多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹,构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型,包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型;采用KNN分类算法进行轨迹分类,分析了单个相异度模型的有效性和时效性,对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果,研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响;分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示：在采用单个相异度的情况下,就分类效果而言,轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型,而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低,就分类效率而言,基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型;采用组合相异度进行轨迹分类,内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%;将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个,轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此,单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定,而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式,各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似,通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。     

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题.列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题...     

“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。     

基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析

为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究.以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据.     

基于列车车次的动车组运用优化模型与算法

动车组运用计划的编制通常需要综合考虑运输安全、效率及成本等多方面因素,其编制质量及编制效率对高速铁路运营有重要影响.为了快速获得高质量动车组运用计划,以降低综合运营成本和总空驶里程等为优化目标,建立了基于列车车次的可改编动车组运用优化混合整数线性规划模型,并设计了一个迭代逼近算法框架.该算法框架将整个问题分解为主问题和...     

市域铁路牵引电缆贯通供电方案及潮流算法

研究了市域铁路牵引电缆贯通供电方案,该方案全线贯通式供电,设置一主一备两个主变电所,在主变电所内设置同相供电装置.?对贯通式供电时双边供电、单边供电下供电臂距离的设置进行了建模求解,模型以电压损失作为约束条件,通过逐渐增加列车数量的方式,求得供电臂所能承担最大列车数量,进一步得到供电臂距离的可行值,为牵引变压器位置的设...     

基于突发公共事件背景下高职院校学生党支部建设路径探析

自2019年12月新冠肺炎疫情暴发以来,中国内地31个省区市全部启动了突发公共卫生事件一级响应.高职院校学生基层党组织建设工作在落实"四个一"活动的基础上,坚持创新组织建设模式,结合"互联网+"的时代背景,不断提升党务工作者的媒介素养,积极寻求更高效的学生党支部建设新策略.     

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.     

动车组WTDS轴温数据的深度挖掘及应用

为进一步对系统动车组车载信息无线传输系统(WTDS)中已有的数据进行深度剖析,总结规律、开发应用,针对WTDS的轴温数据,设定更全面的阈值线,采用标准曲线比样法以及多元非线性回归等数学算法,建立了轴温数据分析预测模型.基于CRH5A型动车组的实际轴温数据,采用上述预测模型预测其未来轴温并进行故障判别,结果表明:该分析预...     

基于累积前景理论的物流配送干扰管理问题研究

在实际物流配送中,客户时间窗的变化经常导致配送方案的改变,而对其他客户满意度造成的影响.为此,提出累积前景理论,建立了价值函数和概率权重的乘积来衡量客户的满意度,并运用干扰管理的思想,设计了扰动最小的干扰策略和扰动恢复模型.同时,提出一种改进的自适应蚁群算法,改进了蚂蚁状态转移规则和蚂蚁的信息素更新方式,并用模拟退火算...