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991.
992.
城市轨道交通线路车辆由运用车、检修车和备用车组成,通过研究城市轨道交通车辆检修与运用的关系问题,合理排布列车的维修运用计划,给出每列车适宜的日运行计划,优化检修车和备用车的配置数量.以列车每日运行需求、检修计划为约束条件,建立车辆运用计划模型,并以某城市轨道交通线路为案例,运用mathmatica计算,对比月修、架修、大修时列车的每日运行计划,优化每日列车开行次数,准确得到列车的到达检修时间及周期,从而避免大量列车同时到达检修周期.研究结果有助于解决列车的欠(过)修问题,使列车运用更加合理,为未来智慧化轨道交通的列车排布打下基础. 相似文献
993.
为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小. 相似文献
994.
为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6% 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健. 相似文献
995.
为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠
肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利
用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对
长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入
强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了
疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到
2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控
下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。 相似文献
996.
针对机场道面性能退化过程的精确预测问题,本文采用数据驱动的机场道面预测性维护方法,通过指示变量将两种数据集进行联合分析,考虑机场道面性能退化过程受飞行交通量和道面面层厚度的影响,以机场道面性能状况指数衰变的非线性函数为期望函数,建立一种机场道面性能退化双参数预测模型;根据模型的参数估计结果,采用边际效应分析结合预测性能曲线图示,对不同飞行交通量水平和不同道面厚度等级的道面性能退化过程预测进行分析。结果表明,采用数据驱动和非线性混合效应方法,搭载联合估计技术,能较为显著地提高机场道面性能退化预测的精度和效果。 相似文献
997.
为准确划分CTC调度台的繁忙程度,提出了一种通过CTC调度台的基础数据对调度台进行划分的方法.参照工作负荷研究中常用的方法,即主观评价法和任务分析法,结合统计学方法中的聚类分析,对某铁路集团有限公司中的17个CTC调度台进行繁忙程度划分.为有效地划分繁忙度,首先,在任务分析法详细分析工作内容的基础上,通过相关分析和回归分析探讨基础数据和工作负荷的关系;然后,基于调度台的基础数据,采用聚类分析中的K-means聚类算法对CTC调度台的工作负荷进行繁忙度划分;最后通过对CTC调度员心理负荷和工作压力的主观评价数据的方差分析来验证聚类划分调度台繁忙度的科学合理性.结果 表明:聚类分析后的繁忙、普通和轻松台之间在主观评价工作负荷上都有显著差异. 相似文献
998.
市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64%;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4%.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短. 相似文献
999.
1000.