基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

公路工程地方技术标准修编时序模型研究

为了提高公路工程相关技术标准编制规划过程中的针对性和实用性,通过对现有国家行业 标准的梳理与实地调研,首先运用灰色关联的TOPSIS 法对调查结果进行排序分类,得到初步修 编计划;再通过贝叶斯判别法建立预测模型,借助统计分析软件SPSS 进行分析,得到判别函数 的影响因子及其系数,构建广义的公路工程地方标准编制时序判别模型;最后,以山西省公路桥 梁现状为例,统计其近年来由超限引起的桥梁事故,并将所建模型应用于当地《桥梁承载能力设 计细则》修编计划中加以验证。计算结果表明,该项标准的修编计划为“近期”,从而验证了模 型的适用性。     

北京市旅游交通方式选择行为研究

为防止北京市旅游高峰期间景区周边交通混乱以及城市交通路网负荷增加,选取北京市三 处景点进行问卷调查,将游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数及同伴类型等数据作为影响游客交通方式选择的因素。与此同时,对所需数据进行有效性检验,进而分析不同游客的出行方 式特性,利用非集计模型对游客的交通方式选择行为进行研究。结果显示：游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数以及同伴类型这几类因素对游客的交通方式选择的影响均显著,并得到游 客对私家车、出租车、地铁及公交车这四类交通方式选择的比例,分别为17%, 7%, 54%, 22%。研究表明,北京市旅游交通方式的需求以公共交通为主,尤其是对轨道交通的需求,为此建议进 一步加大北京市旅游公共交通系统建设,提高旅游交通的服务质量。     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

基于航速调整的班轮燃油补给优化

燃油成本在班轮运营总成本中占有很大比重,燃油补给是影响航运公司班轮运营成本和效益的一项重要决策.基于航速调整策略,以班轮运营总成本最小化为目标,建立燃油补给混合整数非线性规划模型,运用分段线性逼近法对燃油消耗函数进行线性化处理,并设计了求解算法步骤.实例分析验证了模型和求解方法的有效性.结果表明,在航运市场需求低迷的情况下,船舶更适宜采取较低的航速,采取灵活的加油港策略或放宽船舶到港时间窗限制,能更为有效地降低燃油成本.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.     

基于客流需求的城际列车时刻表模型改进研究

列车时刻表的编制是铁路旅客运输组织的关键问题,如何优化时刻表,最大限度缩短旅客的旅行时间,具有重要的理论和现实意义.然而,既有基于客流需求的时刻表优化模型大多数假设列车顺序固定或不允许列车间任意越行,离实际尚有一定差距.针对这一问题,本文以最小化旅客在站等待时间和在车旅行时间的线性加权为优化目标,综合考虑列车停站、区间运行、安全间隔、列车容纳能力等约束,在定序无越行和定序有限越行模型的基础上,构建了更一般的非定序任意越行混合整数二次规划模型,并利用ILOG CPLEX分别进行求解.最后,以某城际高铁为例进行案例研究.结果表明,本文所提的非定序任意越行模型求解质量最好,且能有效减少旅客全程旅行时间,具有可行性.     

个体对通勤时间的态度和偏好视角下的职住空间失调

研究职住空间失调能够帮助我们更好地理解个体对职住分离的态度和偏好,并有助于在制定政策时考虑通勤者更真实的需求和期望.本次研究采用理想通勤时间和实际通勤时间的匹配程度来度量职住空间失调,并以昆明市为案例进行了实证研究.描述性统计结果表明,大多数通勤者认为他们的职住空间是失调的,有41.04%的通勤者遭受重度空间失调.进一步,基于序次Logistic回归模型分析了职住空间失调的影响因素.结果表明,出行方式、居住区位、年龄、受教育程度和家庭有无小孩对职住空间失调有显著影响.同时,由于个体对通勤时间的态度和偏好的异质性,更长的通勤时间并不总是意味着职住空间更加失调.     

信号倒计时影响下的进口道交通流分析与建模

为揭示信号倒计时对驾驶决策行为的影响,本文基于实测数据对信号控制进口道各断面的车速分布特征进行了分析,研究发现临近停车线处于不同断面位置的车辆行驶特性由于信号倒计时的有无及剩余绿灯时间的影响而存在差异.提出了考虑信号倒计时下驾驶心理的元胞自动机模型,通过数值模拟剖析了不同时空条件(位置、车速与剩余时间)下微观驾驶心理与行为对中观交通流的作用机理.结果表明,该模型可较好地刻画信号灯控制下城市进口道路车辆运行特性.