计及路网权值时变特性的全局最优路径规划

由于静态路径规划（static path planning,SPP）和滚动路径规划（rolling path planning,RPP）思想无法求解全局最优路径,提出了一种计及路网权值时变特性的全局最优路径规划方法（global optimal path planning,GOPP）。利用Vissim软件对重庆大学城某区域路网进行建模与仿真,采用改进的前向关联边数据结构存储路网拓扑关键要素及行程时间仿真数据,以此作为路径规划数据库。在此基础上,推导跨时段路段的实际权值,提出一种基于Dijkstra算法的GOPP方法。最后基于路径规划数据库,在证明经典Dijkstra算法相比智能启发式算法具有全局最优求解能力的基础上,分别采用SPP、RPP和GOPP方法在MATLAB环境下仿真得到3条规划路径,结果表明GOPP累计行程时间为1 158.7 s,相比SPP和RPP分别减少了212.7 s和57.6 s,有效验证了GOPP在缩短交通出行时间的优越性,对今后智能交通系统的发展具有一定的理论指导意义。     

矿井突水路径搜索算法及突水范围预测

为对矿井突水方向和速度以及突水范围等进行预测分析,采用无向图宽度优先搜索路径方法,以巷道节点标高为权重,给出矿井突水路径算法;通过对矿井突水方向和速度等进行预测分析,提出水灾影响范围预测方法.研究结果表明:利用宽度优先搜索算法进行水灾影响范围预测方法,可以通过突水范围和突水时间计算出突水流量,并根据突水流量计算出下一步突水范围.     

城市公交系统的最优路径搜索算法

在分析城市公交系统特点的基础上,利用改进的最短路径算法对此问题进行阐述和分析,描述了Dijkstra算法和改进的最短路径算法,并将改进的算法应用于城市公交系统中,最后用一个简单的例子进行验证。结果表明,在搜索效率上改进后的算法比Dijkstra算法好。     

基于WSN的灾难现场最优逃生路径规划

针对当前建筑灾难救援中存在的诸多亟需解决的问题,利用布设在建筑物内的无线传感器网络获取实时信息,根据灾难现场的全局环境信息及其变化趋势,建立灾难威胁模型.利用改进的蚁群算法DACA(Dijkstra antcolonyalgorithm)实现逃生路径规划:一方面有效利用Dijkstra算法的优点改进蚁群算法,另一方面通过改进信息素浓度更新机制来改进蚁群算法的性能.在动态的灾难环境中,该方法能够在建筑物处于紧急状态时给出优化的人员疏散策略,有效实现被困人员逃生和消防员营救的路径导航,减少人员伤亡,提高救援效率.     

公交网络最优路径选择算法研究

公交乘客出行路径的选择是公共交通信息查询的重要内容.依据公交线路网络的特点以及公交路径选择的需要构造了公交线路网络的数学模型,在Dijkstra算法的基础上综合考虑乘客出行的乘车习惯、线路距离、换乘次数和乘车费用等因素,并考虑了多种不同的换乘方式和不同的线路类型对选路的影响,设计并验证了能够满足多种出行特点的路径选择算法.     

基于Modpath的矿井突水应用

运用粒子反向示踪理论,根据安徽铜陵新桥硫铁矿各含水层的水文地质条件、工程地质条件,利用抽压水试验得出的渗流系数、给水度等岩性特征,针对突水水源识别问题,建立Modpath的矿井突水可视化模型,并以时步分段量化研究水源渗透规律,分析了矿井突水的水源来向、侵害范围、影响程度等特征元素。研究结果验证了突水点上层含水层的岩溶裂隙带和断裂带对突水点的重要补给关系,并且有较强的直观判别能力;模型可以清晰判别分析矿井突水现象。     

矿井突水的灾害及防治

突水是煤矿生产安全的主要灾害之一。在煤矿生产实践过程中，提出一套合理的坊治水措施，以减少矿井正常涌水量，降低生产成本，合理回收煤炭资源，预防和消除矿井水对煤矿建设和生产的影响，保证煤矿的安全生产。     

基于KPCA-PSO-RBF-SVM的矿井突水水源识别模型

为对矿井突水水源进行识别以减少矿井突水事故的发生,提出了粒子群(PSO)结合RBF核参数优化的SVM模型,并使用核主成分分析法(KPCA)对选取水源特征指标进行高效降维.根据水源离子敏感性选取了8种水化学指标(K~+、Na~+、Mg~(2+)、Ga~(2+)、HCO_3~-、Cl~-、F~-、SO_4~(2-))作为突水水源识别特征参数.使用基于最大方差关联度准则的核参数选择方法并结合粒子群算法构造参数优化算法,使用参数优选后的支持向量机模型对90组突水水源识别训练数据进行模型训练,用其余32组数据进行测试,模型实测效果与Logistic模型、PCA-Fisher模型以及PSO-SVM模型进行对比,结果表明:采用径向基核函数优化的支持向量机模型能够选取较优参数,模型实测平均准确率为93.75%,误差明显低于其他模型,证明了该模型能精准且高效地识别矿井突水水源.     

深圳应急指挥中心的最优路径规划技术研究

深圳应急指挥中心是一个集指挥、控制、通信、情报、刑侦、探测预警和综合保障为一体的现代化电子信息集成系统,在使用最优路径规划技术上作了很好的尝试.从路径规划的基本原理入手,介绍基于数据结构的最短路径搜索的高效实现方法,并从缩小搜索空间和按地图分层分级搜索的应用策略出发分析路径规划算法.结合深圳的实际情况,给出引入了基数堆、启发式搜索和分级搜索后的路径规划改进Dijkstra算法,提供一个具有很高参考价值的规划技术应用研究.     

基于Dijkstra算法的最优路径搜索方法

针对传统Dijkstra算法在应用中存在的不足,提出了一种基于Dijkstra算法的最优路径搜索方法.该方法设计了区域限定模型,以避免大量无用结点参与计算带来的时间和空间的浪费.在此限定区域内使用优化的存储结构实现了含有启发式信息的搜索策略.路网实验结果表明,应用启发式搜索策略使搜索的路径结点总数和计算时间明显减少,搜索过程能够快速地趋于目标结点.     

矿井突水模型试验顶板离层破断数值模拟研究

针对矿井突水模型试验中的顶板离层破坏,用有限差分程序(FLAC)中的interface单元模拟层理面,开展流-固耦合模拟研究.实现了对矿井突水模型试验中顶板离层破坏和突水全过程的模拟,模拟结果较好地刻画出煤层开采后顶板岩层从沉降、离层直至垮塌突水的整个过程,能有效反应出矿井突水前顶板围岩位移急剧增大,渗压先增大后迅速降低的过程.同时将计算结果与试验监测数据进行了对比,二者吻合较好,表明所用的方法能够正确模拟矿井突水和顶板破断过程,该方法可以为矿井顶板离层破断突水等问题提供数值基础和相关前兆参数.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

矿井突水水源判别的改进ESN神经网络模型

针对水化学特征相似的水源类型,采用传统的预测模型难以准确判别。运用水化学成分分析法和FCM聚类分析法对26个典型的水源样本进行相似度分析,并提取了4个相似度较高的水源样本作为待测样本,将其载入一种基于阻尼最小二乘正则化方法的GA_ESN判别模型,并与改进的GA_BP和标准GA_ESN模型的判别结果进行对比。结果表明:改进的GA_BP判别模型效果最差,预测准确率只有50%;标准GA_ESN模型的回判准确率和预测准确率均达到100%,但其判别精度对模型的复杂程度要求较高,且易出现过拟合问题;而改进的GA_ESN判别模型能够弥补上述模型的不足,不仅简化模型训练过程,还能提高水源的判别精度。因此,该模型可作为一种快速有效判别矿井突水来源的新方法。     

SYT电磁波法探查矿井突水地质条件的应用研究

矿井突水是煤矿生产中危害性很大的地质灾害,一旦发生,在治理过程中需要准确了解突水通道的位置以及矿井赋水状况,通常运用地质、地球物理以及钻探的方法来确定突水的水文地质条件。SYT电磁波法接收反射回来的带有地下地质信息的电磁波,根据含水层特殊的物性特征,对采集的数据经过特殊的处理,从而得到反映地下含水层物性特征的曲线和柱状,就可以用来判断突水通道及富水性。通过对牛儿庄矿小窑巷道位置突水的探测研究,为下一步注浆堵水工程钻孔井位设计提供了比较可靠的物探、地质依据。     

煤岩体突水通道骨料灌注运移堆积机制试验

为揭示突水通道中骨料运移堆积的演化规律,开展了动水条件下骨料灌注试验,得到了骨料的初始沉积位置、堆积体形成方向以及堆积体极限堆积高度与水流速、骨料灌注速度等影响因素的内在关联。结果表明：在1.0 m/s高流速动水环境中,骨料堆积体形成方向为先逆水流方向生长至投料孔底后转为顺水流方向生长;在0.3 m/s低流速条件下,采用口径36 mm漏斗投料同口径18 mm相比,骨料灌注总量相同时,其堆积体的极限高度提升了41%。基于数值力学模型——计算流体动力学-离散元方法(computational fluid dynamics and distinct element method, CFD-DEM),研究了骨料灌注期间突水通道内流场的时空分布特征以及骨料堆积体的过水阻力作用对突水通道内静水压力的影响机制。     

基于最小费用/可靠性比值路的物流配送中心选址问题

费用和可靠性是评判一个物流系统是否优良的两个重要指标．一般要求从配送中心到各配送点的运输费用尽可能低,而可靠性则要求尽可能高．讨论了在时变环境下的物流配送中心选址问题,要求从配送中心到各配送点的费用／可靠性比值之和达到最小．模型中考虑的费用和可靠性都是时间的函数．该问题是NP完备的．且给出了求解该问题最优解的一个拟多项式算法．     

建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型

基于煤矿底板突水机理分析,利用BP神经网络具有分布式记忆、自学习、自适应性等特点,建立煤矿突水预测模型.实例表明,神经网络可以取得满意的预测精度,预测的结果更加可靠.     

试论矿井水资源化与矿区水资源优化配置

我国煤矿区水资源匮乏,矿井水资源化意义重大。探讨了矿井水资源化的相关概念,详述了矿区水资源质量评价内容和方法,介绍了矿区供需分析预测及矿井水资源化可行性研究程序和方法,提出了三种矿区水资源优化配置模式及研究方法。