电力机车用复合绝缘子运行性能及使用寿命预测方法概述

电力机车用复合绝缘子是受电弓、真空断路器等高压网侧设备的支撑装置,其在运行环境等因素下的老化失效问题直接影响电力机车运行可靠性。文章系统分析了电力机车用复合绝缘子老化的影响因素和作用机理,重点对复合绝缘子的外观现状、电气性能、憎水性能、老化性能等运行性能及使用寿命预测方法进行了研究。通过对试验结果、试验数据的分析,提出一种电力机车用复合绝缘子使用寿命预测方法,可用于电力机车用复合绝缘子老化性能的评估。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

高速公路平纵曲线组合路段交通风险评估方法

高速公路平纵曲线组合路段常出现单一平曲线和竖曲线要素满足规范，但二者相结合后存在安全隐患的情况。为评估这类组合路段的交通风险、提升组合路段安全性，综合运用可拓云理论与理想点法，提出了基于可拓云模型的交通风险评估方法。基于已有事故数据和文献，从驾驶员、道路、交通环境以及其他因素的角度出发，构建了包含15个指标的交通风险评估指标体系，并将每个指标划分为5个风险等级；利用层次分析法和熵权法确定各评估指标主、客观权重后，再通过理想点法确定各评估指标组合权重；参照公路路线设计规范及相关文献，考虑定性指标的边界模糊性划分各评估指标的风险等级，并按照等比原则实现定性指标的定量化描述；构造可拓云模型云隶属度矩阵，计算综合评判向量，最后根据最大隶属度原则确定路段风险等级。以云南省3段高速公路路段作为分析案例，利用基于可拓云模型的交通风险评估方法计算了各路段风险等级，并识别了各路段的危险性指标。结果表明:该方法与传统基于模糊综合评价法相比，评估结果相同，但信息更丰富，其综合评判模糊等级特征值的期望E_xr反映了路段的安全程度；Y路段的E_xr高于C路段，表明Y路段比C路段更安全；3段路段的评估结果的置信度因子θ均小于0.05，表明结果可信度较高，验证了该方法在交通风险评估过程中的适用性。      

我国高铁快运潜在市场规模预测

对我国高铁快运的潜在市场规模预测，有利于优化高铁快运服务质量，支撑高铁快运服务产品开发。以快递量作为潜在转移对象，建立向量自回归模型进行快递量预测；考虑运输安全性、便捷性、经济型、可靠性和时效性等影响因素，构建logit分担率模型进行分担率预测，得到了高铁快运市场可分担率及2020-2025年的潜在市场规模。结果表明，高铁快运市场潜在规模远大于实际市场情况，通过提高寄件服务便捷性，缩减前置等待时间，优化两端作业时间，将有利于提高高铁快运市场占有率。     

基于数据挖掘的高速公路建设项目投资额预测研究

在分析了高速公路投资额与其各影响特征之间关系的基础上，构建了基于BP神经网络的高速公路建设项目前期投资额预测模型，并通过案例验证了模型的实用性和准确性。研究成果可为高速公路建设项目前期科学合理制定投资计划提供决策支持，为项目建设早期做好资金规划提供依据。     

新线接入条件下的城市轨道交通网络起讫点客流量预测模型

新线接入将导致城市轨道交通网络连通性等特征发生一定的变化,影响相关线路的客流分布,进而需要对客运组织和行车组织做出调整.分析不同类型新线接入的影响,采用站点进出站客流量数据来表征土地利用变化,通过站点分类与匹配,构建站点进出站客流量预测模型;在此基础上,对网络起讫点矩阵进行区域划分,结合每个区域客流的特点,分别构建相应的客流起讫点预测模型,并以深圳地铁11号线接入作为实际案例,来验证模型和方法的有效性和适用性.验证结果表明,新线接入后的客流分布预测以及客流影响评估,有助于运营管理部门分析掌握新线接入后的实际客流变化情况,以制定与优化相关线路的运输组织方案.     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.