基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

铁路货运运到期限保障技术

21世纪以来,我国铁路运输面临其他交通运输方式的挑战愈发严峻,重点体现在货物运到期限上。由于我国铁路货运运到期限难以保证,从而我国铁路运输行业的发展受到极大抑制。本文首先分析了我国铁路货运运到期限存在的问题,接着对运到期限准点率不高的原因进行了致因分析,最后提出一系列改进途径和保障措施以保证我国铁路货运运到期限。     

当前铁路货运面临的形势及应采取的对策

铁路货物运输是一个复杂的系统,需要从各个环节入手进行根本上的改进,只有把握好货运组织全过程中的每一个环节,才能真正实现铁路货物运输的效益最大化,最大限度地满足货主对运输过程中质和量的要求,树立铁路企业高效快捷的新形象,从而提高市场份额,增强竞争力。     

阔大货物运输安全分析

阔大货物运输在铁路货物运输过程中占有重要地位。本文首先论述了阔大货物所受惯性力具有随机性的特点,在此基础上采用概率统计理论,建立了单位惯性力分布规律,给出了相应的计算方法。通过惯性力分布规律,建立了阔大货物运输安全模型,给出了阔大货物运输失稳的分析方法．在此基础上,通过建立阔大货物加固力平衡方程,给出了加固力分布函数,...     

铁路集装箱旅客化运输系统开行方案研究

针对铁路集装箱旅客化运输系统开行方案编制问题,采用基于备选集的优化方法,同时结合货物运输组织特点,规定了箱流物理径路和运输方案的唯一性.在考虑箱流守恒、箱流换乘、箱流运到期限,以及列车开行频率等约束的基础上,以运输企业成本最小化为目标,建立了整数线性规划模型,并设计模拟退火求解算法.最后,构建运输网络进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与现有货物运输系统相比,新型集装箱系统充分发挥了网络运输的优势,在列车开行频率、货物送达速度和运到期限方面表现更加优异,但同时牺牲了部分列车“上座率”.     

出行时间价值最大熵分布估计模型

为提高使用时间价值数据拟合其统计分布的精度,将最大熵原理分别与低阶(≤6)经典矩和概率加权矩相结合,建立了时间价值低阶经典矩与概率加权矩统计分布函数模型。仿真结果表明:在大样本量下,利用经典矩与概率加权矩对参数估计的精度相当,在小样本量下(<30),采用概率加权矩估计参数的相对误差在10%~35%之间,而采用经典矩估计参数的相对误差在20%~80%之间。可见利用概率加权矩克服了经典矩模型在小样本量下参数估计的大偏差问题,且利用其可以准确地预测交通方式分担率与分析交通定价政策对交通行为的影响。     

铁路行包运到期限确定方法研究

从铁路行包管理系统中随机抽取行包运输跟踪信息基本数据,运用数理统计及回归分析方法,对铁路行包运到时间变化规律进行研究,提出了铁路行包运到期限的确定方法.与现行的《铁路旅客运输规程》规定的行包运到期限对比,在保证一定置信度水平条件下,具有显著的时效性优势.     

过去30年铁路危险货物运输事故规律剖析

为了掌握铁路危险货物运输事故的特点和规律,统计分析了1985~2015年我国121起铁路危险货物运输事故的发生时间、事故类型、事故发现环节及事故原因。统计表明:事故数量在季节分布上有明显特征;在时间段分布上有两个明显的高峰期;有两类物质是引发事故的主要危险货物类型;泄露和火灾占危险货物运输事故主要类型;事故发现环节集中在站内作业时,两站间不易发现事故;人的不安全行为是造成事故的主要原因。针对发现的规律,从重视泄漏事故、研发自动监测报警装置、加强站间事故发现方法的研究、对托运人定期进行安全教育培训等方面提出了预防和减少事故的对策建议。     

基于概率统计模型的公交停靠站车流特征分析

公交停靠站是城市公共交通系统的重要组成部分,公交停靠站不仅关系到公共交通运输的质量和效率,而且影响公共交通的运行质量和城市环境。本文采用人工计数法对哈尔滨市东大直街公交停靠站的公交车到达时间、服务时间、机动车流量进行统计,运用数理统计法整理调查数据,采用概率统计模型拟合了公交车辆到达和服务时间的分布特性,给出了分布拟合函数。     

货物运输时间价值计算方法研究

为定量评价交通建设项目的经济效益,需要科学计算货物运输时间价值。通过分析货物运输时间价值的内涵和构成,深入剖析其影响因素,并对以往的货物运输时间价值计算方法和思路作分析评价,进一步基于“理性经济人”理论,运用运输方式（路径）选择对比的分析方法,可提出优化的单类货物运输时间价值和交通建设项目货物运输时间价值的计算思路和方法。     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

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在城市轨道交通的线路网络形成、实行一票换乘并伴随投资主体多元化时,需要建立公平公正的票务清分机制,本文提出一个基于乘客旅行实际时间分布计算各路径上乘客比例的新方法.根据交通卡中的进出站的时间记录,计算出在一段时间内在一对出入站之间完成旅行的所有乘客的时间分布,以这个分布为依据计算在这段时间里各路径上的乘客比例.采用数值模拟的方法在一对有两条有效路径的出入站间产生乘客旅行时间的数据,然后根据这些数据进行客流比例计算.结果表明,即使两条路径的运营时间差异很小也能实现较准确的比例划分,这种动态计算客流分布的方法能更准确地反映实际客流分布.     

铁路货车矿停时间影响因素分析及对策

铁路货车矿停时间是影响煤炭生产企业铁路运输成本的重要因素,决定货车矿停费用。在研究矿区铁路专用线组织工作过程的基础上,通过对影响铁路货车矿停时间的各因素分析,提出影响铁路货车矿停时间的可控因素和非可控因素,并得出结论,认为煤品销售方向数是主要影响因素,并给出相关对策。     

公交乘客等车时间分布的估算方法研究

针对高频公交服务,以给定车头时距作为已知条件,作者研究了乘客等车时间分布的估算方法,该方法为评价公交服务可靠性奠定基础。依据乘客等车时间分布的定义,通过分析乘客等车时间概率密度,得到了以车头时距为自变量的乘客等车时间概率密度曲线,并以此为基础推导出乘客等车时间分布的一种估算方法。通过分析单车头时距内的乘客等车时间分布以及对应的载客量比例,推导出乘客等车时间分布的另一种估算方法。作者介绍了两种估算方法的应用方法,并以一个实例进行说明。两种估算方法的计算结果相差很小,用户可根据自己的需求选择合适的方法。     

基于换乘链断裂点时空信息的公交换乘行为识别

分析了公交智能卡数据挖掘中转乘行为、通勤出行、非通勤出行识别的改进方法, 将关注点从公交换乘过程信息转移到换乘链间隔期的持续时长和空间位移信息, 以换乘链断裂时长和位移2个维度计算公交换乘链断裂点概率, 制作工作日和非工作日断裂点时空变量联合概率分布矩阵, 对比了这2种分布的差异;检验了断裂时长序列和断裂位移序列的稳定性, 标识了2条曲线的突变点和拐点, 用于推断转乘引起的转移距离和转乘时长的阈值参数;对工作日和非工作日差值时长序列曲线进行移动平均滤波处理, 使得曲线的突变与极值之间的关联能够解释转乘、通勤出行和非通勤出行3种行为与通勤和非通勤出行之间的关联;采用北京市整个一周的地面公交和地铁系统样本数据对方法进行验证, 并根据时间序列和位移序列曲线确定样本数据中常见公交换乘行为的阈值参数。分析结果表明:断裂点时空信息对样本数据中的换乘行为能提供更合理的识别分类参数;持卡人在站点间转移的容忍距离约为1.6km;断裂点转乘时长与非通勤出行的断裂时长临界点为22~48min;非通勤出行和通勤出行的时长临界点约为478min, 非通勤出行断裂点最大概率时长为140min;通勤出行的断裂时长接近期望值为601且标准差为44的正态分布;基于新方法得出的参数改善了公交出行活动的识别率, 转乘行为、通勤出行与非通勤出行的识别率分别提高了16.1%、4.2%、6.2%。可见, 换乘链断裂点的时间信息和空间信息不但可作为公交换乘行为识别的依据, 还可能带来更好的识别效果。      

两种典型公交站点候车时间模型对比研究

乘客候车时间可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平.将常规公交站点分类为是否与轨道交通有衔接,对27路、111路白石桥东站,以及运通105路和87路城铁西直门站进行实地调研,获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据,对数据进行拟合与分析.结果表明,客流到站时间分别服从对数正态分布和伽马分布.基于客流到站时间分布函数,反推出乘客候车时间模型,同时对模型进行对比分析,并得出相应结论.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型。基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的 K 短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建广义出行费用,利 用Logit函数对每条路径的选择概率进行计算;最后设计客流分配算法进行求解,实现对多制式轨道交通网络的客流分配。以成都地铁、成灌、成贵高铁等线路建立多制式轨道交通网络仿真模型,对其客流分配实例分析表明,客流的分配结果与实际数据基本吻合,证实了客流分配算法的真实有效性。