基于影响因素分类的路段行程时间融合研究

对基于固定检测信息和浮动车GPS信息的路段行程时间估计方法进行介绍和分析,明确了对基于以上两种检测信息进行路段行程时间估计方法有重要影响的因素,并设计试验对影响因素进行量化分析。在影响因素量化分析基础上,讨论两种估计方法的适用条件。对影响因素进行组合分类,并在分类的基础上对两种估计方法采用加权融合进行处理,分析了最优权重的分配原则。最后,用试验数据对融合方法进行验证,结果令人满意。     

SWATH船稳定鳍的优化设计

建立了SWATH船稳定鳍优化的数学模型,并针对模型多设计变量、非线性和多约束等特点采用了遗传算法对其进行了优化求解．然后,以SWATH-6A为实例对稳定鳍的安装位置、展长和弦长进行了优化,并将优化结果跟已有的一对鳍进行了比较研究．从仿真结果来看,在相同的条件下文中优化得到的稳定鳍能使SWATH船的各方面性能都更好．     

新奥法隧道开挖围岩级别快速判定方法

隧道开挖对岩层的级别判定,历来都存在不确定性和多解性,文章通过在高速公路隧道施工断面上划分9个分区,对每个分区确定级别加权系数,9个分区的系数之和为1,再与图纸设计的围岩级别相加,取代数和,得出初期支护所需的级别,避免了盲目估算围岩级别而产生偏差的现象。     

不同轨道结构地铁车内噪声影响特性分析

为研究不同轨道结构形式对地铁车内噪声的影响,测试了列车通过普通整体道床、减振扣件道床、梯形轨枕道床、中档钢弹簧浮置板道床、高档钢弹簧浮置板道床等5种轨道结构形式时的车内噪声。采用A计权声压级对车内噪声时域与频域特性进行分析,探究列车通过5种不同轨道结构时车内噪声分布规律。结果表明:普通整体道床车内噪声瞬时A计权声压级均值为76. 6 d B,减振扣件为82. 3 d B,梯形轨枕道床为77. 2 d B,中档钢弹簧浮置板道床为76. 8 d B,高档钢弹簧浮置板道床为81. 6 d B; 5种轨道结构形式车内噪声A计权声压级频谱差异明显;车内噪声总A计权声压级在空间分布上,同一水平车厢两侧近门窗处比车厢中部约高1. 5 d B,在垂向上声压级随高度的增加逐渐减小,坐高处比站高处噪声总A计权声压级高0. 5 d B。     

基于IPSO-XGB的城市轨道交通车站服务质量评价

针对城市轨道交通车站服务质量评价体系不够完善和指标赋权方法较单一的现状,结合当前乘客消费理念及出行习惯,构建基于乘客感知的初始评价指标体系。应用改进粒子群算法(IPSO)与极端梯度提升树(XGB)的混合算法IPSO-XGB计算各指标权重,结合乘客满意度,形成IPA矩阵,得到最终的评价结果,并进一步精简评价指标体系。以长沙地铁五一广场站为例,用分类误差率衡量算法优劣,对车站服务质量进行评价,并将其结果与分类回归树、神经网络等评价算法进行对比。研究结果表明:本文提出的IPSO-XGB评价算法的分类误差率最小,可降至3.85%。     

地铁车辆段灰绿耦合雨水系统综合评价体系及应用

针对灰色措施生态价值低和绿色措施经济成本高的弊端,综合考虑环境、经济、工程以及社会等因素,以径流量削减率、洪峰削减率、施工难度、雨水资源利用、施工成本等作为评价指标,采用层次分析法和熵权法确定组合指标权重,基于云模型构建针对地铁车辆段特点的灰绿耦合雨水系统评价体系,并在西安地铁鱼化寨车辆段进行应用实践。研究结果表明,车辆段内灰绿耦合雨水系统方案性能总体优于单独灰色措施和单独绿色措施方案。本文构建的指标以及评价方法可以为后续地铁车辆基地灰绿雨水系统设计运行阶段评价提供参考。     

基于加权云模型的全电子联锁系统运营安全风险评估

结合现场实际情况,在系统层面对于全电子计算机联锁系统进行更加客观准确的运营安全评估,综合考虑系统的风险严重度及风险可能性,提出一种基于最优组合权重计算法的云模型安全评估方法。首先从人员、设备、环境、管理、维修5个方面建立安全风险评估体系,在专家评估的基础上运用最优组合权重法计算体系中的底层指标权重,再将权重代入评估云模型的计算中,分别得到系统的风险可能性和风险严重度评估值,综合得出系统的运营安全风险容忍等级。将该方法引入全电子联锁系统的运营安全评估中,通过对实际数据的计算,证实该方法能够克服以往评估方法的主观性和片面性,使得到的结果更加准确和直观,实现真正意义上的“综合”评估。     

基于“边际轮重”的铁道机车轮重调整算法研究

针对铁道机车的称重调簧计算方法的研究,文章提出了"边际轮重"的概念,建立了铁道机车用于轮重分析的模型和通用方程组,演绎了轴箱弹簧加垫对机车各车轮轮重分布影响(即边际轮重)的计算过程,并以某三轴转向架为例给出了具体的边际轮重计算结果。文章还介绍了基于整车称重试验台实际测到的轮重称重数据和二系悬挂的结构特点,计算理想轮重和理想加垫量的方法,以及对理想加垫量计算结果进行规格化处理的原则。最后给出了所介绍的计算方法的适用范围。     

基于综合赋权-TOPSIS法隧道突涌水风险评价及应用

为解决目前隧道突涌水风险性评估结果模糊、评价指标定量化不全面的问题,改进评价指标并将TOPSIS法运用于隧道突涌水风险性评估中,将AHP法和变异系数法相结合组成同时考虑主、客观因素的综合赋权法,根据评价指标分级结果构造4个风险等级的典型样本,以典型样本与正理想解的贴进度确定隧道突涌水风险等级区间,建立TOPSIS法隧道突涌水风险评估体系。以广大铁路祥云隧道为例,应用该方法对6个洞段进行突涌水风险性评估。结果表明,综合赋权-TOPSIS法隧道突涌水风险性评估结果准确且与隧道开挖结果相符,可为隧道突涌水风险评估提供一种新的方法。     

基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

为有效进行交通货运量预测，通过对货运量影响因素的分析，建立了关于货运量影响因素的层次分析模型，根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985-2004年的货运量统计数据对该神经网络进行训练和检验，并对2005-2006两年间的货运量进行预测。预测时设定了2005-2006年2a间货运量各影响因素值，再运用RBF神经网络预测这两年的货运量。结果表明，2005年的预测值与国家统计局最近公布的实际数值有很好的一致性，表明这一方法的可行性。