高速铁路基本走向决策方法和模型

分析了高速铁路基本走向方案比选特点，应用较为成熟的AHP主观赋权法作为指标权重分配计算方法，运用多目标决策分析原理，综合多种系统评价方法提出了一种高速铁路基本走向决策方法，并建立了优选模型，决策者可以根据具体情况灵活地进行方案的评价与排序，使方案决策具有针对性。实践证明该决策方法和模型能利用全部信息，排序结果能够比较客观地符合高速铁路基本走向选择的实际情况。     

中小流域桥梁设计流量的H—C—N法

利用暴雨推求中小流域桥梁设计流量时,设计流量受到地理参数、暴雨参数等众多因素的影响,计算公式难以显式表达。本文采用H—C—N法计算中小流域桥梁设计流量：用层次分析法（Analytic Hierarchy Process）对影响流量的因素进行分析并筛选出主要因素;用模糊聚类法（Fuzzy Clustering）从已知水文站数据集中选取合理的训练样本;运用神经网络方法（Neutral Network）建立中小流域桥梁设计流量的隐函数关系式,从而计算出中小流域桥梁的设计流量．用VB．NET编写程序实现H—C—N法,计算了十座中小流域桥梁的设计流量。结果表明,与广东省法和四院法相比,H—C—N法精度较高,是一种较为科学和实用的算法。     

基于龚帕斯曲线法的高填方路基工后沉降预测新思路

引进一种新的沉降预测方法——龚帕斯曲线法,并同Duncan-Chang非线性有限元反析法及灰色系统理论并引入遗传算法放在同一工程实例中进行各种沉降预测的比较和分析,发现龚帕斯曲线法的沉降预测值最接近于实测值,其预测曲线与实测曲线吻合最好,且其误差也是最小的,绝大部分在1％以内。从而得出龚帕斯模型有更好的适应性,预测结果的离散性小及准确性高等优点,这对高填方路基的工后沉降预测提供了更可靠的方法,可推广应用于实践。     

高速公路路线方案的综合评价

确定各评价指标的权重,通过引入灰色关联度,建立了基于灰色加权关联度的高速公路路线方案综合评价方法,并利用该方法对新疆G045线新疆赛里木湖至果子沟口段公路路线改建的4个预选方案进行了评价,构造理想方案。结果表明,基于灰色加权关联度的公路路线方案综合评价方法计算简单,决策科学,具有较好的应用前景。     

信息作用下随机多方式网络停车换乘行为

为考察交通信息对停车换乘行为的影响,建立了随机多方式交通网络均衡模型．其中,假设出行方式有小汽车、步行换乘地铁和停车换乘3种;出行者按有无信息装置分为2类,其出行方式、旅行路径／线路和停车设施选择决策基于Probit模型,以随机方式进行．构建了与均衡条件等价的变分不等式模型,并采用基于模拟的启发式算法求解该模型．算例结果表明,信息质量对停车换乘行为、设施利用率以及信息装置市场占有率有明显影响．     

运用加权Voronoi图进行点集剖分的两种方法

在加权Vornoi图定义的基础上,提出了点集剖分的两种新方法:基于线的剖分法和基于角度的剖分法.运用新方法对点集进行加权Voronoi剖分,可以得到各点更加合理、有效的影响区域.     

交通基础设施项目PPP模式比选方法研究

为了研究在实际运作中如何更加科学合理地选择交通基础设施PPP（Public- Private- Partnership） 项目模式，提出了采取定性分析与定量分析相结合的研究方式。在定性分析方面， 从所有权转移、经营权控制、政府与社会资本合作程度三方面，充分分析和反映各类PPP模式的 交易合作特征，建立起体现PPP模式交易合作特征的三维框架体系，根据各类交通基础设施的特 点识别出选择PPP模式的三条路径以及每条路径的适用条件，得到PPP模式的备选集。在定量分 析方面，采用层次分析法，从项目建设目标的实现、项目运营目标的实现和项目外延目标的实现 三方面来构建PPP模式选择评价指标体系。通过定性分析识别出三条PPP模式的选择路径并且得 到PPP模式备选集，通过定量分析推导适合项目的最优PPP模式，这适用于各类交通基础设施项 目，最终得到适合某特定类型项目的最优PPP模式。     

基于灰色理论舰船汽轮机调速器综合评估

文章基于集散控制系统的电液调速器能正确、快速、平稳地改变汽轮机转速,可以更好的满足调节精度和舰船自动化的要求,根据集散控制系统的电液调速器技术参数运用灰色理论和层次分析法构成相关数学模型,对集散控制系统的电液调速器的各种性能指标进行综合评估,并分析方案的可行性,为舰船汽轮机调速器的设计提供理论依据。     

走廊层面交通小区划分方法的优化

基于公交客运走廊划分的交通小区，可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点，将走廊划分为直接影响区和间接影响区，提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求预测和分析中对结果精度要求的不同，基于大数据选取更加适合公交走廊交通小区划分的聚类指标，提出直接影响区细分和间接影响区合并的划分方法，并通过引入聚类因子初步确定聚类数目和交通小区中心对传统聚类方法进行改进，克服了传统聚类方法随机选取聚类数目和中心而影响聚类精度的不足.最后，基于多源异构大数据对广渠路走廊进行实例验证，结果表明，本研究提出的分层次小区划分方法较传统方法在适用于公交客运走廊需求分析和预测划分精度方面更优.