蚁群算法优化的神经网络技术在跑道起飞容量预测中的应用

为了对机场起飞容量及飞机全部出动时间进行预测,构建了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型。分析了机场跑道容量的含义及其影响因素,利用飞参提取软件将影响因素的具体数值进行提取;依据BP神经网络的特点将其引入到机场跑道起飞容量预测中,为了弥补BP神经网络的缺点,利用ACO对网络进行优化,最终建立了基于ACO优化BP神经网络的机场跑道起飞容量预测模型,并与标准BP神经网络的预测结果进行对比,结果表明优化后的网络各项误差都不同程度的减小40%～60%,优化后的网络提高了模型的精度。利用优化后的模型分析了飞机质量、气温、气压、风速与起飞跑道占用时间与起飞容量的关系,并对某机场保障飞机起飞容量与出动时间进行了评估,得到飞机质量、气压、纵向风速与起飞容量大致呈线性关系,气温与起飞容量大致呈非线性关系,最后得到该机场的总出动时间与起飞跑道容量,可以更准确的评估机场保障能力。     

船舶在港时间及其管理与控制

船舶在港时间有较强的可压缩性,协调好船方、货主、码头作业和相关部门及单位的工作,是提高船舶在港作业效率,节省船舶在港时间的重要途径．     

不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

基于移动通信数据的居民居住地识别方法研究

从大量手机数据中提取居民活动的时空特征是大数据趋势下的新兴热点。然而现有的研究主要使用的是手机通话数据或者手机定位数据,并且许多研究缺乏相关验证,使得研究可信度不高。本文基于手机信令数据,通过3种方法对居民职住地进行识别分析,并对比不同方法之间的差异,研究探讨通过手机大数据对于居民职住地识别的可信性。     

国内首次实现北京和拉萨间定期航班往返直达

中国国际航空公司15日正式开通北京至拉萨往返直达航线,单程飞行时间仅需4小时左右,这也是国内首次实现北京和拉萨间定期航班往返直达,与之前经停成都的航班相比可节省近2个小时。     

物联网距离广泛应用还有时间距离

国务院发展研究中心技术经济研究部第二研究室副主任李广乾面对“十二五”时期物联网发展阶段的争论发表评论时提出：“‘十三五’时期,才是物联网大规模应用推广,相应的信息化机制体制建设时期。”‘十二五”时期中国物联网还处于探索阶段,从国际上来看,经过2020年前后的过渡阶段,即科学实验阶段,物联网真正成熟应该要到2020年之后,也就是说,这之后才是全面推广和应用阶段。     

关于公交线路生产合理编制班型的调查

随着我司（编者注：成都公交集团公司）核定驾驶员工作时间办法的出台,为科学、合理的编制生产计划提供了依据。如何利用新办法编制班型,降低人车比,提高高峰运力,成为我司直接指挥生产,编制营运计划的各营运公司及各车队面前的一道课题。因此本文结合我司线路生产实际对该问题进行一些探讨,为营运公司及车队在生产计划制定、科学编制班型结构等方面提供借鉴和帮助。     

城际公交 方兴未艾——郑州城际公交开创“中原模式”

有一个公式：出行时间价值=出行时间×出行成本。每天,我们都在追求出行时间价值最小化。时间多,坐跑得慢但花钱少的公交;时间紧,或打车或开车,花费高,但跑得快!对于生活在两个城市的人们来说,城际公交就是在选择公交出行还是选择打车或开车出行,两者在时间和出行成本之间的平衡．     

成都传化公路港“路港快线”的几大优势

安全方面:所有认证会员企业均通过传化诚信体系认证并设置相应KPI考核指标,车辆统一运单、统一保险、统一理赔并且车辆均配备GPS,货物运载可视化。快捷方面:点点直达、无中转,班车运输,定班定线。采用"后进先出"     

公路施工网络时间优化方法探讨

利用改变网络计划的逻辑关系和缩短关键工序的持续时间两类方法,对一个初始网络进行时间优化,从而使一个网络计划合理、有效、可行。