交通需求预测中均衡配流与方式划分组合模型

在用户平衡(UE)和系统最优前提下,借助于Share需求模型,提出了基于四阶段法的交通需求预测组合模型,克服了传统四阶段法中由于各个阶段相对分割和独立,造成的人力物力耗费巨大,预测工作量大的弊端.对于交通预测的实际工作具有指导性作用.     

基于改进遗传算法的最优路径求解

动态路径诱导系统(dynamic route guidance system,DRGS)是通过提供基于实时交通信息的最优路径来引导交通流的,因此,最优路径的求解是关键.而遗传算法具有全局寻优和潜在并行的特点,对求解最优路径具有一定优势.但采用序号编码方式进行遗传操作时会产生大量无效路径.文中结合城市道路交叉口左转、右转、直行等转向行为,设计了一种新的基于转向行为的编码方式,减少了染色体在交叉、变异时的无效路径的生成.算例表明,这种编码方式可以有效提高算法收敛性,更容易获得最优解.     

不良路基施工方案优选方法的应用探讨

针对道路不良路基施工方案的选择,构造了施工方案的优选模型,对每一个影响因素,分别建立了有效解与理想解之间的模糊相似优先关系。经过对各影响因素之间的比较,计算有效解与理想解之间的综合相似性序列,从而找到了与理想解最相似的有效解,实现了不良路基施工方案优选。     

包含禁行路线路网的最优路径HNN算法

为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。     

模糊AHP在舰船装备方案决策中的应用研究

在运用AHP进行舰船装备方案决策时,对于AHP中一类判断为模糊、不确定问题采用随机变量概率描述其判断,建立模糊互补矩阵,利用数学变换得到模糊一致矩阵,给出模糊AHP排序向量算法及公式,便于实际应用,并以舰船装备模糊方案决策的事例加以说明。     

渔船动力装置优化配置的研究

以8154型拖网渔船为例,利用螺旋桨设计软件系统,对不同螺旋桨转速、不同主机功率以及不同作业工况下的船、机、桨参数进行了分析。显示在条件允许范围内,低转速、大直径的螺旋桨可以改善渔船的作业性能;主机不能一味追求增大功率,应选择满足设计要求的合理主机功率。     

聚类与模式匹配方法在区域交通控制中的应用

针对区域交通控制中定时控制效果不佳，以及区域交通模型很难建立的特点，章提出了一种基于聚类与模式匹配的区域交通控制方法。针对不同的交通网络状态模式，用信号配时优化程序和仿真软件算出每种模式的最佳配时方案；当系统识别出网络处于某种模式时，就可根据事先确定的最优方案进行控制。该方法具有无须建立交通模型、适用性广等优点。仿真结果表明，此方法可行，有效。     

双城系统的聚集外部性、拥堵外部性和最优收费

聚集外部性有利于提高双城系统的经济发展,但同时也会产生城际通勤拥堵外部性,为缓解城际通勤交通拥堵,可以利用最优收费调节交通供需关系。本文研究了城际通勤最优收费水平随交通拥堵外部性和聚集外部性的变化规律,建立双城系统的空间均衡模型和社会最优模型,分析居民的职住分布,得到城际通勤最优收费水平。结果表明,因为聚集外部性的存在,城际通勤最优收费水平可能大大低于交通拥堵外部性成本;当聚集外部性固定时,城际通勤最优收费水平随交通拥堵外部性的增大而增大;当交通拥堵外部性固定时,随着聚集外部性的增大,城际通勤最优收费水平先增大后减少;当聚集外部性和交通拥堵外部性同时变化时,随着聚集外部性的增大,交通拥堵外部性的减少,城际通勤最优收费小于零,此时,城际通勤时可以得到补贴。     

再生沥青路面集料回弹模量与水分的相关性研究

文章通过室内三轴试验对不同RAP含量和含水率的材料进行弹性模量的测定,得到含水率对RAP基层材料弹性模量的影响,并与相同条件下的天然粗集料的相关性能进行了对比分析.