基于仿真的铁路旅客列车提速潜力分析

介绍了我国铁路近年来在提高旅客列车运行速度中的措施,提出了旅客列车运行过程中采用目标速度策略对其进行控制的思路及算法.通过对该策略的详细分析,从列车牵引计算的角度出发,利用作者开发的计算机仿真系统,对京广线旅客列车再提速的可行性进行了具体研究,得出当前条件下京广线部分区段内旅客列车存在一定的提速空间的结论.     

城市间旅客列车的票价与流量的灵敏度分析

首先应用Logit分离模型得出城市间不同交通方式 (包括铁路和公路 )的客流量 ,在此基础上 ,提出了一个铁路客流量在不同旅客列车之间的均衡分配模型 .然后用灵敏度分析方法分析了票价因素对于不同旅客列车客流量变化的影响关系 .最后用一个实际例子 ,来说明灵敏度分析方法在多模式运输条件下的应用 ,即如何得出不同交通方式竞争条件下 ,铁路客运中不同旅客列车的旅客票价与其客流量之间的相互关系 .     

基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测

为准确预测地铁客流量,以便更好地进行车辆调度和站点管理,提出一种基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测方法.通过分析地铁客流数据,发现地铁的日客流发展模式具有一定规律;针对该发现,提出一种基于误差变化率计算的自适应K值获取算法,自动获取合适的K值以提高预测算法的普适性.最后以广州火车南站地铁站为例进行实例分析,结果表明:所提出的方法同时适用于节假日与非节假日两种不同交通模式的地铁客流预测,平均预测精度在90%左右,具有较好的应用推广价值.     

基于PSO-LSSVM算法的城市轨道交通断面客流量预测

为提高城市轨道交通服务水平和利用效率,针对非高峰期乘客等候时间过长、高峰期车厢满载率过高、列车运能浪费等现象,急需对具有非线性和随机波动特征的轨道交通最大断面客流实时准确预测,从而动态调整列车行车计划.首先,采集2017年4～6月份西安市轨道交通2号线全日分时段断面客流量为数据基础,将断面客流量划分为工作日、周末以及节...     

基于SOR-LS-SVM算法的公交站点客流量预测研究

公交站点客流量情况的及时准确预测对提供更可靠的公交服务和节省公交公司的运营成本是非常重要.首先对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的SOR-LS-SVM学习算法.该算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.然后利用SOR-Ls-SVM算法对公交站点的客流量情况进行预测和模拟.实验结果表明改进的SOR-LS-SVM算法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果.     

铁路枢纽列车运行图结构的数据管理与维护

分析了铁路枢纽地区线路结构 ,研究了具有多径路特点的枢纽列车运行图结构的自动生成算法 .根据该算法编制的计算机程序 ,可实现对多径路铁路枢纽列车运行图系统中的车站、区间、列车运行径路、车站进路、列车时刻表等数据的一体化、可视化管理 .     

基于自适应惯性权重优化后的粒子群算法优化误差反向传播神经网络和深度置信网络(DBN-APSOBP)组合模型的短期旅游需求预测研究

旅游需求的精准预测对于旅游景区资源调度和管理有着重要作用。单一的浅层学习算法无法很好地拟合旅游客流量的特征,针对上述问题,本文通过组合深度学习和浅层学习算法,同时结合网络搜索行为数据,建立深度置信网络和利用自适应惯性权重优化后的APSO去优化BP神经网络——APSO-BP的组合预测模型,用DBN模型对原始非线性客流量数据预测,再对DBN模型预测所产生的残差建立APSO-BP模型进行预测,将二者预测值合成后得到最终的预测值。通过实验证明了该组合模型能够较为准确的拟合客流量数据特征,有效地提高了预测精度。     

京沪高速铁路高中速列车到发时间域的计算方法

在影响旅客列车运行图编制质量的因素中,列车的始发、终到时间范围是最重要的因素之一,该时间确定的合理与否,直接影响到旅客列车的上座率和服务质量.对于以提高旅客列车服务质量为目标的高速铁路运输组织,合理计算跨线中速列车始发、终到时间范围显得更为重要.论文以基于网状线路高速铁路高中速列车行车组织模式为前提,研究了跨线中速列车在既有线始发、终到时间范围的计算方法.该方法已经应用于计算机编制京沪高速铁路列车运行图系统中,仿真结果证明了计算方法的正确性和实用性.     

面向拥堵传播阻断的城轨站点分类

针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.     

基于自适应惯性权重优化后的粒子群算法优化误差反向传播神经网络和深度置信网络（DBN-APSOBP）组合模型的短期旅游需求预测研究

旅游需求的精准预测对于旅游景区资源调度和管理有着重要作用。单一的浅层学习算法无法很好地拟合旅游客流量的特征,针对上述问题,本文通过组合深度学习和浅层学习算法,同时结合网络搜索行为数据,建立深度置信网络和利用自适应惯性权重优化后的自适应惯性权重优化的粒子群算法(APSO)去优化误差反向传播神经网络(BP)神经网络——APSO-BP的组合预测模型,用深度置信网络(DBN)模型对原始非线性客流量数据预测,再对DBN模型预测所产生的残差建立APSO-BP模型进行预测,将二者预测值合成后得到最终的预测值。通过实验证明了该组合模型能够较为准确的拟合客流量数据特征,有效地提高了预测精度。     

基于上下车人数的公交客流起迄点估计方法

自动计数器(APC)系统可自动采集大量乘客上下车数据.APC数据以聚集的方式表示公交乘客起迄点(OD)交通流,因此,可用于估计公交OD交通流.据此,提出基于APC数据统计分布的公交乘客起迄点交通流估计模型,并开发高计算效率的HEM(heuristic expectation maximization)算法.在模型评价比较中,考虑了APC样本量、APC测量误差和OD调查样本量对OD估计精度的影响.结果表明,HEM法比传统方法更有效地利用APC数据,OD估计精度更高.另外,HEM法在计算效率和估计精度两方面都优于近年来新提出的基于仿真的OD估计方法.     

城市轨道交通线路客流分布的实时预测方法

为准确计算轨道交通线路客流实时分布的各项参数,首先提出了各时段进站乘客的起讫点(OD)分布预测方法,然后在分析了站台与列车之间客流交换规律的基础上提出了站台—列车客流交互模型.最后,提出了轨道交通线路客流分布的实时算法,并通过实例验证了该算法的实用性.     

基于局部对称性及灰度统计特征的人眼定位方法

为了兼顾人眼定位方法的准确率和实时性,提出基于局部对称性和灰度统计特征的人眼定位方法。该方法结合了模板匹配与对称变换的思想,利用了人眼灰度统计信息,取得了较好的效果。通过仿真实验表明:算法在满足算法定位准确率的同时,具有较好的实时性,因为其算法复杂度相对于模板匹配法和基于学习的方法大大降低。     

城市公共交通走廊动态客流分析模型

为了科学分析和评价城市公共交通走廊的客流流动规律,研究了走廊内乘客对于出发时刻及交通方式选择的问题,提出了城市公共交通走廊动态客流分析模型.模型主要由乘客出发时刻和交通方式选择组合动态均衡分配模型,以及乘客出行负效用模型两部分构成.在此基础上,设计了一套启发式算法求解该模型;并以上海市的跨江公共交通走廊为案例,验证所提出的模型和求解算法.研究结果表明,该模型能够真实反映城市公共交通走廊内客流的时空分布情况,以及行程时间、拥挤度及出行费用等因素对乘客出行选择的影响.所提出的模型可为城市公交走廊内各公共交通方式的合理搭配、运输组织模式优化提供决策支持.     

客运专线列车开行方案的优化方法研究

通过分析客运专线列车开行方案的特性及其确定过程,提出了通过车流合并来确定和优化列车开行方案的方法.给出了车流合并的概念,研究了车流合并对运输组织的影响并提出了车流合并的原则;设计了合并车流的数据结构及相关计算机算法,并结合实例进行了验证.     

城市客运走廊公交行车间隔协调优化方法

为协调城市客运走廊公交线路运输能力,提出了一种公交线路协调调度模式,建立了以客运走廊运输服务效率最大化为目标、以公交基础设施通行能力限制和客运服务水平条件为约束的公交行车间隔优化模型.原问题转化为组合优化问题后,采用遗传算法进行求解.案例应用结果表明该方法有利于集约化配置客运走廊公交运能资源.     

旅客列车垃圾投放量空间特性分析

铁路实行旅客列车垃圾的袋装收集和定点投放后,制定旅客列车垃圾指定投放站处理设施规划成为亟待解决的问题之一．本文运用数理统计学原理和抽样调查等方法,测定各类列车单位时间垃圾发生量;建立节点统计模型,测算全路垃圾指定投放站的垃圾投放量,分析垃圾投放量的空间特性;并在其基础上提出我国铁路旅客列车垃圾治理对策建议     

面向长途客运公交化服务的高速公路网路径选择优化模型

摘要：现代交通运输系统及城镇化发展,推动了地区性的共城市化,促进了市郊及城际客运交通需求的持续增长。高速公路作为全国公路网的最重要组成部分,不但是社会经济发展的主动脉,在长途旅客运输中也发挥着重要的作用。为了对高速公路长途客运中的公交化服务问题进行研究,本文建立了以高速公路为载体的长途客运公交化服务优化模型,并采用Dijkstra算法对模型进行求解。研究结果表明：通过运用本文所构建的模型及算法能够得到不同需求状态下的最优方案,从而找到服务效率最高的路径。本项研究可以为长途客运公交化服务水平的提升提供理论支撑。     

运行延误下地铁换乘站多线协同客流处置方法

提出列车运营条件下城市轨道交通换乘站多线协同大客流处置方法.首先分析了换乘站站台客流构成及其变化规律,基于对乘客整体影响最少的目标构建多线协同大客流处置模型,满足站台乘客安全约束,然后利用遗传算法求解得出合理的相邻线路列车跳停方案.最后以实际换乘站为背景,进行案例验证分析,说明该模型的应用过程,并表明模型具有有效性.     

河南省公路客流空间运输联系强度分析

根据河南省公路客流的O-D数据,运用运输联系强度模型,对河南省空间运输联系强度进行了模拟.模拟结果与实际情况基本一致,并揭示了空间相互作用规律.结果表明,郑州市在客运联系中地位突出,是河南省公路客流联系的重心.而豫东和豫西、豫南和豫北的联系则较为松散.豫北各地市的内部联系紧密.