基于多属性决策方法的高速列车运行计划评价研究

为有效利用高速铁路车站和区段通过能力,提高铁路客、货运输能力,必须提高高速列车运行计划的质量,确保铁路运输生产稳定有序。从高速列车运行计划的评价指标分析与选择入手,运用多属性决策方法,对列车运行计划的指标值进行赋值和规范化,采用熵权法确定评价指标权重,运用理想点法求解最佳方案;通过计算实例,对该评价方法的可行性与合理性进行验证,为评价高速列车运行计划提供一种新方法。     

梯形模糊数语言指标值的工程综合评估

采用一种折中型模糊多属性决策方法对工程中的总体方案进行评估。基于折中型模糊多属性决策方法的思想和梯形模糊数期望的计算公式,提出了梯形模糊数的相关定义和公式,给出语言多指标决策问题的折中型分析法。给出的算法使决策方法更具柔性,决策结果更加贴近于实际。最后用所提出的方法分析了1个算例。     

基于PCA-改进TOPSIS的铁路桥梁加固改造方案决策

为降低我国铁路桥梁加固改造过程中存在的潜在风险,并考虑现有决策方法存在的不足,依据问题特点建立科学的决策指标体系,提出一种基于主成分分析法(PCA)和加权广义马氏距离改进TOPSIS的决策模型。首先,利用三角模糊数等方法对指标进行量化与熵权赋值,采用主成分分析法按累计方差贡献率实现指标的降维处理;其次,依据加权广义马氏距离改进TOPSIS方法计算各指标方案与正负理想解的距离并进行方案排序;最后,以5例工程实例验证本文方法的可信性和优越性,所选方案能最大限度地实现性能提升、经济合理等要求。     

铁路工程可调总价合同的计价问题

近年来，铁路工程施工承发包采用可调总价合同的情况越来越多，这种合同模式一般对计算程序未做具体规定，因此在实施过程中实际计量时会遇到一些问题。此分析了可调总价合同在计量过程中可能出现的情况，并提出解决的建议。     

基于改进多属性群决策的高速铁路建设项目质量管理绩效评价

为进一步提升高速铁路建设项目质量管理绩效评价的科学性和有效性,对高速铁路建设项目质量管理方案的主要影响因素进行了系统全面的梳理,构造出影响因素的指标体系。进一步借助区间值直觉模糊集理论对已有的多属性群决策方法进行改进,定义了指标属性的隶属度和非隶属度,由广义Shapley函数确定属性权重,并引入λ-模糊测度界定质量管理方案各个影响因素之间的相互作用。最终借助得分函数对质量管理方案进行打分排序,从而选出最优方案。这一改进多属性群决策方法有效提升了定量模糊判断的准确度,降低了决策者的决策难度,为高速铁路建设项目质量管理绩效评价提供了新的方法借鉴。     

基于三角模糊数的铁路客运站选址方案评价方法

针对客运站选址方案评价的多属性决策问题,建立铁路客运站站位与城市规划的协调性等4个定性评价指标和1个定量评价指标.为便于专家对方案进行评价和更加真实地表达专家的评价信息,在专家采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,采用三角模糊数将专家给出的定性评价结果和各指标权重值进行最化和规范化,并在集结评价值和权重的基础上得到基于三角模糊数的决策矩阵和权重向量.通过定义2个三角模糊数的距离,将逼进理想解的排序方法(TOPSIS法)引入到模糊决策中,并在建立正理想解和负理想解后,通过计算各个备选方案到正理想解和负理想解的距离确定各方案的综合评价指数,根据综合评价指数对方案进行排序,为决策客运站站位提供科学依据.     

沥青路面大修方案优选方法探讨

针对沥青路面大修方案的优选缺乏评估指标和科学的计算方法等问题,从经济、技术、效益和可行性方面选择工程造价、施工时间、使用寿命、预期效果、施工期间交通控制和可行程度作为全面评价大修方案优劣的指标;采用层次分析法确定各评估指标的权重系数,并利用多属性决策法解决大修方案优选问题,提出了沥青路面大修方案优选方法;以西宝高速公路某路段大修工程为例,给出首选大修方案的优选过程。研究成果可为我国沥青路面大修方案的优选提供一定的参考依据。     

考虑风险偏好行为的铁路选线决策模型研究

针对传统铁路选线决策模型中未考虑决策者风险偏好行为对决策结果产生的影响，以及定量指标和定性指标难以综合评价的系统量化问题，选用技术可行性、经济合理性、施工及环境影响和社会政治经济意义4个方面的影响因素，建立铁路选线决策指标体系，并采用九级标度语言评价值对定性指标进行评价，再将定性指标转换为直觉模糊数带入计算；然后定义效用函数表达决策者风险偏好行为，采用两次改进熵权法确定指标客观权重；最后结合基于对称交互熵的多属性决策排序法，构建一种新的考虑决策者风险偏好行为的铁路选线决策模型。根据该模型，通过选择不同的风险偏好因子k得出与其对应的最优方案。通过案例分析，该模型具有更好的实践性和可靠性，为今后类似风险偏好铁路选线决策工作提供了一种新的应对策略。     

基于混合多属性决策的铁路站位方案评价模型

铁路站位方案的评价和比选,是一个涉及多种定量和定性指标的多层次、多因素的复杂多目标决策过程。为了解决铁路站位方案比选中指标权重确定和定量化综合评价的技术难题,提出一种基于混合多属性决策的方案综合评价模型。首先,建立涵盖技术、经济、环境和社会意义的综合评价指标体系;然后,根据离差法的基本思想,计算符合工程具体实际的指标客观权重;再利用三角模糊数对定性指标进行量化,并应用混合多属性决策中的TOPSIS原理,确定各备选方案的综合优越度,从而对铁路站位方案进行评价和排序;最后通过云桂铁路广南站位方案的比选,进行实例分析。实例分析表明:评价模型对铁路站位方案的综合评价和比选具有参考价值,可为决策者提供一种新的思路和手段。     

基于改进AHM模型的铁路客运站选址研究

研究目的:为了对客运站的选址做出合理的决策,建立了5个评价指标:与城市规划的契合、与城市交通的衔接、与客流的适应性、与既有枢纽的协调和客运站建设成本.引入改进的AHM(属性层次模型)模型对方案进行比选.研究结论:(1)通过选用0.1-0.9标度法直接获得属性判断矩阵,并且给出了定量指标属性判断矩阵的获得方法,对AHM进行了补充,使得AHM适用于定性与定量相结合的多属性决策.(2)AHM具有计算量小、操作简单、适用性强等特点,适用于铁路客运站的选址决策.     

基于三次指数平滑法的建筑主材价格预测

工程建设项目一般周期较长,在招投标阶段如何预测和合理确定主要材料的价格对投标报价至关重要。随着施工的开展和主要材料价格的波动,合同价款的调整与幅度及风险分担,承发包双方往往存在不同意见或争执。为解决这一方面的问题,此文基于三次指数平滑法通过建立预测模型与分析,推导出计算公式。并以24mm热轧圆钢价格为样本对其中短期价格进行预测,预测结果表明,与实际价格的相对误差在3％左右,准确性较高,可以作为是否调整合同价款的依据。     

铁路隧道震害评估中标度法及权重值的确定研究

基于层次分析法原理,建立了铁路隧道结构构造和常见震害形式的层次模型,通过采用1-9标度法、9/9-9/1分数标度法、10/10-18/2分数标度法、20/2~28/2指数标度法、90/8~98/8指数标度法等5种方法分别构建判断矩阵,借助Matlab软件求最大特征值λmax后,运用计算一致性指标(CI)和平均随机一致性指标(RI),得出计算一致性比例CR指标值,对5种常用权重值计算方法的适用性进行检验。研究表明:在铁路隧道地震灾害损失定量评估时,采用9/9~9/1分数标度法计算权重值较为快速、准确、合理、便捷,可作为铁路隧道灾害定量损失评估权重值的计算依据。     

基于模糊层次分析法的城市轨道交通规划SEC决策评价

为了对轨道交通规划方案进行定量评比，建立了轨道交通规划方案的安全（S）、效能（E）和成本（C）指标体系，评价过程中，对SEC指标体系中定性和定量的指标分别采用专家评判和隶属度函数两种方式进行处理，尽量保证指标的真实性，并建立基于模糊层次分析法轨道交通规划方案评估模型，运用方根法对指标进行排序，实现轨道交通方案的评选与决策。最后以某市轨道交通不同规划方案为例，验证了该指标体系和方法的合理性，为轨道交通规划方案的决策提供了理论依据。     

基于PCA-改进RBF神经网络模型的铁路隧道突水风险评价

为了准确预测铁路隧道突水风险等级,降低隧道施工过程中的突水灾害风险,结合相关规范,在调研分析影响隧道突水灾害的风险因素集的基础上遴选13个因素构建评价指标体系。利用主成分分析法对突水风险评价指标提取主成分并实现降维,模糊C-均值聚类算法计算RBF神经网络的中心,梯度下降法修正权值和方差,并将分析后得到的主成分作为改进RBF神经网络评价模型输入向量,建立了基于PCA-改进RBF神经网络铁路隧道突水风险评价模型。最后结合天秀山隧道对该模型预测效果进行验证,评价结果与实际情况相符。实例研究表明:该模型合理可操作,相比于其他方法准确率更高、训练更快、均方误差更小,为类似铁路隧道预防突水灾害事故提供了一种新的途径和借鉴。     

地铁深基坑支护方案优选的模糊概率方法

根据地铁深基坑支护工程的特点,建立了支护方案评价的指标体系,并将模糊概率理论与层次分析法(AHP)相结合,构造了地铁深基坑支护方案优选的模糊概率综合评价模型。在此评价模型中,提出了模糊权重的概念,可充分考虑权重的模糊性,避免了传统方法在权重取值上的局限性。实例分析表明,该模型概念清晰,理论严密,计算简单,适用范围广,且评价结果客观可靠,为工程决策者提供了一种科学有效的评价方法。     

基于未确知测度理论的隧道施工瓦斯灾害风险评价

选取煤层厚度、煤层瓦斯含量、回风流平均瓦斯浓度、相对瓦斯涌出量、岩石类型、连通封闭性、深度值、隧道跨度、隧道长度、通风风速和涌水量等11项瓦斯灾害指标作为隧道施工瓦斯灾害风险评价指标体系,并建立各指标的等级标准。将序关系分析法(G1)和反熵权法(AEW)运用拉格朗日乘子法确定组合权重,构建各指标的单指标测度函数,并计算出各指标的综合测度评价向量。为了优化未确知测度置信度识别准则,引进集对分析(SPA)关联系数确定各隧道的瓦斯灾害风险等级。并对24个瓦斯隧道进行瓦斯灾害评价,并和FDA法评价结果和现场实测结果进行对比,精度达到91.7%,基本符合实际情况,表明了该评价方法合理有效,可为隧道施工瓦斯灾害评价提供理论参考。     

基于数据驱动的地下车站 能耗预测模型对比研究

对比了最小二乘多元线性回归、岭回归、Lasso 回归、随机森林、XGBoost 在地下车站通风空调、垂直 交通能耗预测领域的应用效果。研究发现,对于地下车站通风空调和垂直交通能耗预测,各算法的均方根误差 的变异系数(CV-RMSE)均在 10%以下,可达到工程应用要求的精度。其中,XGBoost 算法在通风空调能耗预测 中的 CV-RMSE 为 5.1%,在垂直交通能耗预测中的 CV-RMSE 为 5.4%,预测效果明显优于其他算法。从计算 成本来看,最小二乘回归、岭回归、Lasso 回归算法计算成本较低,随机森林和 XGBoost 模型调参复杂、计算 成本较高。对比常用的数据驱动算法在地下车站能耗预测中的预测精度和计算成本,为地下车站模型的搭建提 供算法参考。     

GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

基于AHP-FCE的铁路旅客列车品牌可持续成长力评估与实证

根据品牌可持续成长力内涵及铁路旅客列车的特性,明确铁路旅客列车品牌可持续成长力的主要影响因素,并据此建立相应的评价指标体系,然后结合长沙—北京西Z17/18次列车、利用AHP-FCE方法对其品牌可持续成长力进行实证评估,评估结果验证了评价指标体系的科学性和全面性,最后依据评价结果,给出了针对Z17/18次列车的改进措施与建议。     

基于机器学习的地铁轨道几何劣化规律个性化建模研究

较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,给出赋值模型,并基于机器学习方法建立轨道质量指数(track quality index,TQI)短时预测前馈神经网络模型。为了验证模型,采集了北京地铁1号线的线路设备数据及2016年8月15日至2019年2月18日间的17次TQI检测数据,形成训练数据集和测试数据集,并采取深度学习技术,利用训练数据集对该模型进行训练。基于测试数据集的模型预测值的可决系数为0.938,平均绝对百分比误差为4.80%,结果表明该模型是有效的且具有较高的预测精度。