基于元胞自动机模型的大秦重载列车追踪运行模拟

研究了基于元胞自动机模型的大秦重载列车追踪运行模拟。在NaSch模型的基础上,结合之前固定自动闭塞轨道交通领域的研究成果,改进了原有模型,并对四显示固定自动闭塞系统的大秦重载列车进行仿真模拟。综合考虑了列车的发车方式、发车间隔、列车长度、到发线数量、车站停留时间等参数对列车运行时间、平均延误时间的影响。模拟结果表明:利用Matlab建立的仿真模型,能较为合理客观地模拟各种因素对列车运行状态、速度变化、延误传播等特性,模拟结果可以为大秦线运输组织提供决策依据,提高运输能力及市场竞争力。     

大秦重载铁路运输系统供需匹配优化模型

为了提高大秦重载铁路运输系统一体化协同作业的效率,考虑客户运输需求的重要性和大秦铁路树型运输系统的能力约束,建立大秦重载铁路运输系统的供需匹配优化模型。该模型的目标函数是使具有不同重要程度的客户运输需求与大秦重载铁路运输系统的运输供给能力的匹配程度最大,约束条件是大秦铁路集疏运各子系统的能力。结合大秦重载铁路运输系统的树型结构特点和实际运输组织过程,说明该模型是整数线性规划模型,考虑变量在整数范围内的连续性,设计了基于贪心选择策略的求解算法。算例分析证明了模型和算法的有效性。该模型可用于类似大秦铁路树型结构重载运输系统的供需匹配优化。     

基于改进SLP的铁路物流中心功能区布局方法

根据铁路物流中心业务流程及各业务间的关联性,将物流中心划分为基本功能、增值功能和辅助功能三大类12个功能区;通过对影响功能区布局因素的定量化分析,用数学方法对系统布置规划(SLP)方法进行改进;按照改进的SLP方法,根据物流中心各功能区之间物流相互关系和非物流相互关系的密切程度,建立功能区综合相互关系表;据此在铁路装卸线位置固定、各功能区布局不相互重叠、各功能区的边界不得超出物流中心规划区域、物流中心出入口只能设置在物流中心规划区域的边界上等约束条件下,构建总搬运费用最小和总的综合关系最大的目标函数,然后经归一化处理得到功能区布局方案最优的单目标函数,运用遗传算法求解,从而得到科学、合理的功能区布局方案。算例验证了该方法的合理性和有效性。     

基于IPSO-Capsule-NN模型的中欧班列出口需求量预测

为提高中欧班列出口需求量的预测精度,提出将改进粒子群算法(IPSO)与胶囊神经网络(Capsule-NN)相结合的预测模型(IPSO-Capsule-NN)。与全连接神经网络不同,胶囊神经网络通过动态路由算法增强了模型的拟合能力和泛化能力。利用改进粒子群算法优化胶囊神经网络的神经元数量、迭代次数以及学习率,以克服人为设定模型参数随机性较大导致模型精确度不高的不足之处。此外,针对标准粒子群算法存在的缺点,提出一种非线性递减惯性权重并引入Levy飞行对粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度进行优化。将采用spearman秩相关性分析得到的11个因素作为中欧班列出口需求量的影响因素并对其进行预测,结果表明:胶囊神经网络具有2层隐含层时,IPSO-Capsule-NN模型预测精度更高。     

基于层次—灰色关联度分析的煤炭装车点选择

针对未来大秦线运量增加和呼和浩特铁路局煤炭装车点现状,建立万吨煤炭装车点评价指标体系,运用层次分析法和灰色关联度分析对呼和浩特铁路局现有煤炭战略装车点进行综合评价,从中选择适宜改造的煤炭装车点。