基于遗传算法的公交线路发车间隔优化

为优化公交企业运营管理,提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。通过对公交线路发车间隔进行优化,平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标,通过加权求和设定目标函数;考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素,针对客流的高峰和平峰时段,建立相关约束条件;以郑州市60号公交线路为例,利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解,得到了各时段的公交发车间隔,并将优化前成本与优化后成本进行比较,有效降低18%～26%的线路总成本。     

基于多周期目标的海上救助船配置优化

为提高海上救助水平和效率,考虑事故的时变性和救助船的不可用等因素对海上救助船进行动态配置,以救助站点覆盖事故数量最大化和救助船动态调度成本最小化为目标,建立多周期多目标的多重覆盖模型,并设计多目标蚁群算法进行优化求解。多周期救助船配置方案经实例验证,证明了模型和算法的有效性,为我国海上救助船的配置提供新的思路。     

基于RSSI与ZigBee技术的公交车定位方法研究

采用无线传感技术搭建基于ZigBee的智能公交网络,并在此基础上针对公交车载节点的定位问题提出一种带修正的三角形加权质心定位算法.改进的算法中利用高斯滤波器来提高RSSI测距精度,将RSSI与质心算法相结合确定出车载节点所在的定位三角形范围,以测距和的倒数作为权值系数估算出车载节点位置,并通过引入4个参考节点来进一步修正车载节点坐标以减小定位过程中单个参考节点产生的影响.经Matlab仿真实验表明,改进后的算法相较于传统算法误差更小,稳定性更高.     

基于多周期目标的海上救助船配置优化

为提高海上救助水平和效率,考虑事故的时变性和救助船的不可用等因素对海上救助船进行动态配置,以救助站点覆盖事故数量最大化和救助船动态调度成本最小化为目标,建立多周期多目标的多重覆盖模型,并设计多目标蚁群算法进行优化求解。多周期救助船配置方案经实例验证,证明了模型和算法的有效性,为我国海上救助船的配置提供新的思路。     

3D打印在汽车行业的应用

3D打印是一种增材制造的新型工艺方式,它以材料层层堆积的形式加工零部件,提高了材料利用率,节省了模具费用,适用于小批量复杂零件的生产加工。3D打印在汽车行业主要应用在底盘、总成及内外饰件,如仪表板、护板等,除此之外,还可以打印工装夹具、检具,或用作设计验证、造型评审用件。     

基于HRHN模型的城市常规公交线路客流预测

准确的公交客流预测对于城市公交线网规划设计和线路运营管理有着重要意义.为了提高公交客流预测的准确度,研究出一种基于HRHN模型的公交线路客流预测方法.在Encoder模块中,采用ConvNet对输入特征进行提取,利用RHN对提取到的特征建立时间依赖性关系;在Decoder模块中,历史客流量作为输入,利用RHN模型建立时序的关联性;输出值和特征之间的相互作用通过注意力模型进行分析,从而在Decoder中进行预测.对公交数据进行预处理并获取公交客流量,在考虑客流特性的基础上,结合气候因素,利用特征工程进行公交客流预测的特征选取,并利用HRHN模型对客流进行预测.使用了郑州市1个月的公交客流数据,其中选择前24 d数据进行训练,后7 d数据进行测试.分别预测60号公交线路上行方向和下行方向线路客流,并将HRHN模型预测结果与其他5种模型(ARIMA,BPNN,LSTM,RNN,SVR)进行比较.结果表明,HRHN模型在上行方向线路客流预测、下行方向线路客流预测的MAPE分别为0.1161,0.1444,HRHN模型精度最佳.