基于灰关联TOPSIS法的交通方式选择模型

首次提出灰关联TOPSIS法的交通方式选择模型,克服TOPSIS方法不能较好地解释现实决策的缺点;引入灰色关联分析,用灰色关联系数代替TOPSIS方法中的欧式距离,反映在特定属性上接近理想方案的程度;利用相对贴近度对方案进行排序,最后用各交通方式的相对贴近度代替Logit模型效用函数中的可观测项,计算各交通方式选择概率,并应用于乌鲁木齐市居民交通方式选择的实例中,结果表明,交通方式分担比例预测结果与出行者实际的交通方式选择结果相一致,验证了灰关联TOPSIS方法在交通方式选择中的适应性和有效性。     

基于区间数距离的铁路线路方案决策模型与方法

为了研究铁路选线方案决策中定量指标与定性指标难以综合评价的系统量化问题,引入区间数理论,建立了基于区间数距离的铁路线路方案决策优化模型. 首先将选线方案中的定量和定性指标转化为区间数,得到区间数决策矩阵;然后对决策矩阵进行规范化处理得到规范化区间数决策矩阵;接着利用区间数距离法计算评价指标的权重,构造加权规范化决策矩阵;再基于加权规范化决策矩阵,利用区间数距离对决策方案排序择优,得出综合比选结果;最后结合工程比选实例验证了模型的作业程式. 结果研究表明:该模型在将含有不确定性信息的定性指标进行量化时,比传统的AHP方法可减少主观原因对决策结果的影响,尤其是指标权重的计算结果更可靠;在进行决策方案排序择优时比利用传统的投影法计算更为简便.      

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法

提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。      

基于TOPSIS法和灰色理论的交通信息网络布局优选

交通信息网络布局是实现交通信息网络高效运转的基础,合理的交通信息网络布局能够很好地解决交通运输普遍存在的道路利用率不高、路网运行效率低下的问题。针对交通信息网络布局模式进行评价及优选,建立交通信息网络布局评价指标体系,以TOPSIS法和灰色理论为基础,将层次分析法与熵值法相结合确定各指标的权重,以此构建TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型。以成都市为例,对其交通信息网络布局模式进行了优选,得出应采用网孔式网络布局方案结论。结果表明:TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型在对方案进行优选时,能很好地避免传统TOPSIS在决策过程中,当两个方案均与正、负理想解距离相等而无法判断两个方案优劣的问题,适用于对区域交通信息网络布局模式的评选。     

TOPSIS模型在港口泊位规划中的应用

介绍港口泊位规划方案确定及TOPSIS优选模型,计算模型的正负理想解;根据相似度定义各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度.以某港为例验证了模型的有效性,为港口建设决策提供理论参考.     

基于信息熵TOPSIS的公交线网优化方案排序

在给出公交线网的优化原则、约束条件和目标函数的基础上,运用多目标决策方法(如:TOPSIS方法),对公交线网优化方案进行了排序.在该方法中,首先,构造评价指标的特征矩阵,运用信息熵理论将指标的熵数据处理后作为指标的客观权重,克服了以往公交线网优化中对目标函数取权重时的主观性;其次,通过将客观权重与欧几里得距离进行加权来计算距离尺度,使得优化方案与最优方案的距离计算更加准确;最后,以优化方案与最优方案的接近程度为依据,对优化方案进行排序.应用实例表明:该模型能够较好地解决优化目标的权重分配问题,对公交线网的优化调整有效且实用,优化过程简单,优化结果合理且符合实际情况.     

基于分类预处理的协同供应商模糊综合评价

供应商优选是供应链协同管理和供应链竞争力的内在要求。对定性指标采用梯形模糊数处理,并对所有指标进行分类预处理,实现无量纲化并避免设计隶属度函数;构建模糊互补矩阵时对定性指标采用两两比较法,对定量指标采用模糊一致判断矩阵元素与权重之关系式,以提高定量指标数据的区分精度;从而,构建基于梯形模糊数及模糊一致矩阵的协同供应商模糊综合评价方法。案例计算表明,该评价方法对定性指标和定量指标的处理技术更加科学客观,比传统模糊评价方法更合理,能为供应链协同管理中供应商选择提供科学的决策支持。     

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城市道路建设序列属于多阶段多指标决策问题. 为提高城市道路建设的有效性,以DEA和TOPSIS法为基础,构建城市道路建设序列的多阶段多指标决策组合模型. 首先利用DEA方法计算每个决策单元的相对有效性;然后对相对有效性进行TOPSIS计算,实现对DEA结果的全排序,从而得到城市道路建设序列决策方案. 这样既组合了DEA对多输入、多输出指标评价的绝对优势和TOPSIS系统性、综合性的优点,又避免了DEA不能进行全排序的缺点,使两种主要的评价方法得到了互补,为该问题的解决提供了新的研究途径;最后应用实际案例验证了该模型能有效地解决城市道路建设序列的多阶段多指标决策问题.     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

运用TOPSIS法评估大学生综合素质

TOPSIS是系统工程有限方案最优决策研究中的评估方法。以某高校计算机系毕业生四年的学习成绩为指标，应用TOPSIS法对学生的智育进行了评估，分析了评估的结果。通过实例分析，介绍了TOPSIS的使用方法。     

基于混合TOPSIS的货物装载加固方案评价

分析影响铁路货物装载加固的因素,建立评估方案的模型。并将AHP与TOPSIS结合起来,使用层次分析法求解指标属性权重向量,运用逼近理想解排序法对其相应的指标进行计算。通过实例说明利用该方法评估铁路货物装载方案的科学性和合理性。     

基于三角模糊数的TOPSIS评价方法在新建铁路线路选择中的应用

铁路线路走向的选择评价是一个多目标决策过程,为了对新建铁路线路的走向进行系统科学地评价和选择,构建了由工程投资、客流情况、环境保护和工程条件4个评价指标组成的指标体系,运用三角模糊数的TOPSIS评价方法,对线路走向的选择进行了实证分析评价。三角模糊数的TOPSIS评价方法,克服了AHP和FAHP评价方法的因主观因素造成的对结果产生影响的缺点。分析结果表明：三角模糊数的TOPSIS评价方法对新建铁路线路走向的选择有较好的适用性。     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

铁路非常规突发事件应急救援决策方法研究

将贝叶斯网络推理方法应用到铁路突发事件应急决策中,为铁路突发事件应急救援提供一种实用、智能的科学辅助决策方法.在提取、约简案例决策属性的基础上,采用基于云模型的评估方法完成案例决策属性定性划分,降低决策属性划分的偏差性.构建铁路突发事件应急决策贝叶斯网络模型,并提出进行综合决策的具体方法及步骤.通过具体算例说明使用贝叶斯网络进行铁路非常规突发事件综合概率的决策过程.案例分析表明,该方法能够满足铁路应急决策需求,在信息不完备情况下同样具有实用性和有效性. 为领域知识不完全,主要依靠经验知识进行铁路突发事件应急决策支持系统的智能化提供了新方法、新思路.     

基于效用理论的铁路选线方案比选模型

为了解决传统铁路选线设计方案评价方法没有考虑不同宏观经济形势的影响,并且对于一些不能完全用货币衡量的环境影响和社会效益等定性指标难以进行定量化研究的问题,引入效用理论以及多属性决策中的投影法,在专家采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,将定性指标转化为区间数,再通过定义效用函数对宏观经济的影响效果进行量化,建立了不同宏观经济形势影响下的线路方案评价模型.根据该模型,通过使用不同的经济环境因子k来选择与其对应最优的线路方案.最后通过一个局部走向方案的比选实例说明了模型的作业程式,为新形势下铁路选线设计的方案选择提供了一种新的综合评价方法.      

铁路网多流向超限货物运输路径优化模型及算法

为了将铁路网中具有不同去向的超限货物合理地分配至各条路径,以超限货物的运输路径里程、运输时间以及对既有线路正常运营组织干扰最小为目标,以路段运输限界、通过能力和途经桥梁乘载能力为约束,建立多流向超限货物运输路径选择的多目标规划模型.根据模型特点设计多目标混合遗传算法进行求解,该算法采用自然数组编码方式以及特殊的交叉、变异算子用以满足约束条件,同时引入模拟退火策略提高邻域搜索能力.实例结果表明,对于包含14个节点车站、23个路段的复杂铁路网,利用本文模型算法获得方案的目标函数值均优于遗传算法和退火算法得到的方案,从而为铁路网超限货物运输路径选择提供技术决策方法.      

洛湛铁路南段低山丘陵地区选线方案研究

铁路选线是铁路设计综合性的基础工作,涉及面广,必须统筹兼顾,因地制宜及合理取舍。洛湛铁路经过湘、桂、粤三省区,线路经过低山、丘陵、岩溶孤峰及平原等不同的地貌单元。沿线不良地质和特殊岩土广泛分布,本文通过研究适应沿线地形地质条件的最小曲线半径、最大坡度,对水库地区线路越岭方案进行了大范围的比较,取得了良好的选线效果;根据岩溶地区特点提出了基本的选线原则;对如何加强滑坡地区工程地质选线进行了成功的尝试,为在此类地形、地质条件下的铁路选线提供可以借鉴的经验和教训。     

改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用

为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果.