基于最小换乘模型的公交查询系统的设计与实现

设计并实现了含电子地图的公交查询系统,包括站点、线路和出行方案等3种查询方式.阐述了站站之间以"换乘次数最少为首要条件,站数最少为次要条件"的最优乘车路线算法:求出换乘矩阵,根据换乘矩阵计算得到经过站点的数目.实践表明系统具有较强的实用价值.     

综合运输旅客换乘网络优化模型

为了解决旅客换乘过程中多种运输方式的协调问题,根据客运换乘网络的特点及结构,以旅客旅行时间最短和总出行费用最小为优化目标,建立了综合客运换乘网络优化模型.通过加权求和,将多目标函数转化为单目标函数,给出了用遗传算法求解的步骤,并用算例进行了验算.结果表明:本文建立的模型可行,算法有效.     

长春市轨道交通换乘方式选择影响因素分析

通过对长春市居民轨道交通换乘方式的调查数据整理,利用多元Logistic模型,分析不同影响因素对居民城市轨道交通换乘方式选择的影响,得出出行者性别对出租车换乘有显著影响,男性更偏向于选择出租车换乘,拥有网约车打车APP对常规公交换乘有显著影响。打车软件的流行使居民出行换乘的方便性大大增加。学历水平越高的出行者越喜欢选择比较环保的步行和自行车换乘方式。月收入越高的更加注重出行的时效性,更偏好选择高效率的网约车换乘方式出行。出行距离对出行者是否选择轻轨+轻轨换乘影响较大,出行时间在出租车、小汽车、网约车这几种出行时间相差不大的换乘方式中影响不大。最后对城市的轨道交通换乘发展的优化提出合理的建议。     

城际公共交通系统最短路算法

在借鉴城市公共交通最短路算法的基础上,针对城际网络的特点,研究了城际交通换乘路径的选择问题。以最小换乘次数为首要目标,并以此为基础,综合考虑时间、票价等因素,获取城际交通系统最短路。首先提出一种基于Flord算法的最小换乘矩阵及多条最短路的获取方法,然后利用最小换乘路径进行站线搜索与广义费用计算,获取城际交通的最短路,最后通过算例证明了本算法的可行性。     

公路旅客最少换乘次数乘车方案选择算法

对公路旅客最少换乘次数乘车方案选择算法进行了研究,建立了描述公路客运换乘网络的有向无权图模型,将两站之间最少换乘次数乘车方案选择问题,转换为在权图中搜索两顶点间的最短路径问题,同时给出求解换乘网络中单一最短路径的基本广度优先搜索算法和求解全部最短路径的改进广度优先搜索算法,并通过算例验证算法的正确性.最后对算法的执行效率进行了分析.     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

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综合考虑枢纽内线路复杂、换乘量大、换乘效率低等问题,分析了枢纽换乘的相关特点. 建立了基于枢纽站点的区域协调调度换乘优化模型. 模型综合考虑了车辆驻站时间变化对车辆到站时间的影响,将车辆在枢纽站点的驻站时间设为一个松弛变量,以车辆在区域内枢纽站点的相遇次数作为目标函数. 通过求目标函数最大值,确定线路车辆在各枢纽站点的最佳发车时间及驻站时间,从而使区域内在枢纽站点的总体换乘时间最短,换乘成本最小. 模型利用遗传算法求解. 经算例验证,算法可有效提高区域内枢纽站点的换乘效率及公交运营服务水平.     

考虑换乘站客流疏解的地铁列车跳站与客流控制协同优化

早高峰时段，各大城市地铁线路和换乘站的客流运输与疏解压力巨大。本文首先说明部分列车在换乘站跳站，可延缓换乘客流乘车过程、降低换乘站客流疏解压力。在此基础上，构建地铁单线双方向列车换乘站跳站开行与客流控制协同优化模型，极小化乘客在始发站等待延误时间和换乘延误时间。其次，对相关非线性约束进行近似线性替代，将原模型转化为线性整数规划模型。最后，以北京地铁5号线早高峰为背景设计数值实验，使用优化求解器CPLEX调用分支定界算法求解模型，验证了模型的实际优化效果。实验结果表明，相较于列车站站停和既有客流控制，优化所得方案在14 min内使得列车运载的乘客增加了2954人，并使乘客在站外延误时间、换乘延误时间和总延误时间分别降低了58.9%、16.9%和41.6%。     

东莞轻轨R2线实验段动工

3月26日,东莞首条市内轻轨R2线实验段工程正式动工,R2线是目前东莞规划的4条市内轻轨线中最先开工的线路。该线路长60公里,计划5年全线贯通并投入使用。届时,R2线将通过4个换乘点,与广深铁路、穗莞深、莞惠城际线及广深港客运专线进行交叉换乘,实现东莞市内轻轨与珠三角各市轨道交通的无缝对接。     

轨道交通单线接运电动公交调度优化模型

针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充电成本共4项成本之和最小为目标函数,以电动公交的发车顺序、换乘乘客的等待意愿、电动公交充放电特性对行驶里程产生的影响等作为约束条件,构建混合整数非线性规划模型。在接运公交的运输需求方面,考虑了除换乘乘客外本地乘客出行需求变化对接运电动公交时刻表的影响。最后提出一种混合人工蜂群算法求解模型,通过与遗传算法、粒子群算法的对比,进行了算法的敏感性分析。结果表明：目标函数总成本为1 355.32元,相比原成本降低了23.56%,其中,换乘乘客等候时间成本为298.17元,换乘失败成本为84.03元,公交公司运营成本为867.40元,电动公交充电成本为105.71元,验证了构建的模型对时刻表优化问题的有效性。     

任务驱动法在高职AutoCAD教学中的探索

本文阐述了任务驱动法在高职AutoCAD教学过程中的所具有的基本特点,从任务设计和教学组织等方面分析了任务驱动法在《AutoCAD应用》教学中存在的问题和对策。     

任务驱动法在高职AutoCAD教学中的探索

本文阐述了任务驱动法在高职AutoCAD教学过程中的所具有的基本特点,从任务设计和教学组织等方面分析了任务驱动法在《AutoCAD应用》教学中存在的问题和对策。     

有限状态机在列车解编顺序中的应用

在编组站机车作业安排过程中,列车的晚点、待取乍辆的缺少、待出发列车的时间紧急等都会要求机车在解体列车时按需而行,而不是按列车到达的顺序依次解体。这就要求在编制车站计划时实现合理的到达列车的解体顺序。运用有限状态机模拟机车动态,输入计划列车到达、出发信息、现车信息推算机车任务,决策现场作业顺序,辅助调度员做好调车作业计划。     

跨世纪档案人才的培训与教育工作

阐述了跨世纪档案人才的培训目标、素质条件、选拔原则、培训内容及培训措施。     

山岭区小桥涵调查工作内容及方法

山岭区小桥涵是公路建设重要组成部分,小桥涵的设置如何直接影响着整个线路的工程造价。笔者就如何在公路设计中搞好小桥涵调查的工作内容与方法做以说明。     

基于虚拟装配体绑定的产品层次化装配序列生成

装配是产品制造中的重要环节之一.计算机辅助装配顺序的生成为实施快速、灵活、优化的装配,提高装配质量和效率提供有力的支持.任务层次与分解方法的设计是层次任务网规划方法应用的关键技术.文中提出了一种基于虚拟装配体绑定的底层装配操作实施机制,在此基础上建立了产品装配序列生成的任务分解策略.装配实例表明,该方法在产品装配序列生成中具有建模层次清晰、任务分解策略易于制定、装配序列生成比较灵活的特点.     

《数控设备制造与机电联调》课程教学改革与实践

＂数控设备制造与机电联调＂课程是数控技术专业的核心专业课程,以贴近真实工作任务及工作过程为依据整合、序化了教学内容,基于完整工作过程设计了三个学习情境,有效地提高了学生方法能力、专业能力和社会能力。     

高职院校《电子产品生产工艺与管理》课程教学改革的探讨

打破过去在教室进行理论知识讲授,实训室进行验证性实验和技能训练,期末进行笔试等传统教学模式,将《电子产品生产工艺与管理》课程进行以行动为导向,基于工作过程的大力度教学改革。课程从岗位分析入手,提炼岗位典型工作任务,转化成教学任务,行动导向教学再现＂工作过程＂,形成实训与实习的真实工作环境,实践＂学中做,做中学＂。     

试论驻地高监的工作质量

论述了工程建设过程中驻地高监的职能、工作要点和对工程质量进度、造价等方面的影响力。提出了驻地高监对监理工作中大事要抓准、抓紧、抓好、抓实。     

CLASSIFICATIONS OF EEG SIGNALS FOR MENTAL TASKS USING ADAPTIVE RBF NETWORK

Objective This paper presents classifications of mental tasks based on EEG signals using an adaptive Radial Basis Function (RBF) network with optimal centers and widths for the Brain-Computer Interface (BCI) schemes. Methods Initial centers and widths of the network are selected by a cluster estimation method based on the distribution of the training set. Using a conjugate gradient descent method, they are optimized during training phase according to a regularized error function considering the influence of their changes to output values. Results The optimizing process improves the performance of RBF network, and its best cognition rate of three task pairs over four subjects achieves 87.0%. Moreover, this network runs fast due to the fewer hidden layer neurons. Conclusion The adaptive RBF network with optimal centers and widths has high recognition rate and runs fast. It may be a promising classifier for on-line BCI scheme.