基于多智能体的铁路枢纽客运组织优化方法研究

以探索铁路枢纽客运组织方案的优化为目标,基于复杂系统理论中的多主体模拟方法,结合元胞自动机与多智能体各自的优势,将旅客行为与运输组织部门决策相结合,环境因素由元胞自动机表达,模型涉及到运输组织部门、旅客等不同类型的智能体,个体通过资源和环境的相互作用和与其他个体的交流协商来对周围环境的变化作出相应的反应。通过模拟运输组织部门复杂的决策过程,提出基于复杂适应系统理论的客运站客运组织优化的研究思路、基本框架和优化方法,探讨系统中各个智能体的结构及其竞合关系,设计基于多智能体的进化优化算法;最后以广州站高峰期客运组织优化为例进行了实证分析。     

基于节日出行的拉萨综合客运枢纽客流疏导研究

为提高拉萨综合客运枢纽内旅客换乘衔接效率,基于民族宗教节日的客流出行特征,针对枢纽内各换乘过程中交通运输方式衔接出现的问题,运用实地调查法,测量计算各换乘方式衔接所需的路程、时间以及换乘成本,结合城市综合规划布局,从方便舒适的原则出发,提出相应的换乘衔接优化方案。将各方案进行模拟演示,发现可大幅缩短换乘距离与时间,并能降低一部分换乘费用,综合资金、时间、工程量等因素进行比较,对枢纽内公交车、客运汽车、铁路等换乘得出最为经济高效的方案,从而保障朝圣人群的出行需求,缓解城市交通压力,规范枢纽内换乘秩序,提高综合客运枢纽的换乘效率和旅客满意度。本研究进一步完善高原地区综合客运枢纽的规划设计,可对拉萨综合客运枢纽换乘设施的布局优化提供基础理论参考。     

基于大数据的地铁客流预测与调度优化策略

随着技术进步和深化应用,大数据在客流预测和调度优化中的作用将更加凸显。本文研究了基于大数据的地铁客流预测与调度优化策略,分析了大数据在轨道交通中的应用现状,提出了实施中地铁客流预测与调度优化的挑战与困境,通过分析客流预测的大数据分析方法,提出了多项地铁调度优化策略,并从调度优化的目标与原则、基于大数据预测结果的调度优化策略、调度策略执行的技术支持与管理规范三个视角对相关策略进行归集和研究。最后,对数据安全与隐私保护的难题以及大数据技术的演进趋势与应用潜力进行了分析和预判。     

基于多源数据的公交出行特征分析

为准确分析公交消费数据不完整情况下的公交出行特征,基于乘客上车刷卡数据、支付宝扫码数据及公交GPS数据,运用时空匹配法和出行链理论挖掘分析乘客上下车站点、公交线路OD矩阵、出行空间分布特性及消费时间分布特征。实际验证结果表明:1)使用IC卡和支付宝的乘客数量近似相等,使用现金人数较少,约占整体的6%;2)乘客出行次数在2次以下占总数的84%,换乘需求较少,公交可达性较高;3)高峰期消费次数均超过25000次/h,约占全天总数的23%,居民出行目的较为单一,大部分往返于居民区与办公商业区,与实际情况相符。     

武汉铁路枢纽规划研究

武汉地处国家铁路网的"天元"位置,是武汉城市圈"资源节约型环境友好型"社会建设综合配套改革试验区核心城市.文中对武汉铁路枢纽的发展历程进行了回顾,并对枢纽总图规划的关键要素进行了系统研究,提出了前瞻性的发展规划方案.     

基于多源数据车辆身份综合判定问题研究

根据2008北京奥运期间特种车辆通行管理需求,提出了研究基于多源数据综合判定车辆身份的必要性.在介绍该问题的技术要求、系统设计后,研究以RFID数据为线索对行驶中的车辆图像进行车标比对的问题,给出了算法设计,通过了实验验证.     

基于大数据分析的客流走廊判别方法研究

在轨道交通规划、公共交通规划类项目中,面临的一个核心难点是对现有公交走廊的判断以及对走廊客流量的调查收集。简要介绍常规公交调查并分析其调查成果,发现仅采用常规的公交调查手段,总体抽样率较低,并且难以对一个城市做到相对全面的客流调查。在常规调查基础上,介绍通过手机信令数据分析的手段,采用多种方式拟合之后,判断研究出城市的主要客流走廊,其成果可为后续规划设计提供充足依据。     

北京丰台站铁路枢纽周边交通组织设计分析

通过对火车站周边交通组织设计实例进行分析．以期针对新提级的铁路枢纽周边交通组织设计的研究思路、方法、管理措施作出分析、探讨。从微观（站前核心区）、宏观（区域影响区）两方面进行交通组织设计。研究的内容包括现状及原规划交通系统问题分析、交通需求分析及枢纽配套设施规模确定、交通系统的优化调整方案、交通组织设计、交通管理措施等,有关经验可供相关专业人员参考。     

基于多源轨迹数据的信号交叉口运行评价研究

针对目前信号交叉口运行评价指标估算模型大多需要人工采集、输入多元交通参数,且假设条件较多的局限,考虑到现状评价方法不能有效支撑交叉口绿灯时间分配失衡、车道功能划分不当等问题甄别及交叉口信号控制多方案选择与优化,依据多源轨迹数据特征及交叉口车辆运行特性,论证了基于大样本车辆轨迹数据批量提取排队车辆交叉口通行时间、初始排队长度的技术可行性,提出了基于交叉口通行时间、排队长度、二次停车率的信号交叉口运行评价体系。     

基于多源数据的出租车运行监测分析指标体系研究

对出租车各类数据结构进行了介绍,基于出租车多源数据,提出了面向出行者、行业管理者和政府主管部门不同用户需求的出租车运行监测指标体系,并给出了出租车运行监测指标体系中关键指标的计算模型.最后,以北京市出租车多源数据为例,计算得出了出租车运行监测的部分重要指标值,为准确掌握城市出租车运行情况、制定出租车发展战略、改善出租车行业管理、推动出租车良性可持续发展提供了决策支持.     

基于多源数据的公路交通情况调查统计方法研究

随着信息化智能化手段的普及,交通行业形成了多样化的公路交通情况调查信息来源,交通情况调查工作迫切需要进一步研究解决多种数据来源融合问题。本研究首次提出了分层次的公路交通情况调查统计的指标体系,建立了公路交通情况调查统计指标与需求的关系矩阵;分析了高速公路收费数据、实时监控数据、RFID技术采集数据、两客一危卫星定位数据、治超信息系统数据和手机信息数据等6类数据的现状;在此基础上,构建了面向统计指标的,以常设站点与多源信息相融合的多样化、分层次、综合性的交通情况调查方法,设计了基于多源数据的公路交通情况调查统计框架;提出了下阶段公路交通情况调查体系建设的初步思路。研究成果可进一步提高公路交通情况调查信息采集与处理水平,有效扩展交通情况调查信息来源,为下阶段公路交通情况调查工作开展提供理论依据。     

基于多源数据融合深基坑风险评估方法

将云模型(CM)、改进D-S理论相结合,提出了一种新的多源信息融合评估方法,对深基坑安全风险进行评估。建立监测指标体系,通过云模型获取各风险等级的概率,最后采用改进的D-S理论进行融合,提高预测结果的准确性和可靠性。以科技大道隧道深基坑为依托工程,验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,所提出的多源信息融合方法特点：(1)具有较好的处理高冲突信息的能力;(2)与单一来源评估模型相比,有更好的准确性和鲁棒性。因此,该新型多源数据融合方法可为深基坑风险评估和管理提供实际参考。     

北京轨道交通网络化客流特征及成长趋势分析

探讨了在北京轨道交通线网已进入网络化运营的进程中,网络主要客流指标变化趋势;总结了当前北京市轨道交通客流特征,从供需层面分析了目前线网客流所存在的主要矛盾,及通勤客流的主要特点.分析与评价了北京市轨道线网运行中存在的主要问题,并从需求演变的角度出发,为轨道交通规划、建设、运营管理提出相关建议.     

基于多源数据的车流量时空预测方法

为提高车流量的预测精度,本文中从外部特征、时间特征和空间特征的角度综合考虑了多因素对车流量的影响,提出了一种基于多源数据和时空预测的车流量预测方法.在外部特征方面,深入探索了日期、天气和兴趣点特征对车流量影响;在时间特征方面,提出了基于时间卷积网络(TCN)的时间序列预测框架,并以近邻周期和日周期为基线分别建立时间预测...     

基于本体的铁路客运枢纽内部设施建模研究

按照设计功能不同,将铁路客运枢纽内部设施分为行人步行设施、交通服务设施和辅助服务设施3类。运用本体建模方法,分析了枢纽内部不同类型设施使用与行人行为之间的关系,建立了设施功能与行人行为关系概念模型,并运用Z语言对其进行了形式化描述。该模型揭示了行人在每一设施内的行为特征以及设施与行人的交互关系,为系统设计、实现和验证提供了准确的、一致的文档依据,为下一步软件结构建模奠定了基础。     

多源检测器的交通数据融合研究

为缓解城市交通拥堵、实时反映城市的交通状况,需要通过获取路网交通流参数来获取交通状态.随着对交通流速度数据需求的全面性、有效性、准确性要求的提高,由某一种检测器获取的速度数据已经满足不了实际需求.利用信息融合技术将多源检测器采集到的交通流数据进行处理,应用数据神经网络法、回归分析法对数据进行融合,得到更加丰富且质量更高的交通信息,从而在交通运营管理中为决策者提供有效的数据支持.通过对本文提出的交通流参数获取技术及数据融合方法进行验证,本文的方法可行,结果可信.     

基于北斗融合多源传感器技术的铁路路基稳定性监测研究

针对常规GNSS自动化监测和传统路基自动化监测技术的不足,提出了基于北斗融合多源传感器技术的铁路软基稳定性监测系统的架构及实现路径,并以北斗融合静力水准在软基沉降变形监测中的应用为例进行了现场试验.结果 表明:北斗融合静力水准沉降监测系统为路基监测提供了统一的时空信息基准,可满足铁路路基从建设到运营全生命周期对沉降监测...     

一种基于多源数据的出租车分布预测方法研究

为了改善传统的交通需求预测方法以居民出行OD调查为基础,得出的交通分布结果受样本量等因素影响,预测值与实际值相差较大的问题,本文提出基于现有出租车GPS数据、计价器数据和电召数据的一种基于多源数据融合的出租车分布预测方法,进行出租车出行分布预测.该方法可以根据多源历史数据估计出租车OD分布,并可通过预测未来出租车OD分布,提高预测准确率.     

基于多源数据加权马氏距离的结构损伤识别研究

利用结构多源数据进行桥梁损伤识别可获得更多的损伤信息和更高的识别精度。文中提出一种基于多源数据加权马氏距离的结构损伤识别方法,先对不同类型测量数据进行施密特正交,构造参考样本和待测样本;再利用不同类型数据损伤前后相对能量变化率构造权值矩阵,通过加权马氏距离对结构损伤进行识别。结果表明,损伤前后相对能量变化率可反映马氏距离对损伤的敏感程度,加权马氏距离对结构损伤具有更高的敏感度,利用经验模态分解的本征模态函数作为样本计算的加权马氏距离对损伤的识别效果更好。     

洛阳铁路枢纽调整规划研究

通过研究洛阳铁路枢纽存在的问题、能力利用现状以及枢纽的运输需求,得出洛阳枢纽能力紧张、不能满足日益增长的客货运量运输需求的结论。结合枢纽自身特点,提出成环发展的规划方案,通过对运输能力计算表明,所提出的规划方案能缓解当前运输能力紧张的局面。