基于均衡和接续的路网列车运行图调整研究

铁路中的换乘车站如果发生突发事件,会造成路网中部分列车到达换乘站晚点,晚点超出一定范围时与之接续的列车将不再保持接续关系,导致旅客无法完成换乘且接续列车晚点。本文建立了基于均衡和接续的路网列车运行调整模型,调整后使列车到达终点站的时刻与原计划时刻偏差最小并且总延误时间最小。使用Gurobi优化软件对模型进行了求解,结果表明,调整后的运行图能够有效缓解突发事件对列车运行造成的影响,且晚点在一定的范围内,通过列车接续能够保证旅客的顺利换乘。     

基于实际数据分析的列车晚点传播过程构建方法与实例

基于轨道区段锁闭时间理论,提出了两趟列车间晚点传播过程的构建方法,在此基础上研究了构建多趟列车晚点传播链(树)的方法.以荷兰铁路繁忙干线之一的莱顿—海牙—鹿特丹—多特雷赫特—多特雷赫特南站线路为背景,选取2009年2月的数据,从列车间晚点传播链和列车间结构性晚点传播两个方面对上述方法进行验证.结果表明,该方法简便易行、可操作性强,能够较准确地构建实际的列车晚点传播过程,有一定推广价值.     

突发事件下旅客列车行车组织双层规划模型

针对突发事件条件下行车组织所具有的结构复杂、涉及对象多样、运营环境动态变化等特点,建立了列车开行方案与运行计划调整的双层规划模型.上层对列车迂回、列车重联、列车停运等调度策略进行优化,以充分利用路网能力,完成旅客输送过程.在给定上层调度方案后,下层采取改变列车区间运行时间、列车停站时间和列车越行方式等策略,以尽量减少列车晚点的情况和被严重影响的列车数量,恢复按图行车.下层为上层提供调整后的运行时刻表,实现双层迭代整体优化.以京沪高速及相关铁路进行实例分析,实现了在不同突发事件影响范围和限速条件下双层规划模型的迭代过程.实验结果证明,借助双层规划模型可充分利用路网能力,减少突发事件造成的不利影响.     

单线列车运行调整目标体系与算法模型的研究

为了解决列车运行调整优化过程中调整目标存在目标单一、适应性不强、不能满足实际运行情况等问题,在对各种常用的性能指标进行综合分析的基础上,并结合现场调查与调度经验,利用满意优化理论,分析了晚点列车的等级、晚点时间、晚点列车数量等不同性能指标对调整目标满意度的影响.提出了基于满意优化理论的列车运行调整目标体系模型,并将该模型与传统的列车运行调整目标体系在同样的实例环境下进行了仿真.仿真结果表明,与传统的列车运行调整目标体系相比,该模型在实际运行过程中具有更好的优化性和有效性.     

基于乘客等待时间的城市轨道交通列车运行调整模型

研究突发事件导致列车晚点情况下城市轨道交通列车运行调整问题.从乘客角度出发,提出了“首站控制”和“多站协调控制”两类列车运行调整策略.考虑列车能力约束和列车区间运行时间、追踪间隔时间等运行条件约束,以受突发事件影响的全部乘客等待时间最小为优化目标,建立了基于两类调整策略的列车运行调整模型,采用Lingo软件进行求解.以某简化线路为算例,与不采取控制策略相比,两类策略下乘客等待时间均节省约9％,结果表明了模型的有效性,能够为轨道交通列车运行调整提供辅助支持.     

基于复杂网络的市场动力学模型

基于复杂网络理论,建立了具有典型复杂网络结构特征的消费网络模型,及其消费网络模型上的市场动力学模型.从定量描述消费网络上信息传播与消费者企业间行为模式的角度,得到了定量评估广告投入效应的有效方法.     

复杂网络传播动力学研究进展

网络上的信息或者疾病传播问题是复杂网络研究的焦点之一,其不仅依赖于信息或者疾病自身的传播特征,而且依赖于网络的结构与演化,是疾病传播动力学与网络演化动力学的耦合过程,会产生十分复杂的动力学现象。文章主要介绍复杂网络上传播动力学的一些基本概念、建模与研究方法,主要包括基于对关系、度、节点和渗流理论等四类网络传播动力学模型以及复杂网络传播动力学建模与分析方面的主要进展。     

列车-轨道耦合系统随机不平顺动力响应分析

对在我国高速铁路上应用较广泛的CRH3型列车和CRTSⅡ型无砟轨道进行了精确的动力学分析.首先,对列车的车体、转向架、轮对3个主要部分进行重点分析,建立列车动力学模型;然后,以CRTSⅡ作为轨道研究对象,建立轨道动力学模型;之后,运用改进的动力分析数值积分求解算法,快速精确地获得了列车-轨道耦合振动输出;同时,将被忽略的轮轨接触点的精确定位,及轨道的衰减振动引入到列车-轨道耦合模型中,模型获得了与实际值接近的模拟结果.     

基于Multiagent的突发事件网络舆情演化

针对突发事件的传播过程,采用定性与定量相结合的方法,提出了突发事件网络舆情传播的"五段六点"模式.根据贝叶斯概率原理,给出了Agent的决策规则,以网络结构的方式体现Agent之间的内在联系,建立了基于Multiagent分布的突发事件网络舆情传播模型.通过仿真分析Agent情感态的演化,验证了该模型的有效性,表明该模...     

高速铁路场景无线信道理论与方法研究

高速铁路的建设离不开无线通信系统的支撑,而无线通信网络的设计则需立足于对典型环境下无线信道的深入研究.物理无线信道作为通信发生的媒介,其特性极大地影响着无线通信系统的性能.在高速铁路无线通信系统的设计中,需要用信道模型对复杂的传播信道加以描述.本文围绕高速铁路场景下的无线信道开展研究,探讨了高速移动复杂场景信道测量理论,并基于测试数据研究了信道的特征,同时,提出了高速移动复杂场景下的信道建模理论与面向工程设计的信道模型,为高速铁路无线通信系统的设计提供了电波传播预测工具,弥补了此类复杂场景下信道建模的研究不足,丰富了相关场景下的信道建模理论.     

基于易感者-染病者-易感者的时变机场网络延误传播模型

为宏观角度分析机场网络延误传播机理,基于复杂网络易感者-染病者-易感者(susceptible-infective-susceptible, SIS)传染病模型建立了延误传播模型。从机场网络延误传播的时变性和与SIS传染病模型的相似性入手,以机场为节点,定义了其在机场网络延误传播过程里存在的不同状态,依据节点状态间的转变机理,建立机场网络延误传播动力学模型,并根据航班时刻规划航班流运输路径。以全国153个机场为例,采集航班延误数据,进行模型仿真并分析实验参数。结果表明:机场网络延误节点的延误影响范围有限,且网络对延误的传播能力具有一定的抑制性,很少出现全网的崩溃现象;该模型具有有效性和实用性,可以较好地仿真实际延误的传播过程。     

有限资源条件下网络病毒的阻断策略

分析了通过电子邮件途径传播的计算机病毒的特点,探讨了邮件病毒传播模型.在不同的感染率和恢复率条件下,通过变更感染源,分别采用不同的阻断策略.在中国教育网中对病毒的传播和控制进行了演化模拟,提出了在资源有限的条件下复杂网络控制病毒传播的有效策略.     

复杂网络中基于反应式的危险抑制方法

复杂网络中的危险传播行为依赖于网络拓扑结构和节点的动态特性.网络拓扑结构与危险传播的动力学机制是分离的,因此需要结合节点的动态信息来分析网络中的危险传播机理.本文针对该问题提出一种复杂网络中基于反应式的危险抑制方法,该方法主要针对节点当前的感染模式,采取相应的免疫策略进行防护.通过仿真实验表明,本文提出的免疫策略可以更加有效地抑制复杂网络中的危险传播.     

基于SEIR模型的大面积航班延误传播

为研究大面积航班延误在机场间传播的规律,通过构建空中交通网络,并基于SEIR(susceptible-explored-infected-recovered)模型的基本思想,分析大面积航班延误发生时节点状态的变化规律,建立大面积航班延误传播模型,并进一步讨论模型中各个参数变化对航班延误传播的影响。算例分析表明,建立的模型可以用来描述大面积航班延误传播特性。     

复杂网络中的病毒传播机制研究

通过复杂网络技术构建了病毒传播模型,并对SIR进行了较为细致的介绍,并对无标度网络的生成算法、传播算法和3种传播机制进行了程序验证,对验证结果进行对比分析并对生成的无标度网络进行度的统计.     

基于演化博弈和网络拓扑结构的改进SIR模型——以疫情舆情分析为例

传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致.为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型.改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率....     

航空器离场管制关键环节识别及风险传播研究

航空器离场风险识别是民航安全生产的重要环节，但目前研究多面向航空器运动过程和静态危险源，忽略了管制业务影响和风险动态传播机理．针对此问题，本文提出了基于复杂网络的离场管制关键点识别及风险传播模型．首先，抽象管制信息交互和业务逻辑，构建复杂网络并量化各节点重要度，然后考虑安全管控延迟效应，定义风险产生、传播及恢复规则，形成离场管制风险动态传播模型．实验结果表明：本文模型能再现风险传播机理和规律，机组等10个节点为风险传播关键环节，机组对风险扩散作用最强，传播成功率峰值为0.519，塔台管制员和地面管制员为危险源时能激发其他节点进行风险控制，针对关键节点实施安全管理能有效抑制风险传播．     

基于多机场终端区交通态势的航班延误预测

为了针对性地制定后续优化措施,以降低多机场终端区内航班延误所带来的不利影响,并提高多机场系统内各机场的运营效率,进行多机场终端区航班延误的预测研究。首先,考虑多机场终端区交通态势对航班延误的影响,在对多机场终端区交通态势进行分析的基础上,建立了6个描述终端区交通态势的指标。接着,构建反向传播（back propagation,BP）神经网络航班延误预测模型,将终端区交通态势指标、航班信息和天气环境数据等作为输入,航班延误时间作为输出,并利用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）优化BP神经网络进行训练。通过实例验证和分析,基于多机场终端区交通态势的航班延误预测能够有效提高预测准确率,同时,通过粒子群优化BP神经网络的预测模型预测准确率均高于一般的考虑交通态势的BP和遗传算法优化的BP神经网络模型（genetic algorithm and back propagation,GA-BP）。     

传染病在小世界网络中传播的相变

为了研究传染病在小世界网络中传播的动力学特性,数值模拟了小世界网络中传染病的传播行为,观察到了相变现象.使用Watts等提出的小世界网络模型以及传统的SIR模型作为传染病模型,分别模拟了在固定传染概率Pi、改变构建小世界网络的无序参数Ps以及固定无序参数Ps、改变传染概率Pi两种情况下的传染病动力学行为.研究了以Pi和Ps为变量的传染病在小世界网络中传播的三维相变行为,并讨论了传染病传播过程中出现的这种相变行为与传染速度之间的关系.结果表明,在上述两种情况下,传染病的传播动力学行为都会有明显的相变发生,可以观测到在传染病稳定期传染人数从收敛态向振荡态的相变.