城市轨道交通动态客流分配仿真方法研究

根据轨道交通网络存在大量换乘路径的特点,改进深度优先搜索算法得出站点间换乘路径的有效出行时间。基于自动票务收集系统(automatic fare collection system,AFC)数据得到的乘客进出闸机时刻,利用仿真方法确定乘客与列车在时间和路径的接续关系,同时考虑始发乘客和换乘乘客路径选择行为的差异,将二者区分配流。动态更新先到乘客利用换乘路径的出行时间,并以更新后的时间作为后续出发乘客的路径选择依据。结果表明,该仿真方法可以有效反映乘客的出行过程,具有较高的配流精度。     

机场航站楼客流计算机仿真研究

航站楼的客流特性对航站楼的规划设计与运营管理等起着重要的决定作用。本文通过对航站楼的客流特性分析。应用面向对象方法，建立了航站楼客流仿真系统的对象模型。动态模型以及功能模型。利用VisualC 6.0等开发实现了航站楼客流仿真系统，初步应用表明，研究了切实可行的。     

大型活动下配合城轨交通客流集散的公交调度

基于城市客运交通一体化背景下的大型活动客流集散需求特征,研究了公共汽车交通配合轨道交通客流集散的调度决策问题,分别针对本线运行模式及跨线运行模式建立了独立调度模型和集中调度模型并设计算法.最后结合2010上海世博客运交通组织给出优化算例. 案例计算结果表明,模型具有较强的实用性,能一定程度降低公交企业运营成本、提高“轨道－公交”多模式公共交通系统的运输效率.     

基于支持向量机方法的轨道交通乘客旅行时间短时预测方法研究

目前,北京市已建成总长456km的轨道交通网络,41个换乘枢纽,已基本形成网络化运营,轨道交通在北京公共交通系统乃至城市交通系统中发挥越来越大的骨干作用. 同时,由于北京城市空间调整,城市交通出行活动中心有随城区扩展外移之势,轨道交通出行旅行时间越来越受到关注. 因此,本文研究基于历史数据的轨道交通乘客旅行时间预测方法,引入支持向量机回归模型,并针对预测算法中模型参数的选择问题,提出基于遗传算法的预测模型参数寻优算法,用以提高预测精度. 最后选取实际轨道交通运营线路的动态信息进行计算,预测结果误差小于10%,获得了较高的精度. 生成的旅行时间预测信息,通过乘客信息系统的发布,能够有效减少旅客换乘走行与等待时间,均衡网络客流分布,提高轨道交通网络运营效率.     

2010′上海世界博览会园区客流集散枢纽选址研究

介绍了上海世博会概况,进行了上海世博会园区交通区位及客流特点分析,给出了上海世博会园区客流集散枢纽的定义和选址原则、评价指标体系及客流集散枢纽方案,用层次分析法对上海世博会园区客流集散枢纽方案进行了排序.在不同的资金条件下,根据决策者的意愿,方案的排序可以变更.     

城市轨道交通网络客流分配模型和算法综述

城市轨道交通网络客流分配是推算客流分布的基础理论方法.本文首先介绍了既有的城市轨道交通客流分配模型,从客流分配建模中的网络建模架构,乘客出行行为假设和客流分配原理三方面对比分析了既有研究的模型特征.在分配模型分类的基础上,重点阐述了客流分配算法中的网络路径搜索、分配模型求解和客流行为模拟和分布仿真算法的研究进展.最后,提出了我国城市轨道交通客流分配在网络化运营新形势下的研究展望.     

轨道交通换乘站密集客流应急疏散仿真研究

轨道交通作为城市重要的公共交通方式之一,其安全运营至关重要。以重庆两路口轨道交通换乘站为例,根据实地调研获取的人员流量数据及空间结构特征,构建多层次轨道交通换乘站仿真模型,针对火灾、爆炸等突发事件,使用AnyLogic软件对站内人员的疏散过程进行仿真研究,包括疏散路线和疏散时间。研究目的是检验轨道交通换乘站应急疏散能力,并为其应急疏散策略制定提供有效借鉴。结果表明,案例中人员疏散到安全区总用时338 s,符合《地铁设计规范》“6 min”疏散时间要求,所提出应急疏散策略对实际管理工作具有借鉴意义。     

组合预测贝叶斯方法研究

本文研究了组合预测的基本理论，提出了有效的最优权重确定方法。基于贝叶斯理论分析，在相当一般的条件下，本文推导了非线性组合预测方式。该组合具有相当一般性并将传统算术加权平均、几何加权平均等组合预测方式作为特例。实例分析证实了本文方法的有效性。     

组合预测方法在粮食单产预测中的应用

组合预测是利用各种预测模型所包含的独立有用预测信息来对事业未来发展趋势进行预计，估测的过程。通过粮食单产预测实例，论证了组合预测方法是一种比单一预测方法具有更能收到料好预测效果的佳法。     

组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用

提出了一种组合预测方法，以预测偏差编对值和小为标准，用线性规划确定组预测权系数的最优加权算法，对浙江省的粮食产量进行了预测分析，结果表明，此模型具有较高的精度。表3，参6。     

调和平均组合预测方法的进一步研究

对调和平均组合预测两种不同的组合权系数估计方法,通过大量的仿真预测实例进行了对比分析,得到了明确的结论,为调和平均组合预测方法的正确应用奠定了基础。     

装备群保障规模预测方法研究

从装备使用任务要求入手,围绕装备使用任务活动和装备保障活动进行分析,提出了装备使用任务活动频率及装备保障活动频率的计算方法,分析了保障资源在这些活动中的使用特点,将装备保障资源分为消耗型保障资源和占用型保障资源,通过描述装备保障资源在活动中被占用或被消耗的定量关系,对保障资源数量进行计算,进而根据这些资源的重量及体积参数,建立了装备群保障规模预测模型,可以根据装备群的使用任务要求对装备群保障规模进行预测.并以实际应用案例加以佐证,为装备系统部署性分析提供了方法和范例,为保障系统设计要求的制定与评估提供了重要参考依据.     

基于BP神经网络的预测方法应用研究

在分析神经网络用来预测的特点基础上,采用ＢＰ神经网络方法对浙江省未来若干年的茶叶产量进行预测,并将其预测结果与采用灰色系统方法预测的结果进行比较分析,表明该方法的预测效果较好,可以用来对经济作物的产量进行中短期预测。     

面向换乘行为的城市公交客流分配及应用

随着大城市"城外居住、城内上班"这种生活-工作模式的普及,居民出行距离延长引起公交半径的增加,换乘就不可避免。针对这一现实需求与公交网络的特性,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径定义,重点分析了乘客出行行为符合马氏决策过程的"无后效性",详细给出了出行过程中涉及的状态-行动空间及状态转移概率,建立了基于马尔科夫链的非平衡公交客流分配模型,设计了相应的算法。最后,以成都市部分公交网络的实际运营数据为例,对模型和算法进行实例验证,并根据配流结果对参数进行了敏感性分析。     

一种飞行数据预测方法

为了解决实际飞行试验中机载系统与GPS采样率频率相异,难以对飞行状态实时估计和性能导航进行计算等问题,通过对GPS进行预测来对数据统一化处理.如果机载系统采样频率是GPS的整数倍且GPS输出时间对应于机裁系统采样时刻,给出了一种基于模型的预测方法.对于一般情况,采用了时间序列的混沌多项式预测模型,对实测数据进行相空间重构的基础上,选取最优邻近点进行预测.实际飞行试验数据分析结果表明,给出的预测方法是有效的.     

基于中心度的中国航空客流网络抗毁性分析

以中国航空客流为样本,运用复杂网络理论,构建中国航空客流网络,并论证其系统结构特性。从点度中心度、中间中心度和接近中心度角度确定网络的关键节点,采取基于3个中心度的蓄意攻击方式,根据网络整体效能和簇系数两项指标及其下降率的变化情况,对网络的抗毁性进行了实证分析。在可视化视角下,对比分析3种蓄意攻击方式下航空客流网络结构的变化情况。研究表明:目前中国航空客流网络面对3种蓄意攻击时,网络抗毁性较弱,结构呈现出不同的变化,为此应分别从3个中心度角度出发,着重确保网络关键节点的安全,增加更多的功能不同的关键节点,优化航线网络结构。     

城市轨道交通车站到达客流时间间隔分布拟合

采用7个常用分布和“通用性与解析性较好”的相位分布 （phase-type distribution,PH） 稠密子集混合埃尔朗分布 （hyper-Erlang distribution,HErD） 对多个车站的出入口到达客流时间间隔的统计分布进行拟合,得出HErD 的拟合效果最佳,并给出了各种分布的适用性. 然后抽取出HErD的拟合参数分析其变化规律,结果惊奇地发现： 该分布的参数只与变异系数有关,当变异系数小于1 时,该分布由一个指数分布 （exponential distribution,ED） 和一个4阶埃尔朗分布 （Erlang distribution,ErD） 混合而成,其中ED 的混合比例与变异系数的平方成Power函数关系： 当变异系数大于1 时,该分布由两个ED混合而成,其中一个的混合比例与变异系数的平方成S函数关系. 由此,HErD 的参数被简化成两个尺度参数. 最后给出了通过易于获取的高峰客流量和超高峰系数确定这两个参数的实用方法.     

基于ARMA模型的故障率预测方法研究

在对比多种时间序列模型的基础上,结合故障率预测的特点,得出了自回归一移动平均混合模型(简称ARMA模型)是其中最适用于使用阶段故障率预测的方法这一结论.给出了基于ARMA模型的故障率预测的基本思想、预测模型、实施步骤,并按此法对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,说明ARMA模型适用于故障率预测,且预测结果准确性较高.     

分布式模型预测控制方法的研究

对分布式模型预测控制的相关领域进行评述,从应用角度对分布式模型预测控制进行分类,分析了模型结构的分解方法,控制问题分解及各控制子问题的求解方法,以及各控制器之问如何交换信息以取得最优解.概述了不同分布式模型预测控制策略的系统分析成果,对现有研究的不足进行了评述,提出了分布式模型预测控制算法的进一步发展方向.