城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

人工蚁群算法理论及其在经典 TSP 问题中的实现

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法也是一种随机型智能搜索寻优算法.较系 统地总结了这一算法的基本理论.分析了其基本摸型和算法在TSP问题中的实现方式给出了 改进算法及其在多点通信路由问题中的应用.并对人工蚁群算法的优化性能进行了分析讨论.     

计算智能理论及其在RITS中的应用

从分析生物智能、人工智能和计算智能的发展过程及研究本质出发,给出了目前计算智 能的概念综述了主要研究方法和研究现状,特别指出了计算智能理论技术面临的挑战,并进行 了展望,最后分析了计算智能理论应用技术以及在铁路智能运输系统中的应用.     

城市交通控制的新发展

首先对城市交通控制的发展进行了简要的综述,在此基础上较详细地论述了城市交通控制的新发展,对城市交通控制的研究提供了新思路.并指出了未来城市交通控制的发展趋势 — 智能化、集成化.     

舰船电力系统智能化发展趋势探究

随着舰船电力系统朝着下一代发展,其系统规模将越来越大、结构越来越复杂并且地位也越来越高。利用现代信息技术及智能理论全面提升舰船电力系统的发展水平成为了目前的迫切需求,而信息化、智能化也必将成为舰船电力系统未来的发展方向。该文从统一的数据交互标准、智能诊断与重构、三维可视化和信息安全等角度对舰船电力系统的智能化发展趋势进行分析和论述,对于其未来的发展具有一定的借鉴意义。     

机械式轴承内径千分尺数字化改造

提出了一个将机械式轴承内径千分尺改造成智能型数字式内径千分尺的方法。改造后的内径千分尺操作方便、快捷,测量准确率高,便于车辆检修过程数字化管理。     

基于集成知识模型的船舶舱室智能三维布置设计

本文利用AI技术，以船舶舱室三维布置设计问题为对象，介绍了船舶舱室三维布置设计的知识类型及面向对象的知识集成表达方法，确立了基于集成知识模型的船舶舱室智能三维布置设计模型，介绍了基于集成知识模型的船舶舱室智能三维布置设计系统原型的总体结构和处理流程。该方法可提高船舶布置设计的自动化程度。     

洋山深水港区一期工程深水裸露基岩嵌岩桩施工技术

文章通过计算，优化方案，采用人造基床作为钢套筒稳桩措施，解决了上海国际航运中心洋山深水港一期工程中码头嵌岩桩的难题。文中还对嵌岩桩施工中的钻机平台、成孔成桩、异常情况处理等作了简单总结。实践证明，人造基床方案是可行的，在施工进度、工程质量及经济上都有较大的优势，具有推广的价值。     

神经网络在单桩承载力预测中的应用

运用基于BP神经网络的组合预测模型对PHC桩的极限承载力进行预测。分别利用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络对桩在荷载作用下的沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP网络对所得的结果进行组合预测;最后利用Lagrange算法计算桩的极限承载力。计算实例表明,使用该组合预测方法所得的预测结果比单纯使用灰色GM(1,1)模型或神经网络模型所得结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的。     

校车周末高峰时段交通量预测与特殊日期调整

准确的校区间高峰时段交通量预测,不仅可以帮助校车运营部门在高峰时段确定合理的发车间隔提高运营效率节约运营成本;还可以减少师生的候车时间,改善校车服务水平减少拥挤保证运行安全都有重要意义。采用BP神经网络模型对校区间周末高峰时段交通量进行了预测,选择了温度和下雨量2个因素作为输入变量,在训练数据的选取上采用了移动窗口的方法。另外模型提供了对特殊日期运量预测的调整。通过对实测数据进行验证,结果表明该模型简单、快捷和实用。