基于蚁群算法的客运段乘务值乘交路计划编制研究

将铁路客运段乘务值乘交路计划问题与旅行商问题相结合,以获取管辖交路乘务组的最小乘务组组数为目标,建立乘务交路计划编制数学模型.深入分析客运段乘务交路计划的特点,并将其转化为模型的约束条件,给出交路接续规则、非对称约束条件、交路执行条件、子回路禁止条件等4个约束条件表达式.同时采用蚁群算法对模型求解,规定算法所需的信息素更新函数,交路选择规则等.将该模型算法在实例中应用,应用结果表明,该模型能够清楚表达乘务值乘交路计划编制问题,并极大地提高了编制效率,降低了成本,实现了乘务值乘交路计划编制的自动化,具有一定的实际意义.     

基于CNN-SVR混合深度学习模型的短时交通流预测

精准且快速的短时交通流预测是智能交通发展的重要组成部分.本文针对当前交通流预测模型不能充分提取交通流数据的时空特征、预测性能容易受到外界干扰因素影响的问题,提出一种基于深度学习的短时交通流预测模型,该模型结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量回归分类器(Support Vector Regression,SVR)的特点:在网络底层应用CNN进行交通流特征提取,并将提取结果输入到SVR回归模型中进行流量预测.为验证模型的有效性,取G103国道的实际交通流量数据进行试验.结果表明,提出的预测模型与传统的预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了11%,是一种有效的交通流预测模型.     

船舶柴油机电控单体泵高速电磁铁动态响应特性分析

为提高燃油喷射精度,提高燃烧性能,针对一种新型永磁高速电磁铁结构,利用软件ANSYS Maxwell建立瞬态联合仿真模型,并通过试验间接验证模型的计算精度.利用建立的瞬态联合仿真模型对其动态响应特性进行仿真分析.结果 表明:在喷油器结构参数和驱动信号不变的情况下,在常规电磁铁中增加凸缘和永磁体结构,电磁力可提升约50N,总响应时间由1.15ms缩短到1.07 ms,喷油器的动态响应速度得到有效提升;在保证喷油器结构参数和性能不变的情况下,将高电平驱动电流由16A减小到12A,低电平驱动电流可由9A减小到6A,永磁体可降低电磁铁工作能耗,延长喷油器的使用寿命.     

融合背景差分的二次重构和内外标记 分水岭的行人检测方法

应用视频处理技术对行人交通进行研究受到广泛的重视,已成为智能交通领 域的研究热点.为了精准地提取交通场景语义信息,提出融合背景差分的二次重构和内外 标记分水岭的行人检测方法.首先对图像进行灰度级形态学开闭重构和背景差分运算,凸 显出前景区域,锐化背景区域;然后根据灰度图像局部极大值和邻域综合信息提取内部 标记,进行“准欧式”距离变换提取外部标记;最后对梯度图像进行修正和分水岭变换,提 取出图像中运动的行人.结果表明,该方法能显著地去除运动噪声的影响,检测到相对完 整的目标,很好地抑制了过分割问题, 在动态场景的行人检测中取得了较好的效果.     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.