基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

含同类构件的多构件结构区间不确定性优化

在土木工程领域,工程结构往往为含同类构件的多构件结构。针对该类结构的区间不确定性优化模型无法直接转换为数值模型且计算量巨大的问题,本文提出了一种含同类构件的多构件结构区间不确定性优化方法,该方法结合基于数值转换的二阶区间泰勒展开公式与不确定目标函数与约束的转换方法,将区间不确定性优化模型转换为确定性优化模型,最后通过遗传算法求解。研究结果表明:六杆桁架内力计算误差由0.047~0.08减少到0.001~0.005,计算精度显著提高,在十杆桁架优化中,本文的方法与2层嵌套优化方法结果一致,且其遗传算法迭代时间仅为2层嵌套优化方法的1/30左右,证明对于小不确定性问题,该方法不存在区间扩张与缩减问题,同时计算精度高,计算量小。     

一种动车组转向架装配线电机传动系统健康状态评估优化方法研究

对于动车组转向架装配线,电机传动系统是其关键部分,由于其运行状态的实时监测数据具有无标签性,采用K-Means聚类等无监督式学习算法是解决这类系统健康状态评估的常用方法。针对传统K-Means算法受噪声及孤立点影响较大的缺陷,提出基于局部异常因子算法的优化方法,有效地去除数据噪声点的影响;针对中心点选取过于随机性的缺陷,提出一种基于样本密度的初始中心点选取方法,并且中心点更新是选取距簇中其他样本点方差最小的点,从而改善了聚类效果;利用实际电机传动系统的运行数据对优化的K-Means算法进行验证。实验结果表明:优化后的算法有效提高了聚类质量,很好解决了实际应用环境下的电机传动系统健康状态评估问题。     

基于客流均衡分析的城际铁路列车运行图优化

将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层模型为基于列车运行图的客流均衡分配模型。模型采用模拟退火算法与GP算法组合求解,在生成初始列车运行图的基础上不断通过均衡分配乘车客流、构造邻域解迭代优化。算例分析表明模型与算法具有较好的收敛性与有效性。     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。     

牵引电流对桥梁区段信号电缆的电磁串扰研究

随着高速铁路的快速发展,铁路现场信号电缆受干扰的问题愈发突出,特别是在贯通地线和信号电缆同槽铺设的桥梁区段,对铁路运输的安全造成不良影响。在考虑桥梁区段特点的基础上,针对信号电缆双端接地的情况建立加入信号电缆外皮的牵引供电系统链式网络模型,利用潮流算法进行仿真计算,通过实测数据验证模型的有效性。分析信号电缆串扰的主要来源,在所建立模型的基础上计算信号电缆受串扰产生的感应电动势,考虑贯通地线和信号电缆间距对其影响,并给出故障条件下信号电缆的适宜长度,为减少铁路信号电缆的串扰影响和其铺设方法的研究提供参考依据。     

基于遗传-模拟退火算法的城市轨道交通快慢车停站方案

对规划新建的城市轨道交通,可通过合理地制定快慢车停站方案,来提高其服务水平,降低企业运营成本,实现城市轨道交通系统运营效益最大化。在详细分析乘客旅行时间及企业运营成本构成的基础上,考虑乘客在快慢车之间的选择行为,以停站方案及快慢车发车频率为决策变量,以乘客旅行时间最短和企业运营成本最小为目标,建立了城市轨道交通快慢车组合方案优化多目标整体规划模型,并设计结合模糊优化思想的遗传-模拟退火(GA-SA)算法求解。算例分析结果表明:开行快慢车后,乘客总旅行时间可节约8.7%,企业运营成本可降低5.9%。