统)指标体系,判断各子系统的发展水平,在此基础上,建立变异系数协调度模型,对TEE系统协调度进行评价。以云南省2001-2017年数据为例进行实证分析,... 详细信息

本文通过构建运输-经济-生态三元系统(Transport-economy-environment System,简称TEE系统)指标体系,判断各子系统的发展水平,在此基础上,建立变异系数协调度模型,对TEE系统协调度进行评价。以云南省2001-2017年数据为例进行实证分析,并提出针对性建议。研究结果表明,云南省TEE系统的协调性从不协调(2001-2002年)转为基本协调(2004-2007年),此后又转变为基本不协调(2008-2017年)。其中,生态子系统的综合发展水平提升较慢,其与运输、经济两个子系统相比差距逐步增大,是影响TEE系统协调性的主要因素。云南省在发展过程中应更注重生态的发展,同时加快调整产业结构,促进TEE系统协调发展。

关键词：运输经济生态协调性

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列车运行图与区域经济、区段能力协同系统研究与设计

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综合运输 2023年第5期45卷 27-32页

作者：张博先文怡赵蕾陈韬中国铁路北京局集团有限公司运输部北京100000 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

列车运行图编制的网络化、智能化是现代化铁路强国建设的重要内容。本文在分析基于列车运行图与运输需求、运输能力协同的系统需求基础上,提出研发整体性强、功能完善、可分可合的列车运行图综合运用系统的设计目标,构建系统总体架构,... 详细信息

列车运行图编制的网络化、智能化是现代化铁路强国建设的重要内容。本文在分析基于列车运行图与运输需求、运输能力协同的系统需求基础上,提出研发整体性强、功能完善、可分可合的列车运行图综合运用系统的设计目标,构建系统总体架构,设计系统应用功能。研究列车运行图与区域经济、区段能力协同系统建设,并针对建设中数据可视化方法、客流需求预测和列车运行图与区域经济、区段能力协同评价体系做出详细解释。

关键词：区域经济列车运行图系统数据可视化

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深度学习在自动驾驶领域应用综述

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无人系统技术 2021年第6期4卷 1-27页

作者：段续庭周宇康田大新郑坤贤周建山孙亚夫北京航空航天大学交通科学与工程学院车路协同与安全控制北京市重点实验室北京102206 综合交通大数据应用技术国家工程实验室北京100191 北京千方科技股份有限公司北京100085

成熟的自动驾驶技术能够极大降低交通事故率,保障驾驶人员与行人的安全,优化交通流运行,但早期的自动驾驶系统可靠性与智能性都很低,不能满足实际应用需求。近年来,深度学习技术迅速发展,并与自动驾驶领域结合,其在机器视觉、自然语言... 详细信息

成熟的自动驾驶技术能够极大降低交通事故率,保障驾驶人员与行人的安全,优化交通流运行,但早期的自动驾驶系统可靠性与智能性都很低,不能满足实际应用需求。近年来,深度学习技术迅速发展,并与自动驾驶领域结合,其在机器视觉、自然语言处理等领域的成功应用使得自动驾驶越来越接近现实。介绍了目前自动驾驶系统的主流技术框架,并对其各模块中深度学习技术的应用情况进行系统梳理,将自动驾驶系统分为分解式和端到端式两种技术方案,并将分解式方案进一步分为感知、决策、控制3大模块,分别对以上两类解决方案中深度学习技术应用的历史沿革、研究现状以及典型算法性能进行综合评述。已有的研究成果表明,分解式方案的技术路径较为成熟,感知、决策、控制3个功能模块分工清晰,可解释性强,但系统复杂度高,计算量大,软件架构庞大,硬件要求高,应进一步简化各问题的算法,加强各个算法模块间的功能整合,降低系统复杂度与硬件要求;端到端式方案计算量小,硬件要求低,且系统复杂度低,但对算法要求高,安全性低,可解释性、可靠性差,建议未来通过完善智能道路基础设施,推进5G传输的应用,加强车路、车云协同,进一步完善现有算法来解决以上问题。

关键词：深度学习自动驾驶目标检测路径规划端到端学习感知决策控制

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空铁联运背景下主要城市间快递量预测

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物流技术 2019年第8期38卷 59-63页

作者：张发东谢荣惠张文畅王铭飞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 中国中铁工程设计咨询集团有限公司北京100055

针对空铁联运背景下我国28个主要城市间各运输方式的快递量分担问题,基于Logit模型进行了分担率预测,得出城市OD对间空铁联运分担的比例。然后,通过主成分分析法建立全国主要城市快递业务发展综合评价模型,得到各个城市快递业务实力综... 详细信息

针对空铁联运背景下我国28个主要城市间各运输方式的快递量分担问题,基于Logit模型进行了分担率预测,得出城市OD对间空铁联运分担的比例。然后,通过主成分分析法建立全国主要城市快递业务发展综合评价模型,得到各个城市快递业务实力综合评分,同时构建各个城市OD对间快递业务吸引强度引力模型,得到主要城市OD对间的吸引强度。在此基础上,利用BP神经网络模型预测各个主要城市2020年的异城快递量,根据各城市OD对间空铁联运方式分担率以及快递吸引强度,最终得到全国28个主要城市OD对间空铁联运货运方式快递业务量,为我国未来空铁多式联运枢纽网络规划提供理论支持和数据支撑。

关键词：空铁联运 Logit模型主成分分析引力模型 BP神经网络快递量预测

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城际铁路建设条件基础指标研究

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交通科技与经济 2021年第4期23卷 51-58页

作者：刘永欣崔雪梅唐甜甜户佐安中铁二院工程集团有限责任公司四川成都610031 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

为解决当前不同地区城际铁路建设条件混乱、建设条件与功能定位不匹配、新建城际铁路项目审批管理困难等问题,促进城际铁路建设条件有序、标准化地发展进行本研究.首先,对城际铁路建设条件指标体系进行构建,确定影响城际铁路建设的基础... 详细信息

为解决当前不同地区城际铁路建设条件混乱、建设条件与功能定位不匹配、新建城际铁路项目审批管理困难等问题,促进城际铁路建设条件有序、标准化地发展进行本研究.首先,对城际铁路建设条件指标体系进行构建,确定影响城际铁路建设的基础性指标,再基于收支平衡建立一套较为客观的城际铁路建设条件指标体系,对其中的城际铁路客流需求临界条件进行建模求解,最后,结合几大经济区域实例,研究在建或拟建城际铁路的客流需求状况.结果表明:指标体系和临界参考值既能为某些地区是否修建城际铁路提供参考依据,也可为我国城际铁路建设条件的标准化提供借鉴.

关键词：城际铁路建设条件基础指标客流密度临界指标计算

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基于图神经网络的百万数据人脸聚类

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微电子学与计算机 2022年第7期39卷 24-35页

作者：何川侯进李金彪西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 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

人脸聚类是利用未标记人脸数据的重要工具,在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用.如何有效地聚类,特别是在大规模(如百万级或以上)数据集上,是一个悬而未决的问题.最近的研究表明,基于图卷积神经网络(GCN)的聚类可以显著提高性能.然而... 详细信息

人脸聚类是利用未标记人脸数据的重要工具,在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用.如何有效地聚类,特别是在大规模(如百万级或以上)数据集上,是一个悬而未决的问题.最近的研究表明,基于图卷积神经网络(GCN)的聚类可以显著提高性能.然而这些方法需要生成大量的重叠子图,严重限制了模型的精度和效率.由于这些GCN算法没有分析过不同数据特征对模型的影响,通常仅在特定的数据集上表现出优异的性能.本文综合分析了距离、实例个数分布差异对模型的影响,提出了一种基于DBSCAN的图卷积网络模型.通过两段距离形成二次聚类模型,消除了DBSCAN对距离的依赖,提高了模型精度,在多个数据集中最高提升了20%;通过探索融合one-hot特征编码方式、多种邻接矩阵构图方法,进一步提升了模型的鲁棒性;通过邻接矩阵稀疏化算法解决了人群数量动态变化问题.在多个大型基准上的实验表明,相较于现有GCN算法,所提算法精度提高了2%~7%,并降低了对硬件的要求,提升了运行效率,可以应用于百万级的人脸聚类场景.

关键词： K近邻图卷积神经网络人脸聚类邻接矩阵稀疏矩阵

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物流网络快速应对疫情的策略与体系设计

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城市交通 2021年第2期19卷 46-54页

作者：袁泉涂义欢李国旗同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 同济大学城市交通研究院上海201804 西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

物流业既是抗击新冠肺炎疫情的主力军,也是受疫情冲击最严重的行业之一。在讨论疫情中不同地区物资需求类型和特性、运输方式和瓶颈因素的基础上,总结物流业在重点地区物资保障、国内城市配送与快递服务,以及国际供应链与产业链协同中... 详细信息

物流业既是抗击新冠肺炎疫情的主力军,也是受疫情冲击最严重的行业之一。在讨论疫情中不同地区物资需求类型和特性、运输方式和瓶颈因素的基础上,总结物流业在重点地区物资保障、国内城市配送与快递服务,以及国际供应链与产业链协同中的重要作用。从高效组网、智能化两方面揭示政策和技术支撑下的物流网络快速响应策略。从物流业全面复工复产视角,解析以重点区域、重要节点和重点企业为核心的分阶段快速恢复策略。最后,构建以参与主体、组织主体、运行载体和信息保障等为核心的应急物流网络体系设计框架,并提出具体实施建议。

关键词：交通政策城市物流应急物流网络应急保障智能化供应链新冠肺炎疫情

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基于ICEEMDAN-BiLSTM-ARIMA组合模型的桥梁健康监测数据预测模型

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计算机与现代化 2023年第7期 36-42页

作者：李世佳侯丽娟汤斌杨柳刘恒四川雅康高速公路有限责任公司四川成都610000 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

针对目前桥梁结构健康监测系统所采集的各个类型的时序数据,鉴于桥梁结构响应及环境给数据所产生的附加影响,为实现桥梁结构安全预警,基于集成算法原理,本文采用目前经验模态分解方法中的改进,研究改进的带有自适应噪声的完备集合经验... 详细信息

针对目前桥梁结构健康监测系统所采集的各个类型的时序数据,鉴于桥梁结构响应及环境给数据所产生的附加影响,为实现桥梁结构安全预警,基于集成算法原理,本文采用目前经验模态分解方法中的改进,研究改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)方法,对桥梁监测应力数据进行分解,并通过多尺度排列熵算法将分解后的各个分量进行排序并重组,最后结合经典时序分析理论双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)与差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)对重组后的分量进行预测分析并组合其结果得到最终的预测值。通过对雅康高速大渡河特大桥健康监测系统所采集的应力数据进行验证,结果表明,该方法相比于单一模型有效地提高了预测效果,整体提升约60%~70%。实现对桥梁监测数据的准确预测,为未来桥梁结构的健康状态预估、数字化建设以及安全预警奠定了有力的基础。

关键词：桥梁应力健康监测 ICEEMDAN 组合预测模型

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基于流量加权的高速公路网络风险点辨识方法

基于流量加权的高速公路网络风险点辨识方法

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世界交通运输工程技术论坛（WTC2021）

作者：高巍姚恩建郇宁代洪娜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山东交通学院交通与物流工程学院

高速公路网络流量时空分布不均衡增加了局部拥堵或中断的几率,对网络的整体运行效率产生潜在风险。本文在考虑高速公路网络流量分布特性的基础上,考虑网络整体运行效率,构建基于流量加权的有向复杂网络模型。首先,通过引入路径选择随机... 详细信息

高速公路网络流量时空分布不均衡增加了局部拥堵或中断的几率,对网络的整体运行效率产生潜在风险。本文在考虑高速公路网络流量分布特性的基础上,考虑网络整体运行效率,构建基于流量加权的有向复杂网络模型。首先,通过引入路径选择随机概率改进节点概率介数的计算方法,以节点处交通量作为评价节点风险的基本特征属性,以节点失效后网络运行效率的损失量作为评价节点风险的全局特征属性。其次,通过熵权法计算特征属性权值,形成高速公路网络风险点辨识评价指标体系。以山东省高速公路局部网络为例进行案例研究。结果表明:高风险节点通常位于交通干线及大型立交枢纽邻近区域,风险点分布呈分段式连续分布,所提出方法能够为应对网络运行风险提供节点管控建议。

关键词：高速公路风险点辨识复杂网络流量加权

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重构样本下改进飞机油耗预测方法

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计算机工程与设计 2021年第11期42卷 3232-3238页

作者：陈静杰王希中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学中国民航环境与可持续发展研究中心(智库) 天津300300 中国民航大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室天津300300

为精准预测固定机型飞机燃油消耗量,针对飞机油耗数据受多种外界因素影响而存在复杂非线性的问题,提出一种重构样本下飞机油耗增强自适应差分进化相关向量机(enhanced fitness adaptive-differential evolution-relevance vector machin... 详细信息

为精准预测固定机型飞机燃油消耗量,针对飞机油耗数据受多种外界因素影响而存在复杂非线性的问题,提出一种重构样本下飞机油耗增强自适应差分进化相关向量机(enhanced fitness adaptive-differential evolution-relevance vector machine,EFADE-RVM)的预测方法。通过引入相似输入产生相似输出的即时学习算法选择相关样本集形成重构样本,利用增强自适应差分进化算法优化相关向量机核函数参数,解决核函数参数选择困难的问题,建立飞机油耗预测模型。实验结果表明,所提模型的飞机油耗预测精度高,具有更好的预测性能。

关键词：飞机油耗预测即时学习算法增强自适应算法差分进化算法相关向量机

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