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ETC收费数据中蕴含着大量的信息,如何利用数据挖掘技术解决运营管理中的问题成为高速公路管理部门的迫切需求.本文选取ETC历史数据构建路径序列事务数据库,针对基本Markov路径预测模型预测准确率低、覆盖率低的缺点,提出了一种基于混合Markov路径预测模型预测高速公路车辆路径的方法,利用该方法实现了高速公路ETC车辆未来通行状态的预测,同时检测出异常的路径序列.实验结果表明,该方法检测结果可靠,总体预测准确率达到83%以上,能够为高速公路管理部门开展收费稽查、提高ETC管理水平提供理论依据和决策参考.     

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我国自然资源分布不平衡,受地区经济发展和城市布局等因素的影响,全国集装箱货源分布和流向存在着很大差异,导致铁路集装箱供需矛盾十分突出,空箱调运较为频繁.以往空箱调运优化模型都是以调运费用最小为目标,没有考虑重箱运输的收益.综合考虑空重集装箱运输,以铁路运输利润最大为目标,在完成局间排空箱任务基础上,将适箱货物按重要程度分为不同的等级,对高等级货物优先运输,并按所需集装箱类型不同建立空箱调运非线性混合整数规划模型.其中,运输利润为重箱运输收益与空箱调运成本之差.算例分析结果验证了模型的正确性和可行性.     

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吸取社会力模型中行人运动受到社会力支配的思想,综合考虑行人之间的相互影响,建立了面向大型铁路客运枢纽环境的乘客行为仿真模型.针对人群集散时行人之间的差异性,依据目标驱动力及行人与行人或障碍物之间的心理排斥力、挤压力、摩擦力,动态改变行人的运动方向和速度.引入行人防止穿透决策规则,消除行人重叠现象.采取目标点局部极小化原则,设置辅助目标点,解决行人与环境之间动态避碰和绕行问题.以北京南站高架层为仿真对象,针对不同客流到达率对行人集散的影响进行计算机仿真并加以分析,从而对模型进行校核检验,表明该模型具有合理性和有效性.     

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货运车辆行车途中能否有安全便利的休息站,关系到联邦关于司机工作时间规定的执行及高效的车队运营.由于货运车辆的激增,中途停车站能力短缺问题日益凸显.本研究开发了一个基于互联网的地理信息系统,用于从用户大范围收集停车位短缺的地理信息.为了分析这些停车紧张点的地理分布,采用了点聚合和排名的方法来发现停车问题最严重的地区.另外,提出一种沿公路方向的单测度的聚合方法.其基本思路是,停车问题不是一个单点问题,而是一个区域性问题.缓解停车紧张,可通过增加区域性停车能力.本文发现能力紧张的区域通常在大都市的郊区,反映出很多长途司机在此停车等待第二天往市区内送货的运作规律.研究结果与来自公路巡警方面的观察结果一致.     

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公路超限运输危害巨大,为有效治超,深入分析超限车辆的出行选择行为.超限车辆为实现运输效益最大化,将对其超限程度、出行线路等做出一系列出行选择,不同的出行选择决策决定超限车辆的出行成本和出行收益大小.在公路超限车辆出行选择决策行为和出行效用分析的基础上,建立超限车辆出行超限程度与出行线路这种存在层次关系决策行为的巢式Logit逻辑决策模型.从概率角度用定量方法分析超限车辆出行个体的出行选择行为,为公路超限运输的治理工作提供科学指导,同时也将为超限车辆补偿费率制定提供理论支持.     

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放射形专用线非直达车流取送方案的选择是一个非常复杂的组合优化问题,当作业的专用线数为n时,取送方案数达到(n!)2,采用经典算法求解用时太长. 为了提高非直达车流取送方案的计算效率,将禁忌搜索算法同时用于送车方案和取车方案的求解过程. 对禁忌搜索算法的主要因素进行了设计,通过两组实例仿真,验证了禁忌搜索算法用于求解非直达车流取送方案的有效性. 仿真结果表明,专用线数越多,计算时间越长;在专用线数一定的条件下,最优方案的等值方案数越少,搜索范围就越大,计算用时也越长. 专用线不超过8条时,计算用时不超过3 s,计算效率满足了现场生产需要.     

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由于需求的不确定性,托运人的承诺时间会对运输服务供应链的决策产生影响. 因此,本文考虑在延迟承诺和提前承诺两种承诺时间下,基于运价分别为外部定价和承运人定价两种情况,建立了运输服务供应链中承运人的运输价格和托运人的托运量优化决策模型,并分别对延迟承诺和提前承诺、整体决策和单独决策时的优化结果进行比较分析,从而为运输服务供应链决策提供有效的参考价值. 通过研究得出,整体决策时运输服务供应链的收益总是大于单独决策时的收益;承运人的运价也对托运人的承诺时间产生影响,在不同的运价下,提早承诺和延迟承诺的优越性不同.     

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道路交通网络脆弱性评估是当前路网研究中新的热点和难点问题,识别路网脆弱性并进行有效的管理是应对交通系统危机情况的重要课题,它引起了学者们的广泛关注,本文主要针对当前路网脆弱性评估研究进行梳理和展望. 首先对路网脆弱性的概念进行了归纳总结,讨论了不同学者对路网脆弱性概念的共识和分歧. 其次分析了路网脆弱性与路网可靠性之间的联系和区别. 然后对当前路网脆弱性的评估方法进行了分类分析,将路网脆弱性的评估方法分为基于特定场景评估法、基于特定战略评估法、基于仿真的评估方法和数学模型评估方法四大类. 最后指出了路网脆弱性未来的研究方向.     

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从编组站驼峰解体作业中出现的问题出发,在深入分析重载大轴重货车车场内超速连挂和轻载车辆逆向大风条件下溜放不到位这一矛盾问题的基础上,指出其根本原因是驼峰自动化系统的出口定速模型在车组溜放出口定速中单位基本阻力取值不合理,和没有考虑车组溜放时环境条件变化. 基于此,提出了单位合阻力的概念,根据车组溜放过程中的能量守恒定律,建立了间隔制动出口动态定速模型. 利用模糊逻辑的不确定信息处理能力,兼以神经网络的自学习能力,建立了基于模糊神经网络的目的制动出口定速模型. 最后,通过驼峰仿真实验,验证了模型的有效性,为驼峰车组溜放速度控制提供了理论参考.     

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在传统的公路网路线布局优化模型的基础上,对节点重要度、路段重要度及网络重要度模型分别进行了改进. 改进模型综合考虑了节点的社会经济情况及路网交通需求在各节点之间的空间分布情况,将节点的客、货运输量作为确定节点重要度的重要指标,同时将节点之间的OD交换量、路段长度以及与两节点直接连通的节点个数作为确定路段重要度的变量,并将改进的重要度模型引入目标函数当中,建立一种适用于国家级干线公路网的组合优化模型,并运用遗传算法对所建立的组合优化模型进行求解. 基于东北地区高速公路网规划案例进行的仿真试验表明,该模型是可行的、有效的,可以为公路网规划提供一些借鉴和参考.