可变编组动车组运维一体化帕累托前沿分析

动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程，占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配，在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能，充分考虑组合动车组类型一致性，动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件，动车组进行一二级修的里程和时间标准等，以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标，构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解，将目标值进行帕累托前沿分析，发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程，同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化，反应了相关运行参数对结论的影响.     

大城市城市轨道交通线网规划关键技术探讨

目前,城市轨道交通线网规划的技术已相对成熟,指导了我国超大、特大城市的城市轨道交通建设。随着城市化进程的不断加快,人口在100万至500万的大城市已成为城市轨道交通规划和建设的重要参与者。大城市在空间、人口、经济、交通出行特征等方面与超大、特大城市存在较大的差异,使得目前城市轨道交通线网规划的技术对大城市的适用性存在一定的局限。通过分析大城市与城市轨道交通的互动关系,提出大城市城市轨道交通线网规划的需求。基于现有的城市轨道交通线网编制技术流程,结合大城市的需求,从前提研究、方案研究、实施规划三个层面,对城市轨道交通线网规划编制中服务范围分析、线网规模确定、近期建设方案制定等技术内容提出优化建议,以适应大城市城市轨道交通线网规划的编制需求。     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点，本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响，扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法，研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标，考虑车站作业间隔时间，不同作业类型列车比例等约束条件，建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明，不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大，分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间，提高车站通过能力.     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征，利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表，通过各类数据关联融合，提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库，采用Python语言编写代码，构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此，运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别，得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明，一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度，本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发，分析包括土地利用混合指数，职住混合率熵指数，公共交通站点 500 m覆盖率，路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系；基于相关系数和拟合优度分析，提取7个与出行强度强相关指标，基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明，职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著，公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外，给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法，用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

中国乘用车工况构建

依托“中国工况”项目，对我国乘用车行驶工况进行深入研究. 在全国41 个城市采集乘用车共计1 600 万km的行驶数据，收集各城市交通量大数据用于权重因子开发；利用权重因子对采集数据进行加权，获取代表我国驾驶特征的、统一的速度-加速度分布，以其为基准，使用卡方检验选择最优短片段组合作为我国乘用车行驶工况(CLTC). 对比CLTC工况特征与其他典型工况及实测数据GIS加权结果，CLTC工况更符合我国实际.     

叠船整机运输与滚装工艺在电厂码头的应用

针对发运码头与用户码头高差过大导致无法选择合适船型进行卸船机整机运输与滚装上岸的难题,选择驳船与半潜船相结合的方式,以“叠船”方案进行卸船机整机滚装上岸。合理确定卸船机运输及上岸船型、现场施工方法及工艺要点等,并对过桥梁进行有限元分析。结果表明,过桥梁的应力和挠度满足使用要求;“叠船”方案实现卸船机整机海上运输及滚装上岸流程的规范化与安全化。     

技术站间货物列车协同配流方案研究

技术站间货物列车协同作业组织模式，可实现各站获益，整体加强，对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数，采用启发式遗传算法进行寻优，得到货物列车解编顺序和配流方案.最后，通过对算例进行实验分析，验证协同配流模型的实用性.结果表明，技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间，增加了阶段计划内正点出发列车数，进而提高了技术站内线路使用能力.     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力，改善复杂环境下检测效果不佳的问题，本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先，为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度，提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取；其次，为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度，在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块；最后，为了验证本文提出方法的有效性，选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较，结果证明，本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下，模型参数量降低到原来的18.7%，检测速度提升了 66%，检测速度和精度均优于其他算法，可满足智能车的实时感知需求。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤，一是压缩 AIS 数据，二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法，只考虑船舶轨迹的压缩形状，忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题，把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面，传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量，没有考虑船舶轨迹的其他维度，针对此问题，提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量，引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法，实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究，并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明，利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况，相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。