基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定ELM输入参数维度,并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数;最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内,并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析,发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求.     

Flow-field guided steering control for rigid autonomous ground vehicles in low-speed manoeuvring

ABSTRACT

This paper studies the low-speed manoeuvring problem for autono-mous ground vehicles operating in complex static environments. Making use of the intrinsic property of a fluid to naturally find its way to an outflow destination, a novel guidance method is proposed. In this approach, a reference flow field is calculated numerically through Computational Fluid Dynamics, based on which both the reference path topology and the steering reference to achieve the path are derived in a single process. Steering control considers three constraints: obstacle and boundary avoidance, rigidity of the vehicle, plus the non-holonomic velocity constraints due to the steering system. The influences of the parameters used during the flow field simulation and the control algorithm are discussed through numerical cases. A divergency field is defined to evaluate the quality of the flow field in guiding the vehicle. This is used to identify any problematic branching features of the flow, and control is adapted in the neighbourhood of such branching features to resolve possible ambiguities in the control reference. Results demonstrate the effectiveness of the method in finding smooth and feasible motion paths, even in complex environments.     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

轨道交通车辆的工艺流程标准化

从生产线建立、工艺流程编制、工艺布局设计和生产能力等方面进行分析,提出了轨道交通车辆工艺流程标准化设计方法和优化方法。基于精益管理理念和工序能力测算法,可以合理编制标准化工艺流程,从而降低劳动强度,提高生产效率。     

装配式梁桥横向协同工作性能度量指标的研究

为了表征运营期间装配式梁桥的横向协同工作性能,提出了一种间接度量指标——相邻预制梁间的应变相关系数;同时建立了装配式梁桥的简化力学模型,通过推导建立了该指标的解析表达式。理论分析和数值仿真研究表明,在保证足够的样本长度条件下,交通流荷载趋向统计稳定,此时结构特性成为该度量指标的唯一影响因素,证明了该指标具备表征装配式梁桥横向协同工作性能的条件。     

水泵小流量循环在污泥焚烧项目上的研究与应用

通过对水泵不同类型小流量循环进行研究,并结合小流量循环在污泥焚烧项目上的应用分析,可知小流量循环管线的设置可以保护泵在系统负荷变化大的情况下,提高系统运行的稳定性,降低运行操作的复杂性。小流量循环类型的选择需根据项目投资、运行人员经验、系统自动化程度等因素综合考虑。     

基于OpenFOAM的发动机舱回流计算方法研究

研究车辆在怠速工况下的发动机舱热空气回流问题,基于OpenFOAM 软件进行回流计算方法的开发。通过设置监控面及组分转换面来重新定义格栅新空气和舱内回流热空气等组分,可直接计算出回流在监控面上的分布及回流率和回流量。根据开发的方法对某款插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）车型进行计算并提出不同的优化方案,使其发动机舱回流率从32.7% 分别降低至24.0%和9.3%,回流量从0.169 kg/s分别降低至0.128 kg/s和0.048 kg/s,从而降低了冷凝器等散热器的进风温度,提高了怠速工况下热管理系统的性能。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者,描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知,根据认知选择路径;规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径,非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质,研究表明,模型不动点存在但是不一定唯一,不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明,模型不动点与随机用户均衡点不同,以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

技术站间货物列车协同配流方案研究

技术站间货物列车协同作业组织模式,可实现各站获益,整体加强,对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数,采用启发式遗传算法进行寻优,得到货物列车解编顺序和配流方案.最后,通过对算例进行实验分析,验证协同配流模型的实用性.结果表明,技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间,增加了阶段计划内正点出发列车数,进而提高了技术站内线路使用能力.