高速铁路车站作业过程的TCPN仿真通用模型

高速铁路车站作业系统仿真是进行车站作业过程的进路排列与到发线运用等问题研究的有效方法,并可对车站各项设备使用状况进行详细分析.已有的仿真手段存在建模过程复杂、可重用性不足等问题.针对铁路客运站作业系统仿真问题提出了基于赋对有色Petri 网的与车站站型布置不直接相关的高铁车站作业过程通用性模型,用于各种站型布置的高铁车站作业过程的仿真及优化,可以适用于有不同作业类型的高铁车站仿真,该模型具有计算效率高、通用性强、优化方法灵活等特点.     

基于损失规避的报童决策偏差形成机制

在损失规避模型的基础上,引入缺货规避偏差因素对经典报童模型进行修正,构建了缺货惩罚条件下损失规避的最优报童订购模型,同时,基于Microsoft VFP平台设计库存决策行为实验对模型进行验证.结果表明:在高利润、均衡利润和低利润产品中,决策者的缺货惩罚系数依次减小,且均衡利润产品中的损失规避报童订购量等于风险中性的报童订购量;高利润产品中的损失规避报童订购量小于风险中性的报童订购量;而低利润产品中的损失规避报童订购量大于风险中性的报童订购量.     

基于预警文本信息的调度命令智能生成模型

提出调度命令智能生成模型,该模型由神经网络和调度命令修正模块两部分组成。基于长短时记忆(LSTM)网络构建序列-序列(seq2seq)模型,将预警文本信息作为模型的输入进行训练,提出五种调度命令修正策略并分别对五种易错信息进行修正,最终得到调度命令。结果表明:该模型具有利用预警文本信息生成调度命令的能力,引入的调度命令修正模块能够有效提升调度命令生成质量。     

基于数字孪生的铁路客运站技术作业实时调度方法

为提高铁路客运站作业调度水平,降低列车延误影响,采用数字孪生技术构建铁路客运站技术作业模型,通过实时数据采集,基于随机森林的作业时间预测,作业模拟以及智能决策,提出基于数字孪生的铁路客运站技术作业实时调度方法。将此调度方法应用于某实际铁路客运站中,实验结果表明：该方法能对实际作业进行高精度预测及模拟;使用三种数字孪生决策规则能有效降低列车作业延误。研究论证了该数字孪生模型能应用于实际车站管理,提高作业实时调度水平。     

自动驾驶交通系统的协同管控技术

过去10年自动驾驶技术的持续进步,为交通系统的协同管控技术提升带来了巨大的机遇和挑战.在微观层面,自动驾驶车因其优于人类驾驶员的反应时间和对周边微环境的精准监控,有望大幅提高道路通行能力,减少事故发生率,消除随机驾驶行为对系统稳定性和鲁棒性的影响.在宏观层面,交通系统管理者可以通过控制自动驾驶车的路径、车道,乃至详细轨迹,抑制拥堵的外部性,减少甚至消除无效拥堵,并以此为出发点指导下一代智慧公路系统的规划设计.本文以此为纲,总结了近年来自动驾驶交通系统协同管控技术领域的研究成果.     

大型编组站作业仿真实验平台建设与实验教学

编组站具有车场多、区域广、设备种类及数量庞大、工种多、作业流程复杂及多岗位协同作业等特点。编组站综合自动化系统在我国编组站广泛应用,对人才培养和行业从业人员提出更新更高要求。编组站作业仿真实验平台以大型编组站作业流程为原型,构建了高度仿真编组站到达、解体、集结、编组、出发全流程全环节的实验实训环境。以强化学生知识理解应用和技能培养、创新能力提升为导向,依托实验平台,设计层次化、多元化实验项目,按照递进贯通式教学模式,实现对编组站作业的单环节单岗位、多环节多岗位、全环节全流程的综合训练,有效提升学生专业技能、专业素养和创新实践能力。     

基于车站仿真和LSTM的轨道交通换乘站动态性能评估方法

在轨道交通客流量快速增长的背景下,为有效评估换乘车站运营过程中动态性能,提出基于机器学习的换乘站动态性能评估方法。基于提出的有效换乘人数、换乘时间和拥挤度的动态性能评价指标,深入分析了车站动态性能的影响因素,利用考虑行车与行人的换乘车站仿真模型提供机器学习所需的时间序列数据,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)的机器学习方法,建立评价指标的预测获取方法,动态获取车站在不同条件下的运营状况。以犀浦站为例,运用仿真模型构建的2.24万个样本来训练预测模型。预测结果证明了预测模型的精度,并量化了购票比例对车站动态性能的影响。所提方法能够为轨道交通换乘车站换乘组织和客运作业提供有效建议。     

基于城市轨道交通调度指挥仿真系统的实验教学研究

针对我国城市轨道交通快速发展而产生的专业人才培养需求,构建技术先进、环境逼真、功能完备的城市轨道交通调度指挥仿真实验系统,分析仿真系统的功能、设备构成、仿真原理及流程。依托仿真系统,以学生能力培养为核心,按照层次化、个性化、协同化的教学理念,设计验证型、综合型、设计型实验项目,并采取科学的教学组织及评价方案,有效地培养了学生的创新实践能力和灵活运用理论知识解决实际问题的能力,促进了学生知识、能力和专业素质的协同发展。     

自动车环境下交叉口无信号混合控制策略研究

针对交叉口拥挤且主路和支路流量有较大差异的自动车场景下,基于预约的先到先得（First Come First Serve, FCFS）控制策略效率低于信号配时策略的悖论,提出了一种结合FCFS和车队控制的交叉口无信号混合控制策略.在保证安全性的前提下,以延误最低为目标,优化车辆的通行顺序.引入启发式冲突协调算法和取消预约机制,根据车辆所在车道的车流量区分车辆的优先级,车辆根据实时车流量状况自适应地组成车队通过交叉口,从而减少FCFS策略产生的频繁通行权交换,保证车流量大方向车辆通行的连续性.仿真结果表明：在悖论场景下,混合控制策略较FCFS策略能减少55.84%的总延误.当交叉口总体车流量较大且主路与支路车流量差异较明显时,混合控制策略较FCFS策略在减少延误、提高交叉口通行能力方面的优势更明显.     

基于时空资源的铁路客运站到发线运用调整

从离散化的到发线时空资源的微观描述出发,研究列车加权总晚点时间与到发线使用费用之和最小为优化目标的客运站到发线运用方案调整方法,以保证列车运行安全、满足列车在站到发作业要求为约束条件,建立了求解客运站到发线运用方案调整问题的线性0-1规划模型,并设计了求解模型的遗传模拟退火算法,以快速得到问题的满意解.同时,以某一客运站为例对模型和算法进行验证,结果表明,该模型较好地描述了实际问题,并能在较短时间内获得满意解,实现了客运站到发线运用的实时调整,并为列车调度员随后的列车运行调整工作提供依据.