基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。      

转向架构架载荷谱频域校准与建立方法

分析了时域内准静态载荷-应力传递关系, 以载荷间互谱密度的参数作为载荷耦合作用的表征量, 基于多轴频域疲劳基本理论推导了频域内等效应力的表达式; 得到了与多轴加载等效的分立载荷系的表达式; 为保证载荷谱计算损伤可以覆盖线路实测损伤, 以应力信号自功率谱密度的0阶谱矩作为表征损伤的参量, 约束载荷对测点损伤的贡献占比, 根据损伤一致性原则, 采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行载荷校准; 对国内某型地铁转向架构架进行线路测试, 获得了载荷和应力数据, 并进行了数据分析。研究结果表明: 载荷系中构架横向载荷的线路实测方差最大, 为5.08, 电机横向载荷方差最小, 为0.02;频域内考虑载荷耦合效应的损伤校准精度为1.08×10-5, 而采用时域分立谱的损伤校准精度为2.91×10-3, 频域法比时域法的校准精度提高了99.63%;频域内考虑耦合作用的载荷校准系数的综合调整倍数为31.81, 相比时域内采用分立谱校准系数的调整倍数下降了41.71%, 频域法的系数调整最大倍数为6.99, 时域法为15.68, 前者比后者降低了55.42%。可见: 频域内考虑载荷耦合作用的校准方法在误差精度上要优于时域内采用分立谱的校准方法; 频域法的系数调整比例的分散度低于时域法, 校准载荷更接近实测载荷, 校准结果可信度高; 由于校准过程中考虑了载荷间的关联性, 研究得到的载荷系可同时应用于试验台多轴加载以及仿真独立加载, 实现了2种加载方式的统一, 为构架载荷谱的建立方式提出了新思路。