面向航班高峰期的机场地勤车辆多阶段优化调度方法

在航班运行高峰时段内,地面服务需求更加集中,机场可调度的地勤车辆数量有限,可能引发航班延误,导致机场多方面损失。针对该问题,研究了地勤车辆多阶段优化调度方法,重点考虑摆渡车和加油车2种地勤保障车路由与时间窗口限制,以航班准点率及延误时间为评价指标进行优化调度。构建了具有4类节点和5类弧的容量-费用网络G1,通过设置合适弧容量及费用参数,确定最小费用流规划模型;采用拉格朗日松弛启发式算法对模型求解,通过不断寻优,设置对偶间隙初值、容许误差,最大迭代次数,输出预测结果;深入分析高峰时段的航班运行状态,构建基于时空网络的整数线性规划模型,优化第一阶段未服务航班的总延误时间;结合最小化最大值定理,构建单航班服务延误模型,将单个航班延误造成的损失降到最低。最后,基于实际航班数据,结合机坪平面布局开展仿真实验和验证,结果表明：利用优化调度得到加油车和摆渡车准时服务的最大航班数分别为30,131架·次,待服务航班的最小总延误时间分别为223,542 min,航班总延误下降21.56%,显著缩短航班延误时间,提升了机场场面的整体运行效率。     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

基于组合赋权-改进TOPSIS法的城市慢行三网融合评价方法

为解决城市绿道、滨水道路、市政慢行道路等城市慢行系统相互独立、衔接不畅的问题,针对现有研究缺乏三网融合水平评价的现状,研究了基于组合赋权-改进TOPSIS模型的三网融合评价方法。传统的TOPSIS法采用理想解计算贴近度,没有考虑到异常值与实际情况,故运用基于高斯分布的离群点检测法处理极端异常值,建立了1个综合考虑三网融合水平的评价模型。以往路网评价通常是针对单个对象进行研究,而未考虑多个对象融合情况,因此在构建评价指标体系的过程中,根据三网融合因素、慢行道路网络出行特点、居民出行便利性等,并结合实地调查,选取网络连通性、可达性等相关的13个指标。为了避免单一赋权产生的偏重性,本文建立权重组合优化模型使层次分析法和熵权法确定的主客观权重与组合权重的偏离程度最小。本研究以朝阳区慢行系统网络为例进行验证分析,根据位置和功能,将其分成21个绿道段,得到21个评价对象的三网融合情况和综合排名。结果表明：相较于以往的慢行评价方法和经典的评价方法,该改进模型贴近度标准差为0.278,具有更好的区分度,能够更准确地识别影响三网融合程度的主要因素,并根据各个指标权重做出针对性的优化工作。该评价方法可作为...     

基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法

针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频...     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

老年人驾车出行转移行为影响因素分析

我国老龄化进程不断加快,公安部于2020年发布取消小型汽车驾驶证申请70周岁上限,老年人群的驾车出行行为备受关注。提出结构方程模型与贝叶斯网络的综合分析方法：以结构方程模型验证老年人转向驾车出行意向的社会认知理论因素,结合机器学习领域的贝叶斯网络计算输出关键决定因素并量化因素间的关系强度。研究结果表明：约16%的老年人有高水平的驾车出行转移意向;态度、主观规范与自我效能感对驾车出行转移意向产生的影响力最大;当老年人的自我效能感和态度由低状态变为高状态时,转移意向的高状态发生概率呈现约185%和265%的增长幅度。这有助于了解老年人的驾车心理需求,为预测未来高龄驾驶群体规模提供思路。     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

智能网络海上船舶物流运输最佳航线选取模型

常规的物流运输航线选取模型无法获取实时天气及周边环境信息,导致绕避台风不及时。为此利用智能网络技术,设计海上船舶物流运输最佳航线选取模型。分析随机变量对物流运输路线的影响,利用智能网络获取船舶实时位置,计算航线运营成本,了解运输总需求,分析船型大小与其挂靠频率间的关系,选择合适的靠泊港口与靠港顺序,完成智能网络下海上船舶物流运输最佳航线选取模型设计。采用仿真对照实验,测试该模型应用效果。实验结果表明,将智能网络技术应用到最佳航线选取过程当中,能够实时获取相关信息,准确地制定船舶绕避台风方案,选择最为合适的物流运输航线,保证货物安全并准时到达。     

我国西部地区航空网络结构研究

我国西部地区民航运输机场数量与运量严重失调,不利于西部地区经济发展。本文借助复杂网络理论,对2016年我国西部地区航空网络进行实证研究,并从西部地区城市规模角度,对网络客货流向进行分析。结果表明:我国西部地区航空网络是小世界网络兼具无标度特征,网络集中性强,形成了以成都、重庆、西安为主的区域性枢纽,区内节点与全国性枢纽城市(北京、上海、深圳和广州)及沿海城市联系最为密切。我国西部地区目前航空运输主要集中在区域枢纽城市,不同城市运输水平差异明显,尤其是航空货运,高度集中人口500万以上的城市。     

基于CAPL编程的CAN网络仿真模型搭建方法研究

为满足控制器功能逻辑验证中总线仿真需求,本文利用CANoe软件的CAPL编程语言结合IL交互层方式搭建了一种总线网络仿真模型。该模型不仅能够满足功能逻辑验证的仿真需要,提高测试人员的工作效率,并且模型开发难度低、开发时间短、功能扩展能力强,能更好满足目前快速迭代的测试要求。