一种基于预测信息的时间依赖网络路径规划算法

对时间依赖路网最短路径规划算法的研究是车辆动态导航技术领域研究的热点之一。针对最小时间规划算法存在的不足,在研究SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)静态规划算法的基础上,结合两种算法的优点,提出了一种改进的基于路况预测信息的最小时间路径规划算法,并通过实例进行了验证。结果表明,新算法能够提供实时、高效、预测性强的规划路径,在城市交通中能较好满足用户需求。     

基于时间依赖非先进先出网络的危险品运输路径选择

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故的发生概率,以危险品运输路径选择问题为研究对象,对运输网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻运输路径的思想。考虑到危险品运输不一定满足时间依赖网络先进先出(FIFO)特性,因此建立了包括时间阻抗、费用阻抗和风险阻抗在内的综合阻抗最小的危险品运输路线模型,采用综合阻抗最小化与时间依赖非FIFO网络最短路径综合算法对模型优化求解。给出的算例表明,不同时间段内的最优路径会发生变化,验证了该模型方法的可行性。     

用神经网络求解时间依赖网络最短路径问题的新算法

时间依赖的网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域．用实例证明了著名的Dijkstra算法在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题,给出了时间依赖的网络的定义和模型,给出一种实用反馈式神经网络来求解时间依赖的网络的最短路径问题．并用模拟实验验证了它在不同的网络更新时间区间上收敛速度的稳定性。结果是神经网络求解非NP-难解类优化问题的一种新尝试．     

运输时间约束下冷藏集装箱海运网络优化

以冷藏集装箱为研究对象,分析生鲜货物的易腐特性和时效要求对冷藏集装箱运输方案的影响,以运输总成本最小为目标、运输时间为主要约束,构建冷藏集装箱海运网络优化模型,研究不同供需组合和运输时间要求下的最优运输方案.算例结果显示,对于距离较近的起点-终点(OD)对,中转运输较直达运输的运输时间平均增长60%以上,运输成本增长15%以上,故选择直达运输.对于距离较远的OD对,中转运输可实现规模经济效益,为最优运输方案.运输时间约束的敏感性分析显示,短途运输对于运输时间约束变化不敏感,直达运输相较中转运输可节约运输成本10%以上,故均选择直达运输;长途运输受运输时间约束影响较大,仅在满足条件时才选择中转运输,否则只选择直达运输.     

道路危险品运输存在的问题及对策研究

危险品运输现已成为生产生活和工业发展不可或缺的一部分。在危险品运输过程中,可能会造成大量的致命事故。本文主要分析了我国道路危险品运输存在的一些问题．针对问题给出了自己的建议．从而减少我国道路危险品运输事故的发生．保证危险品运输的及时性,可靠性和安全性。     

时间依赖的交通网络模型及最短路径算法

为了解决传统最短路径算法不能很好地应用于实时公交查询系统的问题,研究了时间依赖的交通网络模型和理论基础,提出了一种时间依赖的最短路径算法,以此算法为基础实现了南京市公交查询系统。实践证明,时间依赖的交通网络模型能更好地反映实际交通网络的运行情况。     

危险品关联运输调度问题的优化设计

针对带硬时间窗的关联运输调度问题(Incident Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,IVRPHTW),联系实际应用中危险品的车辆路径问题,介绍了混沌遗传算法的基本原理,并对其进行改进,自适应地调整交叉概率和变异概率,引进了模拟退火机制,并用改进的算法来对IVRPHTW求解,然后与遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明该算法求解危险品的关联运输调度问题是可行的,且优于传统的遗传算法。     

运输管理系统中动态路径调度的设计

伴随着世界经济的改革,运输管理系统应运而生.本文结合GPS、GPRS介绍了运输管理系统中动态路径调度流程的简单设计.     

基于TRANSIMS的顺序出发时间与路径选择模型研究

城市交通拥挤一直是世界性的研究热点和难点问题,已有研究发现出行者一般通过直接改变出行路径和出发时间的决策来间接地对路网延误现象实施应对.本文给出了一个简单的出发时间转移模型,并将其和交通分析与仿真系统(TRANSIMS)的建模过程进行集成,进而提出了一种顺序出发时间与路径选择模型.为了进一步对该模型实施模型收敛检查并验...     

道路危险品运输实时监控及应急救援系统开发

我国道路危险品运输的种类繁多、运输量巨大,相应交通事故频发,造成了巨大的人员伤亡和经济损失。从系统的角度出发,针对道路危险品运输企业、运输车辆、事故应急指挥中心三方信息沟通不畅的问题,搭建了由上述三个子部分构成的监控、预警、报警、救援一体化信息系统,实现了定位运输车辆位置、监控运输车辆状态、异常状态预警、危险报警、应急救援决策等功能,最大程度地保障了道路危险品运输的安全性、可靠性。     

多类空运危险品并存情景-应对处置方法研究

针对空运危险品事故情景复杂、多类危险品并存时处置困难的问题,利用情景-应对的理论,提出多类空运危险品并存时应急处置方法。首先,基于危险品的危险特性分类和装载时不相容危险品的隔离原则,通过排列组合的规则,构建出三种多类危险品并存的典型情景。然后,结合空运危险品的事故后果和危害方式的特点,在现有应急救援设备力量配备的基础上对三种典型情景提出应急处置对策,并优化了多类空运危险品并存时事故应急处置的流程。最后,通过某机场危险品航空运输应急处置演练实例验证了多类空运危险品应急处置方法的科学性和有效性,研究结果可为机场或航空公司多类危险品空运事故的应急处置提供参考和借鉴。     

危险货物包装试验的研究

危险货物运输包装是运输安全的重要保证之一，为了检验危险货物运输包装是否符合要求，各运输机构都规定了相应的包装试验方法，本文就联合国危险货物运输专家委员会推荐的包装试验要求的有关规定进行分析和探讨。结合多年的危险货物包装试验和研究结果，提出危险货物包装试验条件和方法，以使该项工作更趋合理和完善。     

基于环境复杂度的危险品运输车辆碰撞预警策略

为研究传统车辆碰撞预警系统误警率较高、不完全适用于危险品运输车的问题，文中在碰撞预警策略中引入环境复杂度的概念。对静态复杂度和动态复杂度影响因子进行具体分析，提出了危险判别指标的计算方法和预警策略的具体框架，在此基础上结合国内公开的运输载货车事故报告及真实运输路段的环境信息，利用神经网络对非线性关系的高拟合度建立环境复杂度量化模型，收集真实路段下带有普通预警系统的危险品运输车辆实车数据并进行策略验证。研究结果表明:相较于市面上普通的碰撞预警系统，所提出的预警策略误警率从41％降低至8％，分类后的正确率达92％，可以较好地适应驾驶人对危险的判别和制动习惯，提高危险品运输车辆运行的安全性。      

基于改进BSA的铁路危险货物办理站点整合优化

铁路危险货物办理站点作为铁路危险货物运输基础设施之一,其选址布局、建设规模和职能分工的合理性对于提高铁路危险货物运输效率、满足运输需求和环境风险控制目标都至关重要.为了有效解决铁路危险货物办理站点整合优化的多目标选址-分派模型组合方案规模庞大、计算困难的问题,采用了改进双层模拟退火算法对此问题进行优化.算例结果显示,该算法具有收敛速度快、运行稳定的特点,能够有效解决相关问题.     

基于道路繁忙程度下的城市交通路径选择算法

针对城市公交自助查询问题,提出了一种基于交通繁忙程度下的公交选择算法。首先构建基于繁忙程度权重的公交网络权值矩阵。然后针对四种不同的公交地铁混合线路对权值矩阵进行修正。最后在此基础上建立三种实用的双目标动态模型:最少换乘下的最短时间、一定换乘忍耐下的最短时间、一定换乘忍耐下的最少花费。实验表明,该模型是解决基于整个交通网络系统不同交通繁忙程度下,用户出行选择的个体最优选择的有效途径。     

基于复杂网络的城市综合交通网络特征分析与优化研究

基于复杂网络理论与方法,结合高速公路、国省道路、铁路、水运等5个交通网络,构建南昌九江综合交通网络; 定量计算与分析除航空网络外共计5个交通网络的拓扑特征.在对各方式的交通复杂网络提出优化措施的基础上,探讨了南昌九江综合交通网络的优化设计,并给出了相应的改进建议.     

医德能否抑制过度治疗的探讨——基于信任商品视角的理论研究

为了考察医德因素如何影响医疗市场普遍存在的过度治疗,构建了一个不完全信息动态博弈的信任商品模型。在模型中,作为专家的医生其行为策略不仅取决于经济收益,同时还受医德因素的影响。结果与人的直觉并不完全吻合的是,医生道德成本的增加并不一定能减少医疗市场的欺骗行为,一些偶尔为之的医德教育不会达到改善过度治疗行为的目的。因此,治理医疗领域过度治疗的问题应该以法律约束为主,进一步加强法制建设,同时还需要进行大范围、经常性的医德教育。     

基于小波分析的全国社会消费品零售总额时间序列预测

选取2003年1月到2010年3月的全国社会消费品零售总额数据,运用小波分析及Mat-lab,SPSS软件,分析了中国近几年社会消费品发展的变化趋势,用小波方法对原始数据进行消噪、阈值化处理后进行重构,使得消噪后数据更能反映其本质及变化规律,用ARIMA时间序列模型进行建模预测,并作出了实证分析.     

基于遗传BP神经网络的非平稳时间序列预测

BP网是神经网络时间序列预测方法中最常用的网络。针对BP算法局部搜索能力强,而遗传算法全局搜索优势突出的特点,将二者结合构造遗传BP神经网络,用于非平稳时间序列预测。仿真结果表明,该混合算法不仅提高了学习效率,而且对太阳黑子数预测的准确性高于BP算法、传统统计学预测方法。