山地城市跨江交通布局优化模型研究

针对目前山地城市跨江交通设施不足,跨江交通布局缺乏定量指标等问题,分析山地城市跨江交通特征,描述山地城市跨江交通网络,用网络图理论和系统分析,建立综合跨江交通布局与跨江交通客流动态关系的双层规划模型,研究山地城市跨江交通布局优化问题,用改进的遗传算法对模型进行求解,通过具体实例对模型参数进行说明,并通过实际模拟对模型的有效性和实用性进行验证。     

城市轨道交通列车运行节能策略研究

建立了列车动力学模型,选择采用多种群遗传算法和PID(比例积分微分)跟踪策略研究城市轨道交通列车运行节能策略。分析了不同遗传算子对多种群遗传算法的影响,确定了各遗传算子选取的原则及最优取值范围,给出了基于多种群遗传算法的列车节能策略。建立了基于MATLAB软件的仿真系统,并采用实际线路数据进行了仿真,验证了所提出的列车节能策略的有效性。     

城市轨道交通过轨开行方案编制技术

提出了城市轨道交通网络过轨运营开行方案编制算法,采用固定停站方案和编组方案,研究最优的列车交路和开行频率。首先提出了使城市轨道交通运营成本和乘客出行成本最小的优化目标,提出了基于遗传算法的开行方案编制算法。以OD(起讫点)客流数据为基础,每代染色体目标函数值计算以开行方案生成、服务网络构建、有效路径搜索和客流分配为基本步骤,最后选择最优染色体为优化结果。为证明算法的有效性,开发相应的计算软件,以一"田"字形中型路网为算例,优化后的开行方案目标值比简单的单线独立开行方式降低了12.7%。     

基于GA-SLSTM模型的城市轨道交通短时客流预测

城市轨道交通短时客流预测可为相关运营部门实时调整行车调度、提高运营效率提供重要的决策依据,为乘客提供合理出行建议。因此,针对具有非线性和随机性等特性的地铁进出站短时客流预测问题,文章在堆叠式长短时记忆（SLSTM,Stacked Long Short Term Memory）模型的基础上,引入遗传算法（GA,Genetic Algorithm）,构建了GA-SLSTM预测模型。以10 min为预测粒度对地铁历史运营数据进行整理,分析了客流变化特征,并将其与GA-循环神经网络（RNN,Recurrent Neural Network）模型和LSTM模型的预测效果进行对比。GA-SLSTM预测模型对普通站点和换乘站点预测值的决定系数R2的平均值分别达到0.95和0.90,预测值对真实值的拟合效果较好,预测误差低于其他2种模型,证明该方法可提高地铁短时客流预测的准确性。     

一种基于BM3D的接触网图像自适应去噪新方法

为了更好地检测和识别接触网图像,首先要降低图像中的噪声。目前,BM3D是针对高斯等多种噪声降噪性能较好的算法,但它自身也存在一些不足,为此,本文提出一种基于BM3D的自适应去噪新方法(简称ABM3D)。该方法在假设噪声方差未知的前提下,无需人为设定滤波阈值,通过自适应估算较为准确的阈值,实现二维和三维DCT变换域的自适应滤波,得到基础估计图像,利用估算的阈值计算出较为准确的噪声方差,实现联合维纳滤波得到最终估计图像,同时简化了参数设置,尤其是对降噪效果影响较大的参数。实验结果表明:本文提出的算法是有效的,即使在噪声强度非常高的情况下,利用其得到的降噪图像也能较好地保留边缘等细节信息,更具有实用价值。     

城际铁路通信系统跨层自适应传输方案研究

针对城际铁路专用业务对可靠性和安全性要求较高的特点,提出将链路传输关联业务数据类型的跨层自适应传输方案,分析综合AMC和HARQ技术的系统平均误包率和接收成功率等指标。仿真结果表明,改进的跨层自适应传输方案可显著提高系统的可靠性和安全性,满足城际铁路通信的各种类型业务。     

改进的道岔智能故障诊断系统建模研究

铁路系统转辙机维修方式仍沿用故障修模式,无法提高故障排除速度和准确性,提出利用改进遗传算法优化贝叶斯网络的方法建立故障诊断模型。利用遗传算法搜索能力强,不易陷入局部最优的特点,采用连接矩阵代替网络结构的编码方式,通过修改适应度函数、更新遗传操作方式、修正非法图等方法改进遗传算法,最终解决贝叶斯网络结构学习算法容易缩小搜索空间及易陷入局部最优的缺点。最后利用标准Asia网络验证本文算法比K2和GA算法有更好的搜索结果和更快的收敛速度,以道岔失去表示故障为例验证改进算法对转辙机故障诊断的优越性。     

铁路集装箱空箱调运问题的遗传算法

根据铁路集装箱运输的特点,对空箱调运问题进行了分析,并设计了遗传算法求解这类问题.采用整数矩阵编码,通过对父代染色体的线性组合取整运算作为交叉算子,并做适当调整以保证解的可行性,同时利用矩形闭合回路调整调运量作为变异算子.以兰州铁路局集装箱办理站为例进行了验证,结果表明:该算法不仅效率非常高,而且可以得到问题的多个最优...     

多配送中心车辆调度问题的模型及其遗传算法研究

在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。运用遗传算法求解配送路径,并提出了采用路径距离最短分配法将多配送中心车辆调度问题的路径分配给各个配送中心的策略。