检索结果-内蒙古大学图书馆

电化教育研究 2021年第9期42卷 5-11,19页

作者：刘三女牙彭晛沈筱譞孙建文李卿华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079

随着大数据、人工智能、5G、物联网等新一代信息技术的发展和应用,数据作为一种新生产要素,推动智能教育的数字化赋能升级,具有人性化、情境化、集成化和数智驱动等特征。本文通过拓展教育要素的内涵边界,打造“以数据自治演进”的内循... 详细信息

随着大数据、人工智能、5G、物联网等新一代信息技术的发展和应用,数据作为一种新生产要素,推动智能教育的数字化赋能升级,具有人性化、情境化、集成化和数智驱动等特征。本文通过拓展教育要素的内涵边界,打造“以数据自治演进”的内循环和“以服务主体为中心”的外循环,联合创设了一个集“主体—环境—资源—数据”四位一体的内外双循环系统模型;然后重点围绕健全数据治理和保障数据全周期覆盖、强化数据赋能和优化教学创新、构建教育智能体和服务主体新形态、瞄准人机混合智能和勾画智能教育新图景等,解析“数据+智能教育”发展的多重路径;最后从数据伦理规范、人机互信、多学科交叉和教育均衡发展等方面,阐释“数据+智能教育”面临的多重挑战,以期引起教育管理者、研究者、实践者等对于数据要素视域下智能教育创新发展的思考与共鸣。

关键词：数据要素数据赋能智能教育教育智能体

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货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

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交通运输系统工程与信息 2021年第5期21卷 91-101,113页

作者：甘蜜卿三东刘晓波李丹丹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国家地方联合实验室成都611756

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高,货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的规划与管理中,同时,人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相... 详细信息

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高,货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的规划与管理中,同时,人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究,从基于轨迹数据的货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现:货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题,但现有辨识方法多移植于旅客出行研究,需要更多地考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面,研究者主要针对货运行程时间、空间位置、出行需求等主题展开研究,并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性,但预测时空范围较为局限,需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外,轨迹数据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运政策评估等研究。最后,在总结现有研究不足的基础上,本文认为未来研究应重点将货运轨迹数据与其他多源数据相结合,从3个关键技术进行突破:一是针对货运实践个体,重点探索高效货车驾驶员的出行特征和出行模式,并在货运系统中进行推广应用;二是针对交通运输新技术和新形势,重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略;三是针对货运供需关系及匹配机制,重点研究货运全流程供需状态辨识与预测,并结合深度学习等方法训练和开发智能供需匹配模型,从而优化货运系统调度,助力社会散乱运力资源整合,提高货运系统的综合效率。

关键词：公路运输货运系统轨迹数据物流网络

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基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

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交通运输系统工程与信息 2021年第2期21卷 44-50页

作者：蒋阳升高宽刘梦王思琛姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院成都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成都610031

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题,本文采用车联网实时数据,构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先,以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程,以当前排队网联车的数... 详细信息

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题,本文采用车联网实时数据,构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先,以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程,以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程;其次,采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵;然后,提出基于卡尔曼滤波方法估计排队长度的流程算法和模型性能评价指标;最后,基于实际数据构建仿真环境验证模型的有效性。结果表明:当网联车渗透率为30%时,平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为1.6辆,20.9%和2.5辆;当渗透率大于20%时,与基准方法相比,本文模型估计效果更优。

关键词：智能交通队列长度卡尔曼滤波网联车渗透率 Vissim仿真

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考虑车辆尾气污染暴露的系统网络优化模型

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交通运输系统工程与信息 2018年第6期18卷 133-139页

作者：谭宇严余松孙湛博户佐安姚志洪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 成都工业学院成都611730

为缓解车辆尾气排放对出行者造成的影响,为交通规划与管理部门提供一种新的规划思路,从交通管理者的角度,以出行者为研究对象,集成高斯扩散模型,建立了考虑尾气污染暴露的系统网络优化模型.利用Matlab和MINOS对非线性模型进行求解,并通... 详细信息

为缓解车辆尾气排放对出行者造成的影响,为交通规划与管理部门提供一种新的规划思路,从交通管理者的角度,以出行者为研究对象,集成高斯扩散模型,建立了考虑尾气污染暴露的系统网络优化模型.利用Matlab和MINOS对非线性模型进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性,研究结果表明,所建立的模型能够以牺牲系统小部分行驶时间为代价(+10.45%),有效地降低路网中的尾气污染暴露(-41.13%).通过分析比较,系统行驶时间与系统尾气污染暴露之间存在Pareto优化,即决策者可根据规划目的权衡缓解交通拥堵与减少尾气暴露的关系.

关键词：交通工程系统网络优化高斯扩散模型车辆尾气污染暴露 Pareto优化

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客车代运与送提一体下的山区农村寄递网络优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 94-102页

作者：孙文杰张锦刘娇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

高效畅通的“最初—最后一公里”是农村寄递物流体系可持续运行的关键。针对山区农村寄递需求量小分散、客运班线空载率高的现实特征,本文构建以总成本最小为目标的客车代运与送提一体模式下的寄递网络优化模型,对中转点和服务站位置、... 详细信息

高效畅通的“最初—最后一公里”是农村寄递物流体系可持续运行的关键。针对山区农村寄递需求量小分散、客运班线空载率高的现实特征,本文构建以总成本最小为目标的客车代运与送提一体模式下的寄递网络优化模型,对中转点和服务站位置、代运车辆以及配送车辆路径进行决策。据此,采用有效不等式和热启动策略设计加强Benders分解(Benders Decomposition,BD)算法进行模型求解。通过四川省青川县某乡镇的实例分析验证了模型和算法的有效性。结果表明:客车代运与送提一体下的网络设计模式更具成本优势,可以带来至少4.91%的总成本节约,加强BD算法的求解时间较传统BD算法平均低66.06%。敏感性分析发现,总成本随着客车可用于装货容量的增加呈现阶梯性的降低趋势;总成本增加幅度随着覆盖半径的减小呈现先减后增的趋势。

关键词：物流工程网络优化加强Benders分解农村寄递物流客车代运送提一体

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基于GRU深度网络的铁路短期货运量预测

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铁道学报 2020年第12期42卷 28-35页

作者：谭雪张小强西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 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

铁路短期货运需求的预测是制定货运计划和进行运输组织的基础和重要条件。短期(月/日)货运量具有高度非线性、不确定性和序列依赖性的特征,难以预测。深度神经网络对时序数据有强大的学习能力,能较好拟合短期货运量的非线性特性。研究... 详细信息

铁路短期货运需求的预测是制定货运计划和进行运输组织的基础和重要条件。短期(月/日)货运量具有高度非线性、不确定性和序列依赖性的特征,难以预测。深度神经网络对时序数据有强大的学习能力,能较好拟合短期货运量的非线性特性。研究结构简单且具有高效记忆功能的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)深度网络,分别建立单步和多步预测模型。最后应用某铁路局2011—2017年的货运量数据验证模型预测效果。结果表明,GRU单步模型对月度货运量预测的准确率达到98.87%,对日货运量预测的准确率达到94.56%,相比支持向量机回归、DP神经网络和LSTM等模型在准确率和均方根误差指标上更优、效果更好。

关键词：铁路运输深度学习短期货运量预测 GRU深度网络

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面向高速铁路货运站选址的深度学习模型研究

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铁道学报 2024年第6期46卷 36-45页

作者：郑倩甘蜜姚竹魏力飞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 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

近年来急剧增长的快递量催生了高速铁路快运模式,高速铁路建设的持续推进为高速铁路快运体系的完善创造了新的发展契机。在规划过程中,高速铁路货运站的选址与特征之间存在复杂的异质性和非线性关系,因此本研究开发了一种基于深度学习... 详细信息

近年来急剧增长的快递量催生了高速铁路快运模式,高速铁路建设的持续推进为高速铁路快运体系的完善创造了新的发展契机。在规划过程中,高速铁路货运站的选址与特征之间存在复杂的异质性和非线性关系,因此本研究开发了一种基于深度学习的高速铁路货运站选址方法,该方法旨在根据现有的高速铁路快运物流基地建设项目挖掘出高速铁路货运站潜在的选址规律。研究初步构造市场需求、区位交通、发展环境3个维度的选址条件及其下属的10个指标,基于基础特征与深度学习算法构建选址模型,利用遗传算法优化超参数,同时根据各特征的重要度依次对模型进行测试以此确定出最佳的特征体系和模型学习层。实验结果表明,车站节点覆盖率、动车所预留情况、城市快递业务量、公路交通可达性和周边机场数目构成的特征子集在以LSTM和Dense堆叠的深度学习模型中表现出了最佳的选址效果,其F1分数达到0.9444,相比优化前有了较大幅度的提高。进一步以浙江省为例进行实证分析,选址结果也证实了研究所建立的深模型较好地学习了实际高速铁路货运站选址规律,可以帮助更加科学化、结构化的高速铁路货运站选址决策。

关键词：高速铁路货运站多源数据深度学习超参数优化长短期记忆网络

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基于元胞自动机的轨道交通突发客流拥堵消散演化机理研究

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交通运输系统工程与信息 2020年第5期20卷 121-127页

作者：蒋阳升刘纹滔姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院成都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成都610031

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营,本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程,采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异,定义更为准确合理的客流量元胞自动... 详细信息

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营,本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程,采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异,定义更为准确合理的客流量元胞自动机演化规则.以成都市轨道交通部分线网为例,仿真设置不同量值的突发客流,研究线网客流状态的演化规律.结果表明,随着突发客流量增加,客流状态从区域拥堵演化至线拥堵的速度减缓,从线拥堵演化至点拥堵的速度保持不变或略有加快.此外,大量突发客流会引起拥堵消散速度的减缓,造成更大时空范围的区域性拥堵.

关键词：城市交通拥堵消散元胞自动机突发客流模型仿真

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智能教育发展中的若干关键问题

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中国远程教育 2021年第4期 1-7,76页

作者：刘三女牙刘盛英杰孙建文沈筱譞刘智华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室 430079

新一代人工智能技术在全球范围内掀起的热潮为智能教育的加速跃升带来机遇,成为推动教育创新与变革的新动能。同时,受人工智能技术成熟度、算法黑箱属性、人机共融与互信等问题制约,智能教育的研究与发展也面临诸多挑战。本文重点围绕... 详细信息

新一代人工智能技术在全球范围内掀起的热潮为智能教育的加速跃升带来机遇,成为推动教育创新与变革的新动能。同时,受人工智能技术成熟度、算法黑箱属性、人机共融与互信等问题制约,智能教育的研究与发展也面临诸多挑战。本文重点围绕当前智能教育领域因技术泛化与策略迁移瓶颈故而赋能教育环节与领域受限、因算法黑箱与学习分析不深故而智能教育机理与规律不明、因人机协作与混合智能不足故而教育人机共融任重道远、因隐私保护与信任机制薄弱故而教育人机互信亟待加强等几个关键问题进行剖析,然后从推进教育新基建、加快共性技术突破、完善教育伦理规范、促进多学科交叉、加强多主体协同等方面提出未来进路,以期为加快推动智能教育创新发展提供一定参考。

关键词：智能教育人工智能技术赋能泛化能力黑箱问题认知机理人机共融人机互信

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故障共享单车的回收修理策略研究

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计算机集成制造系统 2022年第12期28卷 3967-3980页

作者：毛敏鲍震天唐优华秦浩艾明慧西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 美团点评集团北京100080

故障共享单车的回收与维护修理会直接影响用户的出行体验,也有相应的运营成本。首先分析了共享单车企业的运营片区回收系统,以总运营成本最小为目标,提出满载装运下故障单车直运、转运和混合3种回收运输策略的选择条件,然后分析了最优... 详细信息

故障共享单车的回收与维护修理会直接影响用户的出行体验,也有相应的运营成本。首先分析了共享单车企业的运营片区回收系统,以总运营成本最小为目标,提出满载装运下故障单车直运、转运和混合3种回收运输策略的选择条件,然后分析了最优装运量下的回收策略选择。研究结果表明,各运营片区中:①无论满载还是最优装运量,至少有一种纯策略会优于混合策略,且维修能力一定时,随着维修延误率的增大,直运会变为转运;②相比满载,最优装运量方式下的直运策略区间更大;③相同纯策略下,维修延误率越大,最优装运量比满载的成本优势越大。最后,在最优装运量装运方式下,每个片区分别选择直运或转运策略,就能得到全网络的回收策略集合,并分析了维修能力一定情况下,随着维修延误率的上升,全网络最优回收策略集合的变化。

关键词：回收策略共享单车运营成本最优装运量

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