检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 145-152页

作者：蒋阳升吴佳媛胡路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

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内... 详细信息

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内燃汽车、混合动力汽车、插入式混合动力汽车和纯电动汽车构成的混合共享汽车系统,考虑车辆调度和调度员分配,以运营商利润最大化为目标,CO_(2)排放量和道路拥堵为约束,构建混合车队规模优化模型。通过Matlab调用Gurobi求解器求解上述混合整数线性规划模型。最后,以成都市为例,分析不同CO_(2)排放量约束,以及车辆调度对共享汽车运营商利润、不同类型的车队规模、车辆利用率和用户需求满足率的影响。同时,比较单一车队和混合车队共享汽车系统,结果显示,混合车队和单一插入式混合动力车队可以实现经济效益和环境效益的双赢,是目前最适合共享汽车系统发展的模式。

关键词：城市交通共享汽车混合车队车辆调度调度员分配 Gurobi求解器

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基于分层网格的铁路枢纽列流图编制优化仿真

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计算机仿真 2023年第6期40卷 156-161页

作者：李致远王晓阳张杰徐长安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

铁路枢纽列流图是枢纽车流组织与列流组织的直观体现。目前铁路枢纽列流图大都依赖人工铺画,且现有的铁路枢纽列流图编制算法效率偏低。为实现铁路枢纽列流图编制优化与自动化,依据铁路枢纽列流图的图形元素正交化特征,采用列流线层次... 详细信息

铁路枢纽列流图是枢纽车流组织与列流组织的直观体现。目前铁路枢纽列流图大都依赖人工铺画,且现有的铁路枢纽列流图编制算法效率偏低。为实现铁路枢纽列流图编制优化与自动化,依据铁路枢纽列流图的图形元素正交化特征,采用列流线层次化和车站网格化方法,构建了以列流线和车站交叉点数目最小为主要优化目标的枢纽列流图编制分层网格模型。基于模型的非线性特征,设计自适应遗传算法进行求解,并通过引入修复算子缩小搜索空间来提高求解速度。最后将仿真绘制的列流图与现有算法及人工编制的列流图进行对比。结果表明,所提方法在区间间距和交叉点数目两个指标的表现均优于现有算法及人工铺画结果。

关键词：铁路枢纽列流图编制自动化分层网格自适应遗传算法

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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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轻钢结构建筑物化阶段碳排放及减排的研究

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中国建材科技 2024年第2期33卷 36-40页

作者：蔡筹皑龚先政刘宇北京工业大学材料与制造学部工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

建筑行业碳排放量占社会碳排放总量的40%左右,其中,建筑物化阶段的碳排放总量最大,且强度高,该阶段碳减排是建筑减排的重要突破口。目前,大部分建筑减排研究主要针对传统现浇钢筋混凝土建筑,对于轻钢结构建筑的研究较少,针对轻钢建筑物... 详细信息

建筑行业碳排放量占社会碳排放总量的40%左右,其中,建筑物化阶段的碳排放总量最大,且强度高,该阶段碳减排是建筑减排的重要突破口。目前,大部分建筑减排研究主要针对传统现浇钢筋混凝土建筑,对于轻钢结构建筑的研究较少,针对轻钢建筑物化阶段碳排放的研究更少。本研究构建了轻钢建筑物化阶段碳排放计算模型,选取北京某轻钢结构建筑为案例,通过计算物化阶段的碳排放,分析建材生产、运输、施工建造各阶段的碳排放,发现轻钢结构建筑在各阶段有较大的减排潜力,并提出相应的减排措施。

关键词：生命周期评价轻钢结构建筑物化阶段碳排放

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基于马尔科夫链的高铁列车连带晚点横向传播

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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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跨领域文本的可迁移情绪分析方法

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计算机科学 2022年第3期49卷 218-224页

作者：张舒萌余增李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾... 详细信息

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾向进行分析,无法精确、多维度地描述出文本的情绪,为了解决这个问题,文中对文本的情绪分析进行研究。首先针对不同领域文本数据集中情绪标签缺乏的问题,提出了一个基于深度学习的可迁移情绪分类的情感分析模型FMRo-BLA,该模型对通用领域文本进行预训练,然后通过基于参数的迁移学习、特征融合和FGM对抗学习,将预训练模型应用于特定领域的下游情感分析任务中,最后在微博的公开数据集上进行对比实验。结果表明,该方法相比于目前性能最好的RoBERTa预训练语言模型,在目标领域数据集上F1值有5.93%的提升,进一步加入迁移学习后F1值有12.38%的提升。

关键词：情绪分析深度学习特征融合迁移学习

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基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

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科学技术与工程 2023年第25期23卷 10866-10878页

作者：李帅杨柳赵欣卉西南交通大学唐山研究生院唐山063002 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院成都610000

城市的交通拥堵已经成为各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,为了准确地对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征... 详细信息

城市的交通拥堵已经成为各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,为了准确地对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型(CS-Transformer)。该模型通过使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(similarity location encoding mechanism,SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于CNN、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差(mean square error,MSE)为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了19.6%、26.3%和10%。

关键词：交通拥堵预测 CNN 相似性位置编码机制(SPEM) Transformer

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城市轨道交通突发事件风险等级判别方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 427-435页

作者：范博松邵春福中国人民公安大学交通管理学院北京100038 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 新疆大学交通运输工程学院乌鲁木齐830046

为提升风险等级判别的准确性,破解城市轨道交通系统风险实时管控和事件应急处理的关键问题,构建了改进的特征选择算法(Im-F-score+XGB)对突发事件风险因素的特征进行筛选,通过分析城市轨道交通突发事件的基础数据,计算各风险特征的重要... 详细信息

为提升风险等级判别的准确性,破解城市轨道交通系统风险实时管控和事件应急处理的关键问题,构建了改进的特征选择算法(Im-F-score+XGB)对突发事件风险因素的特征进行筛选,通过分析城市轨道交通突发事件的基础数据,计算各风险特征的重要度,挖掘不同特征对突发事件风险等级的影响程度,得到突发事件风险等级判定的重要特征;同时,采用多时间窗循环扫描方法和加权级联残差森林模型相融合的思路,获得突发事件风险等级与风险特征的映射关系,建立了改进的突发事件风险等级判别模型(Im-F-GCF)。通过与RF、HGBDT、GCF、LightGBM 4个代表模型对比分析,显示出本文提出的Im-F-GCF模型的有效性。

关键词：交通运输规划与管理城市轨道交通突发事件风险等级特征选择加权级联残差森林

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面向桥梁健康监测的数据压缩算法

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科学技术与工程 2025年第8期25卷 3304-3315页

作者：陈垦钟爱平文煜轩杨洋李伟曾山王俊谭屈山杨柳四川数字交通科技股份有限公司成都610095 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 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

基于传感器数据采集的桥梁健康监测系统已经成为新建桥梁的标配,在这种场景下所带来的是海量监测数据难以存储的问题。因此,针对桥梁监测数据的时间序列特性,研究桥梁监测数据的压缩方案,该方案研究了基于桥梁监测时间戳数据等差数列性... 详细信息

基于传感器数据采集的桥梁健康监测系统已经成为新建桥梁的标配,在这种场景下所带来的是海量监测数据难以存储的问题。因此,针对桥梁监测数据的时间序列特性,研究桥梁监测数据的压缩方案,该方案研究了基于桥梁监测时间戳数据等差数列性质的差量压缩法和基于监测值数据变化频率不大的浮点数异或(exclusive OR,XOR)压缩法。与Gorilla时序数据库的算法相比,增加了异或压缩法的控制位,避免了压缩结果的恶化。通过实验分析得出,两算法对比常用压缩器有不同程度的优势,时间戳序列差量压缩法在压缩率上优于常用压缩器,针对符合等差数列特性的时间戳序列,压缩率0.0156,接近压缩极限值,压缩解压速度位居中上,并且对监测类型不敏感。而异或压缩法在变化频率不大的数据集上表现较好,压缩率0.3028,在非桥梁数据集上压缩率0.6628,表明异或压缩法对监测类型比较敏感。在桥梁监测的实际应用场景中,可以根据桥梁监测数据集的特点选择合适的压缩存储方案。

关键词：桥梁监测时序数据差量压缩异或(XOR)压缩

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基于细粒度特征融合的部分多模态哈希

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软件学报 2024年第3期35卷 1074-1089页

作者：殷崭祚李博涵王萌黄瑞龙吴文隆王昊奋南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京211106 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室(西北工业大学) 陕西西安710119 同济大学设计创意学院上海200092

多模态数据的指数级增长使得传统数据库在存储和检索方面遇到挑战,而多模态哈希通过融合多模态特征并映射成二进制哈希码,能够有效地降低数据库的存储开销并提高其检索效率.虽然目前已经有许多针对多模态哈希的工作取得了较好的效果,但... 详细信息

多模态数据的指数级增长使得传统数据库在存储和检索方面遇到挑战,而多模态哈希通过融合多模态特征并映射成二进制哈希码,能够有效地降低数据库的存储开销并提高其检索效率.虽然目前已经有许多针对多模态哈希的工作取得了较好的效果,但是仍然存在着3个重要问题:(1)已有方法偏向于考虑所有样本都是模态完整的,然而在实际检索场景中,样本缺失部分模态的情况依然存在;(2)大多数方法都是基于浅层学习模型,这不可避免地限制了模型的学习能力,从而影响最终的检索效果;(3)针对模型学习能力弱的问题已提出了基于深度学习框架的方法,但是它们在提取各个模态的特征后直接采用了向量拼接等粗粒度特征融合方法,未能有效地捕获深层语义信息,从而弱化了哈希码的表示能力并影响最终的检索效果.针对以上问题,提出了PMH-F^(3)模型.该模型针对样本缺失部分模态的情况,实现了部分多模态哈希.同时,基于深层网络架构,利用Transformer编码器,以自注意力方式捕获深层语义信息,并实现细粒度的多模态特征融合.基于MIRFlickr和MSCOCO数据集进行了充分实验并取得了最优的检索效果.实验结果表明:所提出的PMH-F^(3)模型能够有效地实现部分多模态哈希,并可应用于大规模多模态数据检索.

关键词：部分多模态哈希多模态数据检索细粒度特征融合

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