基于Vague集与粗糙集的铁路安全信息提取方法

安全评价与隐患处理是铁路行车安全管理工作的重点。针对安全信息的多源、模糊特性,基于Vague集理论建立安全评价信息提取模型;为实现安全隐患信息数据库的知识提取,运用粗糙集方法提取安全隐患的特征规则,并对安全隐患信息数据库进行高效约简。算例表明,安全评价信息提取模型能够对行车安全状况进行合理评价,安全隐患信息提取方法能够高效提取隐患的特征规则。该方法可用于铁路行车安全评价与安全信息提取,为铁路行车安全管理工作提供决策支持。     

数据信息传输设计

针对交通部门一些现场因信息设备更新滞后及应用系统软件功能的局限性而影响信息互通、数据共享的问题，通过理论说明和实例应用，阐述数据信息传输的设计方法、机理及所需要的硬件设备。     

铁路路网规划运量预测研究

铁路运输具有单路径固定性特征。借鉴公路四阶段法的成熟思路,本文采用定性与定量相结合的综合运量预测方法,对成都铁路局的中长期路网规划中的运量进行了预测,即运用SPSS软件定量预测出趋势运量和利用在跨越式发展背景下的专家意见定性预测出转移运量和诱增运量．最后,在此预测运量的基础上提出了成都铁路局在中长期的通道加强序列和重载高速的运输发展策略．     

多信息自动闭塞列车速度-间隔控制模型及算法

我国铁路在引进并动用先进的列车安全和运行控制系统，如以列车速度监督系统（即ＡＴＰ系统）为代表的多信息自动闭塞系统时，暴露出实际运用效果与理论计算值之间存在较大差异、理论和现场经济相矛盾等问题，其实质在于缺乏符合我国应用实际的理论依据，对现场运用缺乏相应的理论指导。本文在简要分析多信息自动闭塞系统速度－间隔理论的基础上，建立了列车速度－间隔控制方案的优化模型，介绍了模型的求解和实用算法的构造并给出了     

城市轨道交通安全动态追踪与评价系统研究

阐述了城市轨道交通安全追踪与评价系统的总体结构及其主要功能,并对系统的实现及需解决的问题进行了研究。     

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通过对一次制动模式曲线列控方式的剖析，阐述了在确定列车追踪时间间隔时传统公式使用平均速度进行计算所存在的弊端，从而提出了利用计算机仿真技术对一次模式曲线列控方式下的追踪时间间隔及其对应模式曲线的生成进行模拟计算，并针对该模拟计算提出了相应的模型与算法；同时，基于追踪时间间隔一般情况下受限于车站到达间隔的事实，对列车进站进行了提前减速的优化设计，并提出了相应的模型流程。最后，针对前述研究作了实例验算。     

区域路网交通信息提取方法

为提取区域路网交通信息,基于物元分析理论提出了道路交通状态的判别方法．将交通状态的判别结果作为决策属性,综合考虑道路等级、时间及交通参数,构造区域路网的交通流特征信息表．用粗糙集方法提取交通流特征．用区域路网交通流特征提取示例验证了提出的方法的有效性．该方法可实际应用于在线交通状态判别和历史数据库的交通信息提取．     

山区公路事故多发段道路条件分析与防治对策

针对山区公路交通事故的严重性,从山区公路道路条件的角度,对山区公路事故多发段道路环境中存在的主要隐患以及这些隐患如何导致了交通事故的发生进行了分析,并提出了对事故多发段进行改造的原则和防治对策。     

停车控制的系统方法探讨

针对日益严重的停车问题,从停车泊位的划定及其利用率的提高、停车场的配建及其发展方向等方面提出了相应的解决对策,尤其是将停车控制作为一个系统来考虑,从系统方法的角度说明了如何解决停车问题,以达到缓解紧张交通状况的目的。     

智能网联环境下单交叉口车辆轨迹优化

为了提高信号灯前车辆的通行效率,改善交通流整体运行水平,本文从减少车辆延误和降低燃油消耗两个角度入手,在智能网联环境下,提出了一种车辆编组识别算法和针对编组头车的多目标线性轨迹优化模型(MOLP-pl)。首先对智能驾驶员跟驰模型（IDM）进行改进,调整车辆状态,减少车辆随机到达状态下车辆速度和车头时距分布的差异,同时为后续MOLP-pl轨迹优化模型的运行提供先决条件。在此基础上,以车辆编组为优化单元,通过车辆编组识别算法识别编组头车和跟随车辆,将编组头车的行驶轨迹作为优化对象并建立相应的数学模型。为了提高车辆轨迹优化模型的求解效率和精度,对其进行线性化重构,采用线性求解器计算编组头车加速度,构建编组头车最佳时空轨迹,然后,利用IDM跟驰模型计算跟随车辆的行驶速度,从而使编组车辆最大效率的通过交叉口。最后,利用SUMO构建的仿真实验表明：本研究提出的车辆轨迹优化算法可显著提高信号灯前车辆的通行效率,在三种不同的交通饱和度条件下,相对于无速度引导场景,车辆延误分别降低了8.56%、12.42%、64.79%,燃油消耗分别降低了17.21%、18.34%、12.64%;相对于逻辑控制场景,延...