基于变权可拓物元和证据理论的收费公路PPP项目风险预警

“风险”是影响PPP项目顺利落地和高效运行的重要因素,适时掌握其风险状况对项目的成功至关重要.针对收费公路PPP项目,在文献研究和问卷调查的基础上,构建其风险预警指标体系,并设计了一套基于变权可拓物元和证据理论的风险预警模型.首先,采用变权可拓物元理论进行建模,计算不同专家视阈下的项目风险综合关联度,并进行归一化处理得到基本信度函数;然后,运用折扣系数法对其进行修正,采用证据理论合成修正后的基本信度函数,得到最终预警结果.以F省某收费公路PPP项目为例进行风险预警,验证该模型的合理性和有效性,为收费公路PPP项目风险预警提供借鉴.     

船舶主机选型的不确定性多属性决策方法

船舶主机选型需考虑各种技术与经济因素．满足基本技术要求的主机往往有多个，如何选择最理想主机，是一个不确定性多属性决策问题．文中针对一个实际例子加以说明，并提出了一种基于传统的多属性决策方法——逼近理想解的排序方法(TOPSIS)与证据结合准则相结合的方法来解决该问题．结果证明，该方法能合理解决这类问题．     

A Model of Federated Evidence Fusion for Real-time Urban Traffic State Estimation

In order to make full use of heterogeneous multi-sensor data to serve urban intelligent transportation systems, a real-time urban traffic state fusion model was proposed, named federated evidence fusion model. The model improves conventional D-S evidence theory in temporal domain, such that it can satisfy the requirement of real-time processing and utilize traffic detection information more efficaciously. The model frame and computational procedures are given. In addition, a generalized reliability weight matrix of evidence is also presented to increase the accuracy of estimation. After that, a simulation test is presented to explain the advantage of the proposed method in comparison with conventional D-S evidence theory. Besides, the validity of the model is proven by the use of the data of loop detectors and GPS probe vehicles collected from an urban link in Shanghai. Results of the experiment show that the proposed approach can well embody and track traffic state at character level in real-time conditions.     

支持数据挖掘的知识库系统

总结了用于数据挖掘的6种类型领域知识．据此，提出了索引知识加领域知识的2级知识组织方法，前者相当于知识目录，根据知识特征要素对后者编号．领域知识库包括规则、函数、层次知识和基本信息4个子库．讨论了多种类型领域知识的语法校验内容，指出领域规则的矛盾性具有结论矛盾、可信度矛盾和包含矛盾3种表现形式，冗余性具有等价冗余、包含冗余、条件冗余3种表现形式，并给出了校验算法．基于上述研究成果，开发了支持数据挖掘的知识库系统KB4DM．     

对"医疗侵权诉讼举证责任倒置"的思考

《关于民事诉讼证据的若干规定》第四条第一款第八项规定:因医疗行为引起的侵权诉讼,由医疗机构就医疗行为与损害结果之间不存在因果关系及不存在医疗过错承担举证责任,即把医疗侵权诉讼的举证责任分配给了医疗机构。文章分析了医疗侵权诉讼实行举证责任倒置自身存在一些不足以及实施后给各方面带来了不利影响,提出了问题解决的建议和设想。     

Dynamic Fault Diagnosis Using the Improved Linear Evidence Updating Strategy

The majority of the existing fault diagnosis methods using Dempster-Shafer(DS) evidence theory(DST) all provide the "static" fused results by combining several pieces of diagnosis evidence, which only reflect the current running status of monitored equipment. This paper presents the dynamic diagnosis strategy by using recursively the improved linear evidence updating rule. Its updated result can synthesize the diagnosis evidence collected at historical, current and future time steps by dynamically adjusting the proposed smoothing linear combination weights. The diagnosis examples of machine rotor show that the proposed method can provide more reliable and accurate results than the diagnosis methods based on the classical updating strategies.     

基于理性推理的观点演化模型

针对现实生活中个体观点形成中的理性推理过程,提出了一种基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的观点更新规则,并在连续观点离散决策的框架下,对个体如何利用其他个体的意见和相关知识来形成自身意见的过程进行建模.实验仿真结果表明,群体中能够出现观点一致、分散等常见的舆论现象,观点演化过程中伴随着知识由确定性个体向不确定性个体的扩散,同时发现在规则网络中,意见领袖的观点的影响力在扩散过程中是逐渐减弱的,其影响范围与个体对知识不确定性的接受程度密切相关.     

城市轨道交通峰前折扣定价方案编制模型

构建面向高峰拥挤缓解的峰前折扣定价方案编制模型，为定价方案编制提供决策方法. 基于票价变动对高峰客流的影响分析，考虑运营企业可承担的收益损失，建立以运力运量匹配度最大化为目标的峰前折扣定价方案编制模型，科学确定折扣车站、折扣比例及折扣时段. 对北京地铁八通线进行实证研究，结果表明：相比实际方案，优化方案中折扣截止时间较晚，认为限制当前政策效果的关键在于折扣截止时间设置不合理；在不增加收益损失的前提下，可通过定价方案优化提高客流拥挤疏解效果.     

城市轨道交通差异化票价和补贴优化

为研究不同群体，即一般群体和特殊群体(老年人、残疾人、学生)的票价方案和补贴问题，本文考虑不同群体的差异性，以各群体的票价折扣率和列车开行间隔为决策变量，构建基于群体差异化的运营补贴优化模型，以社会福利最大化为目标，优化各群体的票价折扣率、企业的服务水平及政府的补贴额度，确保各群体获得合适的补贴，实现公共交通出行的公平性。综合考虑城市轨道交通运输能力约束、政府财政约束及不同群体票价折扣率约束，设计了基于模拟退火算法的求解算法。以长沙地铁2号线为例，分析比较不同群体的票价折扣率，提出基于列车运行计划的福利票价方案。研究结果表明，一般群体不享受折扣，残疾人4折优惠，老年人2折优惠及学生6折优惠，交通特殊群体的出行比分别提升了1.06%，2.86%及1.94%。政府在实施补贴政策时，可以通过不同群体的票价福利措施和企业的服务水平确定补贴额度。     

一种通过贡献矩阵评估电力系统脆弱性的方法

随着电网技术的飞速发展,电力系统的安全稳定运行越来越受到人们的重视。文中提出了一种通过贡献矩阵来评估电力系统脆弱性的方法,其基本思想是依据在风险评估中各指标原始数据的来源对应生成其所属的评估证据,而后根据所选取的计数模型构成评估证据的贡献矩阵,最后结合D-S证据理论和基本概率分配mass矩阵,选取单点信任度值大的指标作为整体脆弱性风险评估结果。文中还通过具体算例验证了其可行性,此方法结合了各评估指标的相关性,能较为有效地对系统的脆弱性风险进行综合评估。     

公路隧道外水压力折减规律研究

针对确定隧道外水压力的技术难题,根据相似理论,利用自行设计的模型试验装置,在不同水头高度、渗透系数、排放量以及排放系统的条件下,进行了36组工况试验。根据试验结果,对外水压力的折减规律进行了研究。分析提出了工程类比应注意水头高度为平方的相似关系,以及对于隧道周边富水洞穴应按"复合回填"的方式进行处治的深入认识。     

基于风险矩阵的干线公路弯道路段交通冲突风险评估模型

为评估干线公路弯道路段(AHBS)交通冲突风险,基于交通冲突前5 min集计交通流数据、冲突路段道路线形特征和行车环境数据,分别建立交通冲突可能性及严重度评估指标体系。集成运用随机森林模型和多层次模糊综合评价法分别确定交通冲突可能性和严重度等级,进而采用风险矩阵法确定交通冲突风险等级。以云南省元双干线公路为例进行验证。结果表明：基于随机森林模型的交通冲突可能性预测准确率达到84.21%,所提模型能有效评估AHBS交通冲突风险,为干线公路交通事故治理提供理论依据。     

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机票定价一直是航空公司关注的问题,在适当的时间推出适当折扣的机票可以让航空公司增加收益. 本文首先考虑到旅客提前订票存在风险,并认为风险概率满足指数分布;然后通过航空公司与旅客之间的动态博弈,给出航空公司的关于时间的定价模型;接着在得出的定价模型基础上,确定不同折扣机票的退票手续费和航空公司销售各种折扣机票的时间区间. 研究结果表明：① 航空公司能承受的最低票价越低,订票周期越长;② 订票越是提早票价越低. 最后通过一个例子来说明这个定价机制不仅理论上可行,而且在现实中也能很好的应用,不仅降低了航空公司的销售成本,同时也增加了他们的收益.     

右转车与行人冲突问题的解决方法探讨

本文通过分析深圳市城市交通存在的右转车辆与行人的冲突现象，提出了解决二者冲突的方法。尤其是针对设置了右转专用车道情况下，通过设计右转车辆与行人相位分开设置情况下的流量临界模型，提出了设置二者的相位分开设置的临界值的计算方法。实践表明，该方法有效地解决了行人与右转车辆的冲突问题，具有良好的运用前景。     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法，但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况，给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法，将多个自动驾驶车辆看成一个整体，利用多目标优化控制理论，计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划，达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动，使交叉口车辆整体收益最大，各利益体间的收益更为均衡；与非协作行驶决策相比，冲突消解时间缩短，减少交叉口单车平均延误1~2 s，平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法,但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况,给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法,将多个自动驾驶车辆看成一个整体,利用多目标优化控制理论,计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划,达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动,使交叉口车辆整体收益最大,各利益体间的收益更为均衡;与非协作行驶决策相比,冲突消解时间缩短,减少交叉口单车平均延误1~2 s,平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

基于SMILO-VTAC模型的复杂低空多机冲突解脱方法

针对传统SMILO-VTAC模型的2种不受控情形, 提出了面向不受控情形的复杂低空多机冲突解脱模型; 在传统SMILO-VTAC模型的基础上, 考虑复杂低空空域物障限制条件, 提出了面向物障情景的低空多机冲突探测与解脱模型; 结合通用航空活动任务优先等级, 建立了基于任务优先性质的多机冲突探测与解脱规则和流程; 建立了多航空器对头汇聚场景, 基于提出的方法进行仿真验证。分析结果表明: 相比传统SMILO-VTAC模型, 提出的方法能够满足不受控情形的多机冲突探测与解脱实际需要, 并能根据任务优先等级计算方案, 解脱成本分配合理, 符合复杂低空空域航空器的特点; 提出的方法在航空器数量不大于4架次时, 求解时间略长, 但基本控制在1 s以内; 当航空器数量大于4架次时, 求解时间小于传统SMILO-VTAC模型; 当航空器数量不小于7架次时, 求解时间远低于传统SMILO-VTAC模型; 在将优先级因素加入考量后, 方法的平均解脱成本较传统SMILO-VTAC模型增加了10%~20%, 以少量增加平均解脱成本为代价, 实现了解脱成本依照优先级顺序的分配, 将高优先级航空器解脱成本向低优先级航空器传递。可见, 在多航空器运行和多优先级情景下, 改进方法具有更高的解脱效率, 在相同计算时间内具有更高的解脱架次极限。      

基于方式选择的拥堵收费及返还优化模型

通过应用累积前景理论分析用户出行行为,建立拥堵收费及其返还的优化模 型,得到了不同需求分布均值下的最优收费和最优票价折扣费率,用算例验证了模型的 有效性,并对比了无补贴无收费、有收费无补贴、有补贴无收费及有补贴有收费4 种情况 的系统总成本,以及有补贴有收费情况下相对于无补贴无收费情况,政府和用户节省的 总成本费用.结果表明,模型与实际现象是吻合的,实施拥堵收费和补贴政策可以有效减 少系统总成本,节省政府财政支出和公交车用户的费用成本,而且恰当的设置拥堵收费 和票价折扣费率将有效引导人们更多的选择公共交通出行.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.