基于粗糙集理论和FCM的轨道电路故障诊断模型

由于轨道电路数据多且其维数高,这往往会导致所选特征之间存在冗余和相容性的问题。基于主分量启发式算法,引入相容度概念,并提出一种改进的主分量启发式属性约简算法,提取初始数据的主要特征属性来降低样本的维数。同时将模糊认知图概念引入到轨道电路故障诊断中,利用最小二乘法完成模糊认知图节点间权值的选择,最后根据权值建立轨道电路诊断模型并对预处理的样本进行训练和分类。实验结果表明,与单独的FCM分类器相比较,加入属性约简算法后, FCM分类器可提高分类性能,与采用人工确定权值的FCM方法对比,最小二乘法提高了FCM分类的精度。     

地铁广告经营在不同发展阶段的着力点分析

分析地铁广告的独特价值属性,结合城市地铁发展的不同阶段及其广告开发经营的特点,从规划设计、合作方选取、战略规划制定、创新模式选择等方面,提出地铁广告开发经营在各发展阶段的着力点和侧重面。     

中低速磁浮是城市轨道交通又好又快发展的金钥匙

之所以铁道部变成铁路总公司,是因为铁道运输是服务产品,而服务产品的提供者应该是企业,这是产品属性所要求的,从这个意义上讲,中国铁路总公司能够发展下去。轨道交通是城市交通服务产品,城市轨道交通提供的是运输服务,从票价方面实现运营者的收入,这样才能实现城市轨道交通存在的价值。但如果仅从票价方面实现运营者的合理盈利是很困难的,因此,城市轨道交通的持续发展必须要有创新的形式和手段。     

基于模糊多属性群决策方法的机场选址问题

机场选址的方案优选可看作为一个模糊多属性的群决策过程.基于模糊多属性群决策方法,利用决策程序为先个别决策、然后综合、最后加权的模糊折衷型群决策方法求解该问题.以模糊理想解和模糊负理想解作为共同的参照基准,初步确定机场备选方案中较为理想的场址.     

高速公路运作中的金融渗透

分析了高速公路独特的经济属性及特有的运作方式、运营管理体制和资金筹措机制;在总结国内外公路交迫发展历程的基础上,从项目投标、筹资、工程实施及运营管理四个阶段分析了高速公路运作中的金融渗透和融资工具;提出了完善高速公路融资制度的建议。     

基于优势关系粗糙集的驾驶行为研究

在分析驾驶行为影响因素的基础上,提出了用粗糙集理论求解驾驶员的轨迹决策问题的方法.将驾驶员模糊多目标轨迹决策模型看成是一个具有偏好信息的多属性决策问题,用优势关系代替不可分辨关系,并通过优势属性集来推理决策规则,从而确定各预期轨迹点的排序.     

基于遗传算法的公路建设项目协调研究

在分析公路建设项目成本、工期、质量三者关系的基础上,采用多属性效用函数理论建立公路建设项目成本、工期和质量的综合协调模型,使用遗传算法进行优化求解.实例的仿真计算,说明了该原理与方法的可行性与正确性.     

基于微观经济分析的农村客运公共财政补贴模型研究

针对当前国家建立以公共财政补贴制度为基础的农村客运公共政策支持体系问题,从微观经济学与公共经济学的视角,探讨了农村客运的准公共服务经济属性以及其对经济社会发展的外部正效应现象。在此基础上,运用经典经济学中有外部正效应的公共服务供求价格理论模型,探索了政府直接供给与市场供给下的财政补贴供给对外部效应内部化的不同影响,并从提高经济运行效率的角度分析了两种模式的差异。结合农村客运发展特点,提出了农村客运供给理论模型。运用这一模型分析框架,分析得出了政府对农村客运实施公共财政补贴的理论基础及在实证层面具体公共政策的选择方式。     

基于互联网数据城市快速路地点安全分析方法

现有的城市交通安全分析主要考虑人财物的直接损失,却忽略了事故产生的交通延误等间接损失,同时也较少利用互联网海量数据进行分析.本文建立了基于互联网文本数据的城市交通事故属性模型,采用模糊系统聚类法划分事故交通影响等级,构建了基于绝对事故次数、损害后果和交通影响的等效事故次数模型,并将其应用于累积频率曲线和K-means聚类的城市快速路地点安全组合评价方法中.北京市快速路地点安全评价结果表明,本文所提出的方法可有效地将互联网安全文本数据应用于城市交通安全分析中,分析结果可为城市交通安全管理提供有益的借鉴.     

人机共驾智能车驾驶模式决策属性析取研究

为了深入分析驾驶模式决策影响因子,通过实车试验采集了人-车-路多源特征信息。用驾驶人主观经验将驾驶模式划分为人工驾驶、警示辅助、自动驾驶3种状态,并利用采集的驾驶人血流量脉冲（BVP）和皮肤电导（SC）值进行K均值聚类,将驾驶人当前合适的驾驶模式自动聚类为3级。通过融合驾驶人自汇报结果和聚类结果对驾驶模式进行准确标定。采用以信息增益为依据的Ranker算法对多特征进行排序,并在此基础上,根据多分类器分级结果确定最优特征属性集合。研究结果表明：当选取车速、车头时距、车道中心距离、前轮转角标准差、驾驶经验5个指标为特征子集时,支持向量机、朴素贝叶斯及K近邻这3种分类器的识别准确率都超过90%;除警示辅助模式与自动驾驶模式下的车速值和车道中心距之外,其余所有不同模式决策属性值均呈显著性差异;研究结果可为人机共驾智能车驾驶模式决策提供依据。