基于离散事件系统的客运专线车站作业仿真系统研究

客运专线动车组运行具有小编组、高速度和高密度的特点,客运专线车站作业组织中对时间要求严格,作业复杂性增加,使得在实际运营过程中很难用公式对其车站各种能力和指标进行准确描述,而系统仿真则是解决这一问题的有效方法.进行客运专线车站作业系统仿真的研究可以为客运专线车站设计提供支撑和建议,为运营提供可靠的参考数据.车站作业系统是一个典型的微观离散事件系统,旨在此系统理论基础上研究客运专线车站作业仿真的方法,构架仿真系统结构,建立车站作业仿真模型,设计咽喉区进路排列优化高速算法与到发线运用问题的解决方案等,在此基础上开发客运专线车站作业仿真系统,证明论文所研究车站作业仿真模型、子模型及选择的仿真策略的有效性.     

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.     

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目前我国综合交通枢纽上盖物业开发主要基于社会经济的发展和车站经济效益的角度进行开发研究,较少考虑其对周边交通的影响,以及交通对上盖物业的体量大小的影响.本文以重庆市沙坪坝综合交通枢纽为例,根据大量的交通调查数据,结合重庆市的文化及地理情况,将重庆市沙坪坝综合交通枢纽以立体集约型的方式规划其商业设施.本文采用商圈理论估计沙坪坝综合枢纽商业建筑总体规模,并提出不同的物业分类方案.最后依据交通量调查,利用圈层外推分析综合枢纽建筑对周边道路的交通影响并检验设计方案的合理性.     

区段管内车流组织研究

根据区段管内列车的运行过程和车流产生情况,分析列车的各种车小时消耗,在着重考虑集结完成的车流在站等待挂车车小时消耗的前提下,推导出相应的计算公式。建立以总车小时消耗最少为目标的优化模型,并利用分层求解算法对模型进行求解,进而求得总车小时消耗最少的运输组织方案。     

安徽物流业对经济增长作用的实证分析

物流业是国民经济的重要产业和新的经济增长点,可以应用计量经济学的方法,以国内生产总值为被解释变量,表示经济发展水平,同时以货物周转量作为解释变量,表示物流业的发展水平,以揭示物流业与经济发展的相互关系,并对物流业今后的发展提出相应的建议。     

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA）的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector machine, SVM）、梯度提升算法（gradient boosting, GB）、K最近邻算法（K-nearest neighbor, KNN）模型或方法的预测效果进行对比,预测步长为1时,SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型,5种预测模型预测精度差距较小;预测步长大于1时,RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加,预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.      

单线区段实用货物列车运行图的优化模型及算法

对于研究利用计算机编制单线区段货物列车运行图问题，首先构造一个混合０－１整数规划模型，然后提出求解该问题的一种新算法－时空局域滚动优化方法，阐述了该方法的原理和实现步骤。     

技术站配流与调机运用综合问题的拉格朗日松弛算法

技术站调度问题中配流与调机运用是关系密切的两个基础问题。基于单机器调度和资源分配理论,构建单解单编技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型,同时确定出发列车的编组内容和调机的解编任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站加权总停留时间最小。设计拉格朗日松弛算法松弛掉连接约束,将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题,对偶问题采用传统次梯度优化算法求解。最后,采用既有文献算例对该算法的有效性进行测试,结果表明:与分支定界算法相比,该算法能够实现计算质量和时间的较好折中。