一类驼峰调车事故的贝叶斯网络模型研究

驼峰跟钩撞车及侧面冲突调车事故会给驼峰调车作业带来较大安全隐患,影响驼峰解体作业的效率和能力。从技术条件角度考虑,对线路、车辆以及调车设备3个方面因素进行分析。鉴于驼峰系统是复杂的大系统,具有不确定性的特点,考虑贝叶斯网络能较好解决不确定性问题,建立跟钩撞车及侧面冲突调车事故的贝叶斯网络模型。利用Matlab中的BN推理工具软件包BNT计算顶上事件的发生概率以及基本事件的后验概率。结果表明:影响此类调车事故的主要因素为线路和车辆两方面。     

基于模糊综合评估法的工程项目风险管理研究

在工程项目的生命周期内,将遭遇大量的风险因素,这些风险性因素通常难以用准确的定量方法去描述,必需借助于和概率统计相关的一些数学工具才能完成.采用有效的方法对风险进行分析、度量,可以提高工程效益.在阐述项目风险固有因素的基础上,运用模糊综合评估方法来分析、度量项目的风险,从而为项目风险的分析和度量提供了定性和定量相结合的综合评价方法.通过对施工单位能力评价的实例演示,证明了该方法的科学性和可行性.     

一种基于Logistic混沌序列的加密隐藏算法

利用混沌序列的随机性和不可预测性,可将其作为密钥进行数据加密.同时,传统的加密技术所得到的密文容易被攻击者发现,影响了信息的安全性.本文有效地引入信息隐藏方法,提出了基于Logistic混沌序列并将加密与隐藏相结合的算法,防止密文在传送中被监测到,提高了信息的安全性.     

DW及OLAP在现代企业MIS中的应用研究

分析了联机事务处理系统和联机分析处理系统的不同点，讨论了AI、DW、DM、OLAP技术在现代企业MIS系统中的应用，研究了综合DSS的体系结构，基于大型数据库系统Sybase和前台数据库开发工具PowerBuilder提出了一种通用的OLAP需求实现方法，并通过实际系统证明该方法是切实可行的。     

危险品运输路径多准则优化模型及求解算法

针对多种类型的危险品在有风险控制的路网内运输问题,考虑不同运输决策 者的路径选择需求,建立风险约束下的多准则路径优化模型.根据路段/路径的风险阈值, 以及各类危险品产生的风险测度,设计了一种双向拓扑搜索算法,通过删除原路网中非 可行路段和非可用节点,生成不同类别危险品的剩余运输网络.利用改进的标号算法,在 剩余网络中搜索不同准则下的最优路径,生成非支配路径集合.给出了不同路径之间关键 路段的调整策略,并分析了获取非支配路径集合的计算时间复杂度.最后,通过算例验证 了模型和算法的有效性.     

基于模糊聚类和识别的出租车合乘算法研究

针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚 类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人 数创建隶属函数,实现合乘乘客与出租车的合乘模糊识别.通过随机生成的多组出租车出 行和合乘乘客样本数据,发现在假定的出租车合乘条件下,出租车样本数量决定了合乘 的成功率,但同时也发现,在合乘人数固定的情况下,无限制的增加出租车样本数量会增 加合乘乘客的搭载成功率,平均每辆合乘出租车的收入并不会随着样本数量的增大而增 大,而是趋于稳定值.仿真结果说明,该算法适合于大样本的出租车合乘问题,是一种可以 提高出租车合乘成功率的有效方法.     

合乘模式下司机收入公平模型及仿真

针对出租车合乘模式下司机的收入问题,建立了合乘模式下司机收入公平心理模型,采用公平理论分析了司机的心理及行为,通过仿真计算,分析了合乘模式下乘客总需求量及司机公平心理对司机收入的影响.研究结果表明,乘客总需求对合乘模式下司机总体的平均收入有较大的影响,合适的供需比下实施合乘才能提高司机收入;在供需比较大时,司机争抢乘客的行为会导致司机个体收入差距增大,部分司机收入降低的现象;为成功实施合乘模式,必须考虑当地出租车市场的供需比情况,并且建立合理的措施以防范司机争抢乘客的行为出现.所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

不确定语言环境下危险品公路运输路径决策模型

在危险品运输路径选择过程中,由于客观事物的复杂性,部分已知信息往往是不确定的,这给选择最优路径带来了很大的困难.文中先利用不确定的扩展加权算术平均算子对评估矩阵中的不确定语言评估信息进行集结, 然后利用不确定语言混合集结算子对全体决策者给出的决策方案综合属性评估值进行集结,进而利用可能度矩阵确定最优的运输路径,最后用算例验证了方法的可行性.     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

基于泊松分布的出租车合乘概率及等待时间建模

为了反映城市出租车合乘的成功率,准确描述合乘的效果,利用出租车合乘概率和等待时间对合乘问题进行分析。依据泊松分布原理,讨论出租车合乘中出租车载客车辆的泊松分布,建立基于泊松分布的出租车合乘概率模型,并通过概率模型结合n重伯努利试验原理,构建出租车合乘等待时间模型,探讨出租车数量、空载率、平均行驶速率和行驶目的地分布对合乘概率和合乘等待时间的影响。以南京市雨花南路路段出租车行驶的GPS数据为研究对象,对模型进行验证。研究结果表明:出租车载客车辆数据通过显著水平为0.05的K-S检验,其分布服从泊松分布;出行的高峰时段,路段内出租车数量增大,空载率降低,对于行驶目的地分布相对集中的区域,出租车合乘的概率为60%~80%,合乘的等待时间为5~15min;出行的低峰时段,路段内出租车的数量减少,空载率增加,对于行驶目的地分布相对集中的区域,出租车合乘的概率为20%~60%,合乘等待时间在15min以上;在该路段内的出租车平均行驶速度相对稳定,对出租车合乘概率和等待时间影响较小;出租车合乘适宜在日常出行的高峰时段采用,可通过1次载客多次合乘的方式提高合乘效率;该模型具有一定的有效性和实用性,能够为交通管理部门和合乘者选择合乘提供参考。