华东路网建设硕果累累

我国东部铁路建设在2007年取得累累硕果的基础上，将创造多项历史纪录，为长三角地区经济持续发展提供强大运力支撑。这是近日从上海铁路局传出的喜讯。     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.      

印度铁路考察报告

介绍了赴印度考察铁路的情况，内容包括印度铁路的组织、路网、运输、经营管理，以及值得借鉴的几点作法，并针对我国铁路提出了建议。     

中国实现八纵八横铁路网

2009年7月1日11时许，连通中西部地区出海口的洛（阳）湛（江）铁路永州至玉林段正式开通，第一趟货物列车从玉林车站开出，标志着中国“八纵八横”铁路网建设顺利实现。     

深圳：优化综合交通管理体制

与新加坡、香港相比，深圳市交通用地所占比例相对较少，包括道路、轨道在内的交通基础实施供给相对偏低。深圳市交通用地面积占建设用地的比例为16％，远低于香港和新加坡。深圳市路网密度低，仅为新加坡的60％。深圳市轨道交通二期建成后轨道网密度达到0．09km／km^2，远低于香港的0．3km／km^2和新加坡的0．19km／km^2。     

山区农村公路区域路网养护管理决策研究

目前，我国农村公路较多地依靠人为经验和判断来进行养护决策，资源使用盲目性大，养护安排不合理。文中以制定科学合理的养护维修计划和资金分配方案为目标，根据山区农村公路区域路网的特点，分析了其养护措施和养护管理决策需求，确定了路网养护排序方法，构建了养护资金分配优化模型，从而实现养护资金分配优化目标。     

路网节点间铁路冷藏车空车调整的蚁群算法

数量调配和网络配流是铁路冷藏车空车调整的2个核心问题。在对问题进行抽象描述的基础上，建立了铁路冷藏车空车调整协同优化模型，将空车调整径路与数量两者统一到同一个模型中，实现两者整体上的优化。通过约束条件分析，在不改变铁路冷藏车空车调整问题协同优化性质的前提下对模型进行简化，将非线性模型转化为线性模型，设计相应的蚁群算法（ACO），并对算法复杂度进行分析。通过理论分析和实际算例分析表明，ACO算法易于利用计算机实现，对求解铁路冷藏车空车调整问题具有优势。     

复杂城市环境下无人机路网模型研究

针对复杂城市环境下无人机路径规划问题，采用三维可视图法研究路网模型。首先，在考虑无人机飞行安全裕度的前提下，将城市密集而不规则的障碍物环境进行变形重组，再以不同的水平和竖直间隔对障碍物外表面进行离散化的节点采集，并构建基于三维可视图的复杂城市低空路网模型。其次，为降低无人机之间的潜在冲突和碰撞风险，引入无人机机动保护区的概念，进一步缩减路网规模，优化路网结构。最后，结合无人机性能和平稳飞行的要求，以最大航向角改变量作为主要限制条件，以最小化路径长度为目标，提出改进的涟漪扩散算法进行求解。仿真结果表明：三维可视图中的采点间隔直接决定了路网模型中节点和链接的数量，并对最优路径与规划时间具有显著影响；1000组仿真实验表明，考虑机动保护区后，最短路径的平均长度相较于无机动保护区时增长了不足1%，而计算耗时降低了近70%。仿真实验验证，通过引入无人机机动保护区和航向角改变量的限制，能够有效降低路网规模，提升运算效率，并有利于获得平滑的路径，降低无人机的潜在碰撞风险。     

北京残奥会期间地铁共运送乘客近4700万人次

据悉，9月6日-17日北京残奥会期间，北京地铁全路网共运送乘客4698．7万人次，共开行列车48812列，另加开临客576列。客运量最高日为9月12日，全路网达到了468．6万人次。9月6日—9月17日。地铁全路网无障碍设施共接待残疾人、行动不便等乘客28542人次，日均接待约2400人次，其中9月15日接待轮椅乘客、行动不便乘客4709人次，为单日接待最高客流。