基于区间和多目标的城市交通方式评价

由于交通系统的复杂性,很多交通方式属性值只能用区间等模糊形式来表示。针对区间交通方式属性,分析可持续发展条件下的城市交通方式评价体系,通过对向量规范法进行改进实现交通方式属性间的可公度化,进而建立基于交通方式点到正负理想点“距离”的多目标评价模型。最后通过实例进行分析和验证,表明评价模型在区间交通方式属性评价中的有效性。     

因地制宜的快速公交发展模式——以杭州为例

快速公交系统（BusRaPidTransit）是一种新型的城市公共交通模式。本文从快速公交系统的组成、特点及与其他交通方式相比的优越性出发,分析了BRT在大城市的基本应用模式及其特性,以正在运营中的杭州快速公交系统建设为例,重点结合快速公交B1线,分析其运营情况及存在的问题,提出相关解决方案;并在此基础上给出杭州未来快速公交网络规划建议,探索适合杭州经济发展的、因地制宜的快速公交发展模式,为杭州及其他城市下一阶段快速公交规划与建设提供有益参考。     

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象．为了解释交通流量陡降现象,提取了车头间距和驾驶员反应时间等驾驶行为共性参数．利用这些共性参数,建立了车流-回波速度、速度．密度和密度．流量关系模型．根据驾驶员在加速和减速时反应时间,计算了回波速度和密度-流量关系．计算结果表明,随驾驶员反应时间减少,回波速度峰值减小,流量峰值增大．驾驶员反应时间的变化是产生流量陡降现象的根本原因．     

拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。      

基于TAN分类算法的交通事件检测

事件检测算法是交通事件管理系统的关键技术之一,提出一种基于树增强朴素贝叶斯(TAN)分类算法对交通事件进行检测,它的网络结构和参数通过数据学习确定,相比贝叶斯网络算法,对专家经验依赖较小.采用小波去噪、标准化和基于熵的离散化方法对原始交通数据进行预处理,将交通事件作为"0-1"分类变量,交通特征参数作为属性变量,构建TAN分类器.采用新加坡艾耶尔国王高速公路(AYE)的数据集对该算法进行了实例验证,实验结果表明TAN分类算法与多层前馈神经网络(MLF)算法的检测性能相当,它们的检测率分别为95.97% 和98.8%,但TAN分类算法在模型训练和标定的速度上具有显著优势,且相比MLF算法,TAN分类算法的原理更加简单易懂,因此TAN分类算法具有更广泛的应用前景.      

轻量化车身的激光焊接热力学分析

以车顶与车身侧围的激光焊接过程为研究对象,采用有限元分析软件及其二次开发能力,提出了高斯面热源与峰值递增式圆柱体热源的复合热源模型,分析了材料为BH钢的车顶与双相DP600车身侧围的激光焊接温度场分布及变化规律;设计了焊接热历程曲线测量系统并进行了激光焊接实验,并与模拟温度进行对比。结果表明,模拟温度曲线与实验温度曲线的变化趋势基本一致,变化范围相近,验证了温度场有限元模型的合理性以及热源模型的可靠性;最后分析了焊接热应力场的分布特点和变化规律,结果表明热应力主要集中在沿焊缝中心线两侧热源作用的前端。     

基于自适应粒子群小波网络的公共自行车出行需求预测

首先,基于公共自行车租赁系统的借还特性,分析相邻租赁点借还需求的相似性和互补性,租赁点的周转特性以及周期稳定特性,并考虑工作日与周末出行需求的差异性。其次,使用关联租赁点的出行信息、租赁点的周转率以及本租赁点历史出行信息和时间作为影响因子,分别利用小波神经网络、粒子群优化的小波神经网络、自适应粒子群优化的小波神经网络对公共自行车的借、还需求进行模型的构建。最后,利用美国纽约市公共自行车系统的出行数据进行实例分析,结果表明:自适应粒子群优化的小波神经网络相比于简单的小波神经网络平均相对误差下降26.45%,均方误差减少36.31%,相比于粒子群优化的小波神经网络平均相对误差下降15.81%,均方误差减少25.01%;自适应粒子群优化的小波神经网络能够使模型跳出局部最优,具有较强的可靠性,对于工作日和周末出行需求预测的平均相对误差分别为11.05%和12.27%;关联租赁点、周转特性影响因素的考虑能有效提高预测精度,其中自适应粒子群优化的小波神经网络预测精度的提升率最高,达到4%左右。研究成果可为城市公共自行车管理部门及相关企业的政策制定及调度优化提供支持。     

一种汽车用熔断丝的选型方法

针对不同负载类型,在整车电路设计的过程中选择合适的熔断丝容量和熔断丝的种类,匹配相应的线束线径,建立一个系统的汽车用熔断丝的选型方法。首先,基于负载的电气特性,选择不同的熔断丝类型;其次,根据负载的工作电流大小以及电流特性,选择合适的熔断丝容量;最后,根据熔断丝的规格校核匹配的线束线径,导线的时间/电流特性曲线应大于熔断丝的时间/电流特性曲线。     

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探讨了引入重力式先验概率的最大熵模型的原理和算法,该模型用于"四阶段 法"的交通分布预测,将发生概率最大的交通分布视为预测的交通分布,隐含考虑了随机因素的影响,从宏观上描述了出行者的交通行为,实际应用中模型参数容易标定.通过实例分析并与双约束重力模型、底特律增长系数模型的预测结果进行比较,结果表明最大熵模型克服了后者的局限,适用性较强,在交通分布预测中具有很好的应用前景.     

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拍卖算法是由Bertsekas教授提出的一种求解有向网络图最短路径的新算法，已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法。应用分析对比法进行研究．介绍了拍卖算法，分析了其特点，与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比。最短路拍卖算法特别适合于并行计算和大规模稀疏网络的求解，符合现实路网的特点和交通分配的要求，并且便于程序化．通过各种途径对基本算法进行改进、加速，可使计算速度提高数倍。拍卖算法可以快速求出多个起点和一个终点以及一个起点和多个终点的情况，适应不同分配算法的需求。在交通分配中，只要根据需求选择不同的起点集和终点集即可，不必求得所有节点对之间的最短路，避免大量不必要的计算，大大节省计算时间，在交通领域具有广阔的应用前景。