终端区空中交通管制运行品质综合评价

为定量评价繁忙终端区空中交通管制运行品质,以成都终端区为研究对象,针对单跑道终端区,建立了包括管制业务量、安全性能、效率性能、工作负荷及交通拥挤度的管制运行品质定量评价指标体系.根据专家意见选取20个相对独立的指标,给出了基于主成分分析法的综合评价方法.采集覆盖一周每日繁忙时段10:00～22:00的84个样本,得到各时段的管制运行品质综合评价结果.经K-均值聚类分析及实际运行表明,本文方法可行,评价结果与实际情况相符.评价结论为终端区的运行策略优化提供了依据.     

基于BP神经网络的港口矿石码头效率评价

为了改善港口矿石码头效率综合评价方法,在已有研究成果的基础上,建立了新的综合评价指标体系。基于BP神经网络原理,构建了港口矿石码头效率评价模型。针对我国港口矿石码头效率状况,选取10个样本进行BP神经网络训练,并确定网络模型为7×6×5型结构。运用该评价模型对16个港口矿石码头效率评价,并与改进DEA方法的评价结果进行比较,两个结果基本一致。     

基于正态云模型和模糊层次分析法的列车通信网络性能评估方法

为保证高速列车安全、可靠运行,研究了列车通信网络性能评估方法;综合考虑列车通信网络的实时性、可靠性和服务质量,建立了合理的列车通信网络性能评价指标体系,采用模糊层次分析法确定列车通信网络性能评估指标的权重;考虑列车通信网络评估过程中具有不确定性,构建了基于正态云模型和模糊熵的二维评估模型;建立了基于交换式以太网的大容量和高可靠性列车通信网络仿真平台,获取各指标样本数据,运用二维评估模型计算各指标的隶属度,依据模糊理论最大隶属度法则确定列车通信网络性能等级。研究结果表明:在列车通信网络状态良好时,60%评估样本的网络性能等级为Ⅰ、Ⅱ级,在网络丢包率和误码率较大时,40%评估样本的评估等级为Ⅲ、Ⅳ级,表明二维评估模型能够有效地反映列车通信网络状态;与仅运用模糊综合评价法相比较,两者的评估结果基本一致,反映了二维评估模型的准确性;模糊综合评价法不能消除评估过程中不确定性因素的影响,从而导致评估结果缺乏精确度,因此,提出的方法更适合于列车通信网络性能评估。      

基于变异系数的EWM-G1管制运行效率主客观综合赋权评价方法

对管制运行效率进行科学合理地评价,是提升管制运行效率的前提条件。本文针对管制运行效率评价问题,充分考虑投入、产出、资源利用以及资源配置等因素,建立管制运行效率评价指标体系;之后,基于指标变异系数对主客观赋权信息进行综合,提出基于变异系数的EWM-G1管制运行效率主客观综合赋权评价方法;最后,选择某区管中心六片管制扇区,作为六个管制单位,验证本文所提出的管制运行效率评价方法的可行性。     

基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型

将模糊理论与神经网络技术相结合,建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型;网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法,经过265次学习,确定了网络各层参数值,得到了网络的收敛解;最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明:拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种;采用动态BP算法对网络进行计算时,网络的收敛速度优于常用的BP算法;训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断,可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。     

���й�ʡ����п��˳���������������ǿ�ȷ���

由于不同管制目标下的城市客运出租汽车数量管制绩效存在差异,为掌握省会城市客运出租汽车数量管制强度,将人口拥有率、建成区面积拥有率、公交客运量比率、GDP拥有率、道路面积拥有率和对外客运量比率作为分类指标,运用模糊-均值聚类法对中国省会城市客运出租汽车的数量管制强度进行分类,进行Matlab 7.0编程,经聚类有效性分析和F-统计量检验后获得最佳分类方案.结果表明,将31个样本城市的客运出租汽车数量管制强度分为低、较低、中、较高、高5个等级最佳,分类结果为建立出租汽车数量调控模型奠定了基础.     

砼强度的BP网络模型

通过分析影响砼强度的因素,建立了一个3层的BP网络模型,在对样本进行分类和标准化处理后,进行了BP网络的训练和仿真,其结果表明:应用所得到的BP网络对于砼强度的预测值计算相对于实测值具有满足工程要求的精度.     

用人工神经网络评价边坡稳定性

对人工神经网络及BP网络模型作了简要的介绍，利用BP网络模型对边坡稳定性进行了预测，并对其中的参数选择，数据收集与处理，构造网络模型等问题进行了深入探讨，实例计算表明，通过样本的训练检验，利用人工神经网络方法对边坡稳定性的预测取得了比较满意的效果，为今后此类边坡稳定性的评价提供了可借鉴的方法．     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%.      

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.     

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标；采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级；结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型，实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%，采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器，且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度；集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型，识别方法符合实际且具有应用价值.     

基于数据包络分析的单向交通网络运行效率评价

为了缓解交通拥堵和提高单向交通网络的运行效率,建立了基于数据包络分析法的评价模型并对其影响因素进行分析。首先确定了单向交通网络的运行效率评价指标,然后将路网结构和路网运行状况分别作为输入与输出变量建立了评价模型,选择路网级配水平、非直线系数、路网密度等指标作为投入指标层,路网平均饱和度和车辆绕行时间作为产出指标层。基于该运行效率评价模型对南京市某街区的单向交通网络运行效率进行分析,发现所提供的组织方案可实现该路网运行效率最优。最后,通过Vissim 数据显示功能对评价模型的有效性进行了验证。案例研究结果表明,采用Z形和C形走向的交通组织方案可使模型的运行效率达到最佳;适当提高支路网密度可使区域单向交通组织得以有效优化。     

空中高速路交通流的跟驰现象及流量模型

为研究下一代航空运输系统空中高速路的流量模型,针对连接远程、繁忙航线城市对的空中高速路具有航路单向、无交叉、有性能限制、高密度运行的特点,以下一代航空运输系统的运行规则为基础,基于跟驰理论,对单层航路建立了空中高速路交通流微观跟驰模型.通过对空中交通流量密度关系的分析,扩展出空中交通流的宏观流量模型,该模型可用于航路流量优化、安全分析和航路容量评估等.计算结果表明:由微观跟驰模型得出,运行于空中高速路上的航空器间隔越小、速度越快、后机反应强度越小,后机相对于前机的跟驰反应就越强烈;由宏观航路流量模型得出,飞机流中航空器间隔越小、起始速度越大,流量变化就越明显.      

定量化交通网络效率评价方法比较

比较了既有定量化交通网络效率评价方法, 考虑了网络结构、交通需求、出行选择和出行成本等因素, 分别从解析计算、固定网络结构下交通需求对网络效率的影响规律和固定交通需求下网络结构对网络效率的影响规律方面, 研究了3种评价方法的评价结果合理性, 总结了不同方法的优缺点和适用范围。比较结果表明: 赋权网络运行效率计算方法(方法1) 未考虑交通网络拥挤效应, 计算的网络效率是交通需求的单调函数, 不能用于交通拥挤网络; 交通拥挤网络效率计算方法(方法2) 能适用于拥挤网络的效率评价, 但在需求不变的前提下, 计算的效率是OD间连通路径数的单调递增函数, 不能反映网络结构对交通网络效率的影响规律; 交通网络效率计算方法(方法3) 能更加真实地反映交通网络结构、交通需求、出行成本与出行选择对网络效率的综合影响效应, 而且采用该方法计算的网络效率能够与交通网络中的“Braess”诡异现象进行相互解释, 证明了该方法在评价交通网络的实际运行绩效方面具有相对更好的合理性; 在固定结构的交通网络中, 总存在一个交通需求量, 使采用方法3计算的网络效率最大; 在固定需求的交通网络中, 总存在一个网络结构, 使采用方法3计算的网络效率最大。      

基于物元分析法的综合交通系统服务水平评价

城市交通作为维持城市正常运转的运输系统起着至关重要的作用.但如何评价城市综合交通系统,目前相关的理论和方法都还不成熟.文中以评价城市综合交通系统总体服务水平为目标,在建立综合交通系统服务水平评价指标体系的基础上,应用物元分析法量化这些评价指标,把城市综合交通系统作为一个待评的多维物元,建立物元分析与评价模型进行评价分析,并通过一个评价实例说明该方法的应用过程,由此验证该方法的有效性和可行性.     

基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型

城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达 90%以上,与其他 4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.     

扇区空中交通风险态势网络建模与演化特征

为了准确感知空域内空中交通运行态势,提升飞行运行效能,研究了扇区空中交通风险态势的网络建模方法和演化特征,基于实测数据验证了方法的可行性与有效性;在扇区内以活跃航空器为网络节点,依据航空器位置偏差下的冲突关系构建连边,建立空中交通风险态势网络,利用连通分量的概念定义并识别网络内的航空器集群;基于航空器集群特征构建状态向量,进一步划分空中交通风险态势模式;以分类后的态势等级时序为基础,针对各模式的样本进行持续时间分析及建模,讨论了单一态势模式的生存特性与多模式间转移行为的偏好水平;为了验证方法的有效性,以广州管制AR05号扇区的实际数据为样本展开分析。研究结果表明：低风险至高风险模式的生存特性差异明显,平均生存周期分别为82.49、118.11、75.77、90.51 s,中等风险模式是估计生命周期最长且生存率最高的模式;在模式迁移的过程中,集群数目与规模相对简单的风险模式主要表现为前向可达性较高,而回迁及跃迁概率低于0.05;复杂程度较高的风险模式则表现出了较为明显的回迁行为,且概率会随着时间步长的增加(30、60、90、120 s)逐渐趋于稳定。可见,建立的空中交通风险态势网络模型能...     

������ع�-BP ������Ĺ��ƹ�������Ԥ�ⷽ��

基于空中交通复杂程度刻画管制工作负荷是当前空中交通管理领域的研究热点。本文采集了厦门空管站的雷达数据,计算得出10个空中交通复杂性评价指标数值,通过共线性诊断发现复杂性指标间存在较强的多重共线性。在利用岭迹图对复杂性评价指标进行筛选的基础上,建立岭回归—BP神经网络组合模型对管制员工作负荷进行预测,并通过实测陆空通话数据进行验证。结果表明,本文提出的岭回归—BP神经网络组合模型收敛速度快、训练时间少;组合模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对相对误差等4项性能指标都相对较小,预测精度较高。     

成都市城市公交线网分级规划思考

随着城市的城乡一体化进程的加快，城市的客运交通也应实现城乡基础上的公交一体化．由于城市形态不同、城镇发展水平不同，带来不同层次的交通需求，由此，提出公交线网分级规划的思考．本文采用城市公变线网三级划分方法，并提出了骨干公变线路的走向搜索法和分级线网规划方法；最后根据公交线网分级规划的特点，提出一组评价公交线网分级规划的指标体系和评价方法．