铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主,通过对空车调整问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题;在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上,建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型,并设计了相应的蚁群算法。分析发现,共同径路约束与EWDCO模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响,模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时,研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势,是一种较为有效的算法。     

汽车驾驶人的可靠性分析

交通运输系统是具有关键性人为差错的冗余系统,通过引入人为差错概念,对时间连续工作驾驶人的可靠性进行分析．用经典的可靠度函数方法或马尔可夫方法建立了同样的驾驶人可靠性数学模型,同时提出了驾驶应力（忧虑）的新概念,指出它是影响驾驶工作工效和可靠性的重要因素。     

基于自注意力机制的自动驾驶场景点云语义分割方法

对车载激光雷达场景点云进行语义分割是自动驾驶环境感知环节的基础性工作。针对现有处理大规模自动驾驶场景点云方法对局部特征提取能力不足和难以捕捉全局上下文信息的问题,本文基于自注意力机制设计了局部和全局自注意力编码器,并搭建了特征聚合模块进行特征提取。实验结果表明,与同样采用局部特征聚合的网络RandLA-Net相比,在SemanticKITTI数据集上本文的方法可将平均交并比提升5.7个百分点,局部自注意力编码器的加入也使车辆和行人等小目标的分割精度提高2个百分点以上。     

基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法

针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示：C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。     

标准模型的风噪声源及其特性分析

采用风洞实验与流场-声场联合仿真方法研究HSM标准模型内部噪声声源及其特性。设计5种实验工况以探究各噪声源对内部噪声的作用,并验证仿真的准确性。由薄膜模态分解分析声源成分及其贡献度,并揭示其差异机理。结果表明：风速增加,内部噪声受不同声源作用而变化的频段不同;内部噪声主要由模型前缘的分离涡及其再附着引起;分离涡产生声源激励经各窗向内传递,各窗对内部噪声贡献以左侧窗为主;声源激励由湍流压力脉动和声学压力脉动组成,前者是激励的主成分,而后者是内部噪声的主要来源,两者差异由激励与车窗波数关系引起的传递效率差异所致。     

AR自编码扩频通信系统的研究

在自编码扩频通信原理的基础上,介绍了利用自回归(Auto-Regressive,AR)滤波的方法从信源序列中提取扩频码的AR自编码扩频系统,并对该系统的误码性能和多址通信能力进行了理论分析和仿真.结果表明,AR自编码扩频系统改善了普通自编码扩频系统的误码性能,提高了系统的多址能力,为自编码扩频通信的实际应用提供了可选的方案.     

城际旅游出行方式选择的影响因素

研究城际间旅游出行方式选择行为对旅游交通系统的统筹发展与精细化管理十分重要。为了分析影响城际间旅游出行方式选择行为的内在原因,本文以成都东站旅客对城际旅游出行方式选择的SP(Stated Preference)调查数据为依托,建立多项Probit模型和混合Logit模型进行对比,分析旅客对城际旅游出行选择的偏好规律,并对各影响因素的边际效用值进行了比较。研究结果表明,年龄、小汽车拥有、月收入等社会经济属性以及出行费用、出行时间、旅途风景吸引程度、交通枢纽到景区距离以及目的地停车服务能力5个特征属性的主观感知与游客出行方式选择行为决策显著相关;出行费用、出行时间和旅途风景吸引程度三个因素更受到旅客关注,可在最大程度上引起旅客对出行方式的转移。     

城市群客流生成预测精度控制模型研究

城市群客流生成预测是城市群轨道交通规划中客流预测的主要组成部分,其预测精度将直接影响轨道交通客流预测精度,进而影响轨道交通规划的合理性.在分析城市群客流生成特点的基础上,提出客流生成阶段预测精度控制分为小区划分精度控制、预测方法选择、建模精度控制及模型计算结果调整4个阶段的思路;详细论述后2个阶段的精度控制内容,在模型计算结果调整中提出区域对外交通调整、空间调整、发生总量平衡调整及发生吸引平衡调整4个调整内容,并建立调整模型.     

基于VAR模型的港口群和区域经济协同发展比较研究

港口作为各个国家间交流的桥梁以及重要的内外贸易口岸,是拉动地区经济发展的重要引擎,不同产业结构对区域经济的影响存在差异,不同产业结构与港口经济的内在关系也有差异。以发展中国家和发达国家的港口群为例,发展中国家选取中国环渤海湾、长三角、粤港澳港口群为研究对象;发达国家选取日本东京湾、美国纽约湾港口群为研究对象,运用灰色关联度模型确定货物吞吐量和相关区域经济指标之间的关联度,运用VAR模型对港口和区域经济协同发展情况进行分析。研究结果表明,侧重不同产业链的港口群与区域经济的关联度和协同性不同。从发展规律来看,到一定阶段后,中国港口未来货物吞吐量增速将会放缓,政府和港口企业需准确预判并采取适当措施来协调港口与区域经济之间的发展关系,最后提出相应的政策建议,以供同人参考。     

基于心率变异性的船员心理负荷特征研究

为预防船员主观方面失误引起的水上交通事故发生,需探究在岗船员的心理负荷变化特性,作为了解船员驾驶行为能力的基础性研究,也是智能航行人机共融的关键一步。开展基于船舶操纵模拟器的驾驶模拟试验,提取在不同航行场景下船员的心率变异性(Heart Rate Variability, HRV)指标数据,构建基于因数分析的船员心理负荷模型,分析并验证在岗船员的心理负荷变化特征,结果表明：在计算船员心理负荷时,HRV指标比心率指标具有更高的效度和信度;在航行初期,船员的心理负荷处于较高水平或呈现升高的趋势,随后船员逐渐适应常规航行场景且此时心理负荷水平较低;在航行末期,船员的心理负荷处于较低水平且变化趋势比较平滑;突发事件对船员的心理负荷有显著的影响,船员心理负荷因突发事件的发生而显著增加。