检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2018年第6期18卷 243-249页

作者：刘杰彭其渊殷勇西南交通大学交通与物流学院成都610031 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段... 详细信息

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.

关键词：综合交通运输多式联运低碳运输多目标0-1规划 NSGA-Ⅱ 碳排放

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于EEG熵值的驾驶员脑力负荷水平识别方法

引用

东南大学学报（自然科学版） 2015年第5期45卷 980-984页

作者：郭孜政潘毅润潘雨帆吴志敏肖琼谭永刚张骏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运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031

为了对驾驶员脑力负荷予以有效识别,基于脑电信号指标构建了一种驾驶员脑力负荷识别方法.对驾驶员脑电信号进行快速傅里叶变换（FFT）,选取θ（4~8 Hz）,α（8~13 Hz）,β（13~30 Hz）3个频段的频谱幅值分别进行熵处理,对所得到的熵值... 详细信息

为了对驾驶员脑力负荷予以有效识别,基于脑电信号指标构建了一种驾驶员脑力负荷识别方法.对驾驶员脑电信号进行快速傅里叶变换（FFT）,选取θ（4~8 Hz）,α（8~13 Hz）,β（13~30 Hz）3个频段的频谱幅值分别进行熵处理,对所得到的熵值作为脑力负荷识别参数,并对识别参数进行Kruskal-Wallis检验,选取差异最为显著的10项参数作为脑力负荷特征指标,在此基础上结合BP模型构建了驾驶员脑力负荷识别模型.基于驾驶模拟器实验数据,模型识别正确率为87.8%~90.4%.结果表明,该模型对驾驶员脑力负荷识别具有较高准确性,可实现不同驾驶员脑力负荷的有效识别,为未来自动辅助驾驶系统构建及车载信息系统优化设计提供算法依据.

关键词：驾驶脑力负荷熵 EEG BP神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂环境下工程建设项目应急物流选址-路径问题研究

引用

交通运输系统工程与信息 2023年第3期23卷 280-289页

作者：张锦朱红星申皓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

在复杂环境工程建设项目中,应急物资保障是灾后应急救援的关键。本文针对应急物流中心选址-路径规划问题,综合考虑需求不确定、拥堵时间不确定、最大救援时间要求、多车型情形等因素,采用三角模糊数刻画不确定参数,构建基于多场景的两... 详细信息

在复杂环境工程建设项目中,应急物资保障是灾后应急救援的关键。本文针对应急物流中心选址-路径规划问题,综合考虑需求不确定、拥堵时间不确定、最大救援时间要求、多车型情形等因素,采用三角模糊数刻画不确定参数,构建基于多场景的两阶段模糊非线性选址-路径模型。通过模型整合、线性化处理和去模糊化处理,得到单目标确定性模型,并采用Gurobi求解器进行求解。以西部高原山区某超大型铁路建设项目为例,通过模型对比和灵敏度分析,验证模型的有效性和适用性。实例结果表明:随着选址数量的增加,仓储成本提高5.9%,5个场景的响应时间平均缩短15.2%,最大响应时间缩短7.8%;相较于期望值模型,本文所建模型在仓储成本和应急响应时间方面更优;仓储成本与需求水平线性相关,而最大响应时间受到需求水平和拥堵时间的共同影响。本文建立的模型可以科学选取应急设施位置并制定应急救援路径,减少应急救援的响应时间和仓储成本,为复杂艰险地区工程建设项目应急物资调度提供决策支持。

关键词：物流工程选址-路径问题 Gurobi 工程建设项目应急物流道路拥堵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

引用

交通运输系统工程与信息 2017年第1期17卷 67-73页

作者：姚志洪蒋阳升韩鹏罗孝羚徐韬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运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031 重庆交通大学交通运输学院重庆400074

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时... 详细信息

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.

关键词：交通工程交通流预测神经网络车队离散信号配时优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

客车代运与送提一体下的山区农村寄递网络优化

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

引用

交通运输系统工程与信息 2022年第6期22卷 224-233页

作者：张海吕苗苗倪少权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运输智能化国家地方联合工程实验室成都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

基于客流时空分布规律,考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件,将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联,建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型,对乘客平均旅行时间及列车发车间... 详细信息

基于客流时空分布规律,考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件,将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联,建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型,对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明,优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%,其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显,分别为11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%,且所有车站站台均无滞留乘客,体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响,表明本模型具有良好的可用性及稳定性,能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。

关键词：铁路运输时刻表发车间隔停站时间最大满载率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

引用

交通运输系统工程与信息 2022年第4期22卷 23-29页

作者：杨云张小强徐新昊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

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价... 详细信息

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素,建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。

关键词：铁路运输市场细分累积前景理论分时定价灵敏度分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

引用

交通运输系统工程与信息 2021年第3期21卷 229-236页

作者：周悦江欣国付川云刘海玥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

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出... 详细信息

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ型)。运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时,对该超速者类型的影响。结果显示:超速者Ⅰ和Ⅱ型的每小时超速频数、平均超速严重度低,但平均超速持续时间高;超速者Ⅲ和Ⅳ型则相反。当超速者的日均行程距离、日均收入、低限速道路行程比例、夜间行程比例和全时段速度标准差超过群体均值时,其成为超速者Ⅲ和Ⅳ型的概率提高了15.39%~77.09%和42.98%~302.38%;成为超速者Ⅰ型和Ⅱ型的概率降低了-0.09%~26.57%和38.74%~68.34%。此外,日均行程距离、低限速道路上行程比例和夜间速度标准差等3类因素在估计中表现出异质性。

关键词：交通工程运营因素混合Logit模型出租车超速者相关随机系数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

产业转移背景下西部运输需求的完全分解模型

引用

交通运输系统工程与信息 2020年第5期20卷 15-20,35页

作者：左大杰肖国胜王孟云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运输智能化国家地方联合工程实验室成都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

研究西部综合运输系统需求驱动因素,将产业转移因素考虑在内,对原有包含三大因素的完全分解模型进行改进,构建包含经济总量、运输需求强度、产业转移和产业结构整体变动等四大因素的完全分解模型,根据2002—2015年统计数据对西部地区综... 详细信息

研究西部综合运输系统需求驱动因素,将产业转移因素考虑在内,对原有包含三大因素的完全分解模型进行改进,构建包含经济总量、运输需求强度、产业转移和产业结构整体变动等四大因素的完全分解模型,根据2002—2015年统计数据对西部地区综合运输系统需求进行实例计算.研究结果表明,经济总量增长是西部综合运输系统需求增长的主要原因,随着经济增速放缓,产业转移促进政策的出台,运输需求强度变化和产业转移的影响逐渐显著.在产业转移背景下,西部地区应该根据产业转移发展态势,有针对性地做好综合运输系统布局,创造更好的条件承接产业转移.

关键词：综合交通运输运输需求分解完全分解模型西部综合运输系统产业转移

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：