铁路非常规突发事件应急救援决策方法研究

将贝叶斯网络推理方法应用到铁路突发事件应急决策中,为铁路突发事件应急救援提供一种实用、智能的科学辅助决策方法.在提取、约简案例决策属性的基础上,采用基于云模型的评估方法完成案例决策属性定性划分,降低决策属性划分的偏差性.构建铁路突发事件应急决策贝叶斯网络模型,并提出进行综合决策的具体方法及步骤.通过具体算例说明使用贝叶斯网络进行铁路非常规突发事件综合概率的决策过程.案例分析表明,该方法能够满足铁路应急决策需求,在信息不完备情况下同样具有实用性和有效性. 为领域知识不完全,主要依靠经验知识进行铁路突发事件应急决策支持系统的智能化提供了新方法、新思路.     

城市轨道交通网络规划的优选决策研究

针对城市轨道交通网络规划影响决策因素的多样性,通过应用多层次分析法和模糊数学理论优选综合评价相结合的方法对城市轨道交通网络规划进行决策评价,提出了适合城市轨道交通网络规划的多层模糊优化决策方法模型.该模型通过专家决策将各个因素层次化筛选,并构建模糊矩阵计算出各层的权重.采用归一法经过模糊化运算得出最终结果.并应用实例验证其可行性.     

铁路救援基地层级规划选址模型

基于中国铁路组织机构的特点和应急救援现状,提出了铁路救援基地的层级网络建设理念。分析了现有铁路救援基地多目标规划选址模型的不足,将铁路救援基地分为枢纽救援基地和快速救援基地。以最小救援基地总成本和最短救援响应时间为双目标函数,以最大服务距离为约束条件,建立了铁路救援基地多目标层级规划选址模型。采用层次分析法、灰色关联分析与线性参考技术等方法抽象模型参数,采用蚁群算法求解模型,并将计算结果与现有的救援决策方案进行对比。研究结果表明:应用提出的模型,通过抽象模型参数,可得到26个救援基地备选点、61个服务需求点与188条路径;在完全覆盖事故风险的情况下,救援基地数量减少3个,节约成本约240万元,总救援响应时间、最大平均救援响应时间和最小平均救援响应时间分别降低0.04、0.46、0.29h。     

区域高速公路网应急救援能力评价体系建模研究

基于系统论,应用隶属度分析、相关性分析、鉴别力分析等方法筛选出科学的符合客观实际的指标,建立了高速公路网应急救援能力评价指标体系;采用5/5-9/1标度层次分析法确定指标权重,并应用模糊聚类方法对不同专家所给的权重进行分类合成,提高了权重确定的合理性;建构的应急救援能力评价模型具有系统性、科学性及可操作性.     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.     

重大疫情下铁路应急救援能力评估指标体系构建

从铁路应急准备能力、铁路应急响应能力及铁路应急恢复能力3个方面, 构建了重大疫情下铁路应急救援能力预选评估指标; 为提高指标的科学性、可行性、独立性和可靠性, 应用传递闭包法对指标进行筛选, 构建了3个一级指标、15个二级指标、49个三级指标作为重大疫情下铁路应急救援能力评估指标体系, 并通过基于三角模糊数的层次分析法计算体系内各指标权重。分析结果表明: 一级指标中铁路应急准备能力、铁路应急响应能力、铁路应急恢复能力权重分别为0.26、0.53、0.21, 铁路应急响应能力权重最大; 在疫情期间应着重保障医护人员和物资的输送, 采取有效措施防止疫情进一步扩散; 铁路应急准备能力下属二级指标中, 应急物资指标权重最大, 为0.29, 在准备阶段应防微杜渐, 做好应急物资储备工作, 提高应急物资经费占比, 明确各应急机构权责, 及时完善更新应急预案; 运营恢复权重为0.47, 在铁路应急恢复能力下属的二级指标中占比最大, 在恢复阶段应着重提高运营列车数, 及时公开运营列车信息, 开行复工专列。该体系为提升重大疫情下铁路应急救援能力提供科学有效的参考。      

基于SOA的移动交通事故救援辅助决策系统设计与研究

针对目前交通事故救援部门信息分离而导致救援调度滞后的问题,在深入分析救援部门信息特征的基础上,利用SOA技术将事发交通领域内的相关救援部门信息系统进行了整合,构建了信息采集与处理为一体的交通事故救援模型,并提出了救援过程中最优资源调度和最优路径选择方法.同时,利用WebService技术和Android平台,建立了基于SOA的移动交通事故救援决策系统,并且通过实例验证了辅助决策救援方案的有效性和可行性.系统研究不仅为交通管理部门制定合理的救援方案提供了理论依据,而且极大地提升了交通事故的救援效率.     

一种基于多Agent的分布式计算模型研究

近年来，基于多Agent的分布式智能系统巳成功地应用于众多领域，将多Agent技术应用于分布式计算系统，提出了一种基于多Agnet的分布计算模型，并着重研究了模型中各Agent的功能及它们之间的协调合作问题，该模型的研究为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

城市交通疏散救援的元胞自动机模型

分析了城市内部各向车流冲突造成的车辆延误对疏散与救援决策的影响,将交叉口控制参数引入到现有的基于元胞传输模型的应急疏散救援仿真模型中,建立灾时交叉口紧急控制下的应急疏散救援仿真模型.改进后的模型以规划周期内疏散与救援加权行程时间最小为目标,并引入反流策略.仿真结果表明:由于低优先级的车流G1和G2让行高优先级车流G3和...     

基于累积前景理论的铁路应急预案评估模型研究

为了充分体现决策过程中决策数据的科学性以及决策者的心理行为特征对决策结果的影响,提出基于改进层次分析法与累积前景理论相结合的铁路应急预案评估模型。首先,建立铁路应急环境下的预案评估综合指标体系;其次,基于均衡化的指标体系运用G1法确定各指标权重;最后,建立基于累积前景理论的铁路应急预案评估的科学模型。案例表明,应用该方法对铁路应急预案进行评估是科学有效且可行的。     

铁路选线设计方案多目标决策模糊优选模型及其应用研究

铁路选线设计方案优选是一个多目标决策问题。本文中将方案优选视为多目标决策模糊优化问题 ,建立了相应的系统模糊优选模型 ,并结合实例编制了该模型的应用软件。     

基于粗糙集的铁路工程项目投标决策方法研究

铁建企业项目具有规模大、周期长、技术性强等特征,使工程投标项目评估更复杂、决策难度更大.本文将盈利与竞争力提升作为铁路建筑企业项目投标决策的直接影响因素,提出了基于波士顿矩阵原理的项目分类策略,从项目因素、环境因素、自身因素和业主因素等4个方面出发构建了项目类别判定的粗糙集模型,并利用SVM(支持向量机)对已建立的粗糙集模型进行改进,证明改进模型的计算结果更加准确.根据模型分析结果对项目投标提出了若干有意义的建议,为铁路建筑企业项目投标决策提供参考.     

基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择方法研究

影响铁路危险货物安全运输路线选择的因素涉及管理、环境及设备等方面。基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择模型及算例分析可定量分析路线选择问题提供决策依据。     

基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择方法研究

影响铁路危险货物安全运输路线选择的因素涉及管理、环境及设备等方面.基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择模型及算例分析可定量分析路线选择问题提供决策依据.     

双线铁路行车调度调整的优化方法

本文构造了双线铁路行车调度调整的优化模型，论证了该模型可不带任何离散型约束。设计了一个简单的求解策略。为了求解上述策略的子问题，即一个带“可选择约束”的线性规划问题，移植了高效的对偶算法交论证了其可行性，使得问题得到一个快速的算法。     

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社会经济效益评价是铁路干线路网规划及建设项目决策的重要前提和依据。本文在系统分析铁路干线建设项目社会经济效益的特点和扩散途径基础上，描述了铁路干线建设与区域经济发展之间的内在机理，建立了系统动力学模型，分铁路运输需求和供给两个子系统，利用Versim软件对铁路干线的社会经济效益进行仿真模拟和测算，同时结合京九铁路阜阳段的实际案例对模型和方法进行了验证，结果较为客观合理。该研究有助于提高铁路建设项目管理及规划决策科学化、规范化水平，为铁路大规模建设时期的项目决策提供依据。     

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针对提高高速铁路应急救援的效率,保证高速铁路应急预案实施流程的可操作性,更好地利用信息技术支持应急响应过程,介绍了运用软件开发中的场景驱动概念以建立高速铁路应急预案流程控制工作流模型的新方法.该方法是一种结构化的方法,强调场景在整个流程控制中的作用, 并以此为核心驱动工作流模型的设计.在不同的抽象层次上使用可视化标记语言UCM对场景模型进行描述,通过对模型分层细化、逐步扩展的方式以达到结构清晰、信息完备的效果.在此基础上针对UCM的结构特点设计了具体的流程控制算法,对整体的应急响应过程的执行细节进行成效分析和逐步优化.最后结合实例阐述本方法如何使用.     

基于数据挖掘的客运营销与优化系统分析

用数据挖掘技术对我国铁路客运信息进行分析和处理，从而促进铁路客运市场营销策略的灵活调整，并根据分析结果对客运营销旅客列车在开行方案上进行优化，这有利于铁路客运主管部门的管理和决策，为铁路客运争取更大的经济效益和社会效益。     

铁路旅客选择列车的随机机会约束目标规划模型

旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关. 分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型. 列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量. 根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解. 结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议.