从传播对象探究新时代中国铁路文化对外传播策略

传播对象是除了信息传播发起者之外的最重要的传播要素。中国铁路文化对外传播需聚焦5W传播要素中的传播对象,根据铁路文化目标受众的不同特点,制定一区域一策、一阶层一策、一接收习惯一策的差异化传播策略,将“大众传播”转变为“分众传播”,更好助力中国铁路文化“走出去”。     

基于优化PSO-BP算法的耦合时空特征下地铁客流预测

为提高地铁客流预测的准确性,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,提取了影响地铁客流变化的5个主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,构建了反向传播(BP)神经网络,预测了地铁客流;利用引入自适应变异与均衡惯性权重的粒子群优化(PSO)算法,优化了BP神经网络,形成了考虑复杂因素影响的地铁客流预测...     

节理倾角对隧道爆破振动影响的数值模拟研究

为更明确不同倾角充填节理下的爆破振动特性,通过数值模拟的方法,对理论分析及现场监测进行补充研究。本文采用ANSYS/LS-DYNA软件对不同倾角充填节理下的隧洞爆破进行数值模拟,研究并分析不同倾角充填节理对于爆破振动的影响。研究发现：在0°、45°、90°三个节理倾角中,节理倾角为45°时,振动传播的影响最为明显,振速衰减最大;节理倾角为0°时,振动传播的影响次之;节理倾角为90°时,振动传播的影响最小,振速衰减也最小。振动曲线呈现的规律为离爆源越远振动越小。不同时刻的应力云图中,炮孔至节理一侧的应力大于节理的另一侧应力,其中,节理倾角为45°时,阻隔作用最为显著,对应力的衰减也最明显,节理另一侧的应力更小,节理倾角为0°时次之,节理倾角为90°时为末。研究成果可为类似工程施工与隧道爆破控制提供指导。     

基于灾害蔓延理论的轨道交通网络拥堵传播仿真分析

当拥堵强度比列车拥堵阈值大时将会引起车站拥堵,此外列车也会在原先拥堵状态下继续传播到临近站,并引起拥堵状态不断往外蔓延的情况。基于此,本文设计了一种基于灾害蔓延理论的轨道交通网络拥堵传播仿真方法。结果表明：仿真测试期间,所有车站都发生了拥堵传播区域不断扩大的现象,并逐渐进入稳定阶段。从交通网络系统的整体层面考虑,换乘站最易造成大范围的拥堵且传播速度最快。在更长初始拥堵强度时间下,拥堵传播数增加迅速,并在2s初始拥堵时间后进入稳定阶段。     

疫情防控常态化背景下公交发展路径分析

新冠肺炎防控初期,面对保障居民基本出行与阻断疫情传播的任务,城市公共交通运营采取了服务调整等管控措施.2020年5月8日,交通运输部印发《关于做好交通运输行业新冠肺炎疫情常态化防控工作的指导意见》.在此背景下,本研究系统梳理疫情防控阶段公交行业在应急体系缺失、收入成本倒挂和居民出行选择行为变化三个方面需要解决的问题,在...     

拥挤传播对汽车共享系统运行影响的仿真分析

随着共享汽车渗透率的不断增加，站点、路段层面的车辆溢出和拥挤传播现象日趋严重.为刻画拥挤传播对汽车共享系统运行的影响机理，首先，搭建具有时变性和状态相关性的汽车共享系统排队网络；其次，基于C#语言和O²DES离散事件仿真框架，提出并设计考虑车路交互影响和拥挤传播现象的汽车共享系统仿真模型，分析动态随机环境下站点与路段层面的拥挤传播现象对汽车共享系统运行的影响；最后，以成都市三站点的小规模汽车共享系统为例，在不同转运比例、需求和道路拥堵场景下，将该模型与引入虚拟空间的无穷排队模型进行对比分析.研究结果表明：站点和路段层面的拥挤传播现象会导致系统服务率下降9.3%～16.9%，相比无穷排队模型，考虑拥挤传播现象的排队模型更能反映汽车共享系统的实际运营过程；当路网的道路占用率为70%(路网处于中度拥堵)时，考虑拥挤传播现象的汽车共享系统可实现最大收益；汽车共享系统的引入会为道路资源的动态分配带来新变化，当公共交通转向汽车共享系统的用户占比超过70%时，路网拥堵加剧，不利于汽车共享系统的有效运营和可持续发展.     

随机行程时间的电动公交调度模型

在低碳发展政策指引下，全国各地已开始普及电动公交。然而，由于电动公交车技术性能和运营环境的特点，如续驶里程、充电时长约束、随机路网环境等，为电动公交车辆和充电调度带来新的挑战。随机行程时间导致车次衔接中存在延误，由于连续车次任务的相依性，上游车次延误可能造成下游车次晚点，引发车次延误传播的“连锁反应”,致使车次和充电计划的风险承受能力变得非常脆弱，电动公交调度的效能无法得到充分释放。考虑电动公交调度问题中的车次延误传播效应，在分析随机行程时间对电动公交车次与充电计划影响的基础上，从单线调度到区域调度模式建立优化模型获得经济可靠的公交调度方案。首先，运用网络流模型描述电动公交调度过程，并引入马尔科夫过程刻画延误传播效应。在此基础上，计算期望等待时间、期望延误时间等服务质量指标并纳入到目标函数，建立混合整数线性规划模型。然后，运用多商品流模型，将单线调度模型拓展为通用的区域调度模型，设计“延误状态层”用以计算延误时间分布并提高计算效率。最后，以广州市的2条电动公交线路实际数据进行案例分析，调用商业求解器Gurobi获得精确解。结果表明：充电计划的最优时间窗间隔为40 min;在最优调度方案...     

地铁振动传递特性实测与分析

目前我国城市轨道交通在快速发展，随之带来的地铁隧道振动噪声问题也受到广泛关注。地铁车辆在运行时产生的振动会经道床、隧道壁等传播至地面上方建筑物，这种振动和噪声会对居民的生活、工作和休息产生影响。为掌握地铁隧道曲线段高峰期振动传播规律，对某市地铁4号线某区段隧道内及地面和室内振动进行现场测试。基于实测结果，在时、频域内分析研究地铁隧道曲线段高峰期列车引起的振动传播规律，为后续减振降噪措施提供依据。在选定试验区段的基础上，选取1个地下截面进行隧道振动、轮轨力、位移测试、浮置板固有频率测试，地上测试选择与截面对应的地面进行高峰时段垂向振动加速度测试。结果表明：钢轨与道床的振动总极值基本相差不大，而振动衰减最大的位置是在于浮置板道床向隧道壁传递，衰减大约40dB(Z)，其次是隧道壁向地面的振动衰减，大约为20dB(Z)。振动由室外向室内传递过程基本变化不大。     

基于多阶段特征优选的高速铁路列车晚点预测模型

为克服大规模高维数据集不相关和冗余信息对列车晚点预测模型性能的影响，提出一种融合多阶段（MS）特征优选方法和改进深度神经网络（IDNN）模型的高速铁路列车晚点预测模型（简称MS-IDNN模型）。首先，利用MS特征优选方法，基于列车运行实绩提取影响列车晚点的相关特征，构建初始特征集，并对其进行数据清洗和特征优选，生成最优特征子集；其次，将列车晚点特征映射为IDNN模型的神经元，采取全连接方式提取特征间的交互关系，并叠加多个浅层神经网络以克服深度神经网络反向传播过程中梯度消失的缺陷，实现列车到达晚点的精准预测；最后，以武广高速铁路列车运行实绩为例，验证MS-IDNN模型的有效性。结果表明：相比初始特征集，构建得到的最优特征子集特征维度降低了54.29%；相比6种基线模型，MS-IDNN模型的平均绝对误差和均方根误差分别至少降低4.85%和8.97%，在沿线至少66.66%的车站中表现出更高的预测性能；MS-IDNN模型能够有效剔除数据集中的不相关和冗余信息，提升列车晚点预测精度。     

远洋船舶新冠病毒空气传播的分析和讨论

为了更好地保护远洋船舶船员的健康，文章基于Wells-Riley模型，结合远洋船舶空调通风系统的特点，从新冠病毒通过空调系统在不同处所之间传播和在同一公共处所的船员感染这两方面，构建远洋船舶新冠病毒通过空气传播而感染船员的风险预测模型，并用于分析“弘进”船的感染事件和研究防疫措施的效果。结果表明，新冠病毒空气传播模型可以有效地预测远洋船舶船员的感染概率和感染人数，且能用于判断防疫措施的有效性。同时，根据研究所得的远洋船舶新冠病毒空气传播的特性，拟定了有关防疫措施。