轨道交通新线开通对常规公交的影响分析——以重庆轨道交通9号线为例

为准确分析轨道交通新线开通后对常规公交的影响，在自然运营数据基础上，以重庆轨道交通9号线为研究对象，采用数据量化方法，从换乘客流特征、出行OD特征和客流空间分布特征三方面进行了探讨，以期为公交接驳、线网优化和运营组织等提供借鉴。结果表明：9号线与公交的日均换乘客流为0.6万人次，换乘率仅为10%，低于全网换乘率17%;9号线周边公交站点客流下降1万人次，降幅为2%，相关公交线路客流下降3.3万人次，降幅为3%;9号线站点周边500米范围内覆盖公交站点上客客流为46万人次，潜在影响大。     

基于等高线数据鱼骨状DEM的建立

介绍了几种基于高等线数据建立数字高程模型的常用方法，并对各自应用的优缺点进行了分析，根据铁路线路工程设计的实际需要，在具体分析数字等高线数值特征和几何特征的基础上，探讨了基于普通微机和地形图数字化建立鱼骨状ＤＥＭ的简单、实用方法。     

道路工程中数字地模的建立与应用

在公路路线设计中，CARD／1程序数字地模以离散的地形高程点和地形特征线作为数据输入，建立起三维的地面高程模型。它可在工况线位论证和初步设计过程中快速内插生成纵、横断面地面线数据及处理与地形紧密相关的其它工作。     

匝道连接处交通流动力学的理论、模型及其应用

通过对交通流参数的微分分析，建立了匝道连接处交通流的运动微分方程和欧拉方程．采用特征线法对运动微分方程组进行分析求解，在高速低密度区和低速高密度区分别得到了两组特征线和对应的特征关系式．积分后，得到了匝道单车道流量与匝道连接处速度、密度和流量的理论关系模型．结合匝道的特点，给出了出入口匝道连接处交通流参数之间关系的理论模型以及出入口匝道的通行能力计算模型．将连接处参数之间的关系模型整理成汇入率（驶出率）、上游外侧车道流量和密度之间的关系．利用实测数据对关系模型进行标定，与美国道路通行能力手册（HCM2000）的经验公式和算例进行了比较，两者能够吻合．     

五坐标数控铣削加工刀具扫描体的求解

建立了一种通用的刀具模型．在通用刀具模型的基础上,提出了一种求解五坐标数控铣削加工刀具扫描体的新方法．首先利用包络理论计算刀具扫描包络面在每个刀位点处的特征线方程,然后沿着特征线进行离散化获得一系列数据点,再用这些数据点构建B样条曲线组,此时特征线组和B样条曲线组所围成的空间网格即为最终的刀具扫描体．最后通过实例验证了本文所涉及到的刀具扫描体求解的正确性．     

流线型列车隧道单车压力波影响因素数值分析

依据一维可压缩非定常不等熵流动理论，将隧道内空气流动有产截面积看作气体流动时间和流动距离的二元函数，建立控制方程，利用广义黎曼特征线法，对列车进入隧道所形成的隧道压力波进行数值模拟计算，而且在不同速度下对列车不同鼻部长度和不同阻塞比的空气动力不效应进行分析，并将计算结果与文献数据进行比较，验证了计算方法的正确性。     

基于OD 聚类分析的区域运输通道特征线确定方法

为更准确、有效地配置通道交通资源,针对运输通道定位问题,提出运输通道 特征线的概念,以运输需求为主导,以OD 时空分布为数据基础,构建OD 投影模型以模 拟交通线吸引原理对需求OD 进行聚类分析的运输通道特征线确定方法,以广湛运输通 道为实例,运用MATLAB 编程进行方法验证.研究表明,运输通道特征线可同时表征运输 通道的空间走向及运输流量,涵盖信息更为全面,对运输通道规划布局、交通资源配置更 具参考价值;运输通道特征线确定方法以需求OD 为依据,体现了市场经济以需求为导 向的基本特征,更能体现交通运输网满足运输需求的本质功能;实例分析最终确定的特 征线为“广州-湛江”,与实际相符.     

化油器边界模型的探讨及其在汽油机上的应用

建立用特征线计算的化器边界模型，利用非等熵特征线理论编制了可计算汽油机进行管内的压力波动及换气过程的计算机程序ＩＥＭ，并用该程序对ＢＪ４９２ＱＡ汽油机进行了计算，计算与实测的压力波曲线吻合良好，表明了该化油器边界模型及ＩＥＭ的合理性。     

基于UGNX4．0的整体叶轮曲面造型

应用三次B样条曲线对图纸所给的叶片中性面上的轴盘曲线和盖盘曲线上的离散数据点进行插值，得到轴盘曲线和盖盘曲线，将曲线上的对应点相连得到直纹面形式的叶片中性面；根据图纸给出的叶片上不同点的厚度值，构造轴盘曲线和盖盘曲线的左右偏置曲线，进而得到直纹面形式的叶片曲面．最后将计算所得数据导入UGNX4．0软件，应用此软件对整体叶轮进行实体建模．     

基于混合深度学习的地铁站进出客流量短时预测

针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题，本文提出一种将卷积神经网络 (CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入，利用二维 CNN 与 ResNet 组成深层神经网络，捕捉站点间的空间特征，同时利用一维 CNN捕捉客流量的时间依赖.最后，基于参数矩阵，将时间和空间特征进行加权融合，完成对目标时段中多个站点进出客流量的同时预测.采集青岛市地铁3号线刷卡数据，对模型进行验证. 结果表明，相比现有传统的预测模型(ARIMA，SVR，LSTM，CLTFP，ConvLSTM)，本文 ResNet-CNN1D模型具有更好的预测精度.     

基于手机信令定位数据的居民出行时空 分布特征提取方法

为了得到可靠的居民出行时空分布特征,并为城市交通规划提供准确的出行现状数据,基 于手机信令定位数据设计了提取居民出行时空分布特征的方法。通过对重复冗余的手机数据进行 处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的交通区域、划分交通小区、定义出行识别、 建立OD矩阵及绘制出行期望线等出行数据挖掘,得到了居民的出行时空分布特征。为了验证设 计方法的可行性,以北京市的手机信令定位数据为例,提取出北京市居民的出行时空分布特征, 并将所得的结果与北京市第4 次综合交通调查的数据进行对比得出：两者的出行时间分布特征平 均偏差为0.78%,早晚高峰进出城方向比例的偏差为0.1,全市的出行发生量与吸引量的平均偏差 均小于3%。     

大数据背景下基于特征学习的机械设备剩余寿命预测

传统数据驱动剩余寿命的预测方法是通过信号处理从监测数据中手动提取特征并构建健康指标，而在大数据背景下，手动提取特征需要特定专家知识并耗费大量人力，为解决该问题，提出了一种基于特征学习的机械设备剩余寿命预测方法——自适应特征学习寿命预测方法（AFLRULP）. 该方法构建移动窗口数据矩阵解决单次采样中的数据波动问题，并建立了多层一维卷积神经网络将数据矩阵映射为机械设备的健康状态；根据失效阈值可以计算出机械设备的剩余寿命；采样轴承全寿命周期数据集合对提出的AFLRULP进行验证，并且与传统基于手动提取特征的方法进行寿命预测准确性的对比. 研究结果表明:AFLRULP不需要人工提取特征，可从原始监测数据映射为机械设备的性能状态与剩余寿命，相对于现有的基于手动提取特征的寿命预测方法，提出的方法在轴承寿命预测累积相对准确率上平均提高了0.20.      

从数字地形图中提取DEM数据的方法初探

提出了一种先编辑处理采集数据，形成点、线文件，再用于CARD／1的有效方法。并就如何进行采集、编辑和处理进行了简要论述。     

考虑多时间尺度特征的城市轨道交通短时客流量预测模型

针对目前城市轨道交通短时客流量预测模型在构建特征时容易忽略客流变化周期依赖性的不足，提出一种考虑多时间尺度特征的混合深度学习模型(GRU-Transformer)，该模型由添加注意力机制的 GRU(Gate Recurrent Unit)神经网络(Attention- GRU)和改进的 Transformer(ConvTransformer)两模块并行构成。首先，对周周期、日周期及相邻时段这3种时间尺度下的客流数据分别进行建模，并合并各周期数据作为模型输入。其次，搭建Attention-GRU和Conv-Transformer模块分别挖掘数据连续性与周期性特征，融合特征后输出预测值。最后，采集上海市地铁2号线两站点AFC(Automatic Fare Collection)客流数据，预测5 min时间粒度下的进出站客流量。为分析各模型参数对预测结果的影响，开展模型精细化调参实验，基于所得最优参数组合验证和评估模型 。 结果表明 ，相较于5个基线模型(BPNN(Back Propagation Neural Network)、CNN (Convolutional Neural Network)、GRU、CNN-GRU 及 Transformer)和4个GRU-Transformer消融模型，本文提出的GRU-Transformer模型预测精度最高，具有较好的实用性。     

多雷达传感器数据融合技术与应用

讨论了数据融合中特征层融合的基本概念，多雷达传感器数据融合中时空坐标变换和数据相关方法及应用，最后用软件模拟方法进行验证。     

环境实时监测中基于PCI总线的数据采集系统的应用

设计一个基于PCI总线进行高速数据采集的环境实时监测系统，该系统利用S5933的FIFO实现高速数据采集，最大限度利用PCI总线的带宽和其高速传输能力。采集的数据以DMA方式直接存入指定的主机存储区，在这过程中不需要CPU干预，提高了CPU的效率。     

城市轨道交通轨道不平顺谱分析

以上海域市轨道交通的轨道不平顺检测数据为样本,对城市轨道交通轨道不平顺的特征进行分析.首先,利用轨道不平顺变化率法和经验模态分解法对检测数据进行预处理,有效消除轨距和轨向不平顺检测数据的异常值和非线性趋势线,其次,对检测数据进行功率谱密度分析,并与美国6级轨道谱、德国铁路高低干扰谱和中国提速干线7参数谱进行比较,结果表...     

盐城市不同BRT线路行车速度特性对比分析

为研究快速公交系统运行特征与其制约因素之间的内在关系和潜在规律,针对盐城市BRT线路的特点和实际情况,选取盐城市BRT系统比较典型的BRT-1号线和BRT支线1号线两条线路为研究对象,通过手持与车载两用GIS数据采集器和人工辅助数据采集法,采集该线路可全面描述BRT运行特性的车辆运营车速、行程车速和行驶车速的行车速度数据,通过对数据进行数理统计和多元分析处理,从而对其行车速度特性进行对比分析,重点对两线路的站间和全程行车速度进行分析。综合分析表明:站台停靠延误和交叉口延误对快速公交的运营速度影响最大,BRT-1号线平均全程运营车速低于平均全程行驶车速28.3%,BRT支线1号线平均全程运营车速低于平均全程行驶车速27.4%。     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

基于边界点云数据的3次B样条曲线拟合

点云边界特征线是指能够表达实物样件原始边界特征的测量点。边界不仅作为表达曲面的重要几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要作用。提出空间点云边界提取方法获取边界点云数据,然后通过“构造树型特征链”和3次B样条算法实现边界点云数据曲线拟合。