神经网络模型在港口吞吐量预测中的应用与误差分析

应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。     

浅谈车辆视觉导航技术的应用及发展历史

本文介绍了车辆视觉导航技术在交通中的应用及工作原理,浅谈了国内外视觉导航的理论算法、实践应用和软硬件的发展历史,探讨了车辆视觉导航技术的未来发展趋势。     

铁路行包运输径路算法

针对铁路行包运输网络和运输组织的特征,遵循长短途分工、始发直达、区域中转等铁路行包运输组织基本原则,以营业站和列车运行模式对铁路行包运输网络进行描述;综合考虑运输成本、时间、能力和现场作业等方面因素,给出铁路行包运输径路的基本形式和选择策略,并设计基于选择策略的铁路行包运输径路搜索算法,实现对装车站以及中转站列车的合理选取,有效减少选用列车的数量,提高搜索的效率和有效性。通过限定最大搜索次数对铁路行包运输径路算法的搜索深度进行有效控制;搜索广度主要由可选用的列车数决定。该算法可以完成给定装车站到所有营业站的径路计算,应用于中铁快运公司1 000多个行包营业站、1 600多列列车的大规模铁路行包运输网络的运输径路计算,效果良好。     

轮乘制下的铁路乘务排班系统

针对铁路乘务制度由包乘制改为轮乘制,建立基于回溯算法的乘务排班系统,完成乘务计划快速自动编排,降低乘务成本。     

基于随机需求的多频次道路货运调度模型及算法

以道路货物运输为研究对象,采用多频次调度方法对随机需求的道路货运调度问题进行研究,给出了基于随机需求的多频次调度模型及求解模型的微粒群算法,同时通过算例验证了该模型的可行性。     

列车运行控制仿真系统(二)ATP列车超速防护仿真研究

介绍了列车运行控制仿真系统中ATP列车超速防护仿真子系统的系统结构和功能.阐述了仿真中目标距离、目标速度的确定方法,以及目标.距离模式曲线的仿真算法.对基于轨道电路和应答器的CTCS-2级列车超速防护系统进行了仿真实现.该系统为进一步研究列车超速防护系统提供了有效的实验环境和方法.     

天津集中台列车运行阶段计划自动调整

针对列车调度指挥系统在开通天津集中台的过程中，出现的列车运行阶段计划调整方案不能满足调度指挥要求的问题，研究天津集中台列车运行阶段计划自动调整方案。天津集中台管辖车站多，车站间环状相连，连接方向多，列车走行径路有300多条。为此，建立以列车优先级别、列车追踪间隔时间、列车区间运行时分、列车起停车附加时分、车站股道接车能力、旅客列车最早发车时间和列车固定停站时间为约束条件，以列车加权晚点总时间最小为目标函数的调整模型。采用动态规化算法进行求解，设计相应的算法步骤，并以天津集中台天津（临时）至下直通场间的车站为例进行验证。计算结果表明：采用上述模型和求解算法进行列车阶段计划调整，能够快速给出列车运行阶段计划的调整方案。该方法在天津集中台已经得到了应用。     

军用物资集装箱储运合理配载方法

为充分利用军用集装箱的装载能力，提高军用物资的运输效率和运输安全性，提出运用实用启发式算法解决军用物资集装箱储运的配载问题，并进行实例验算：验算结果表明，与传统启发式算法相比，实用启发式算法能够更好地实现军用物资集装箱储运的合理配载，具有较高的应用价值。     

列车驾驶模拟器经典洗出算法的参数优化

洗出算法参数的选择对模拟器逼真度有直接的影响.针对目前应用于列车驾驶模拟器经典洗出算法参数选择的不足,根据经典洗出算法原理推导出整体传递函数关系式作为目标函数,以定量表述平台运动空间、响应能力和人体感觉阈值对模拟器逼真度的影响作为约束条件,选择简洁、灵活的极点配置滤波器方程,利用遗传算法进行优化,寻找出最适合模拟器配置的算法参数.运用MATLAB软件,对优化前后的平台运动和人体运动感觉进行比较,结果显示优化后经典洗出算法参数明显提高了模拟器的逼真度.     

计算机联锁控制系统的进路生成算法研究

提出了一种有效分解车站站场图形的方法，构造出由股道区段组成的子集链。在此基础上进路生成问题转化为变约束条件的优化问题。通过对子集的处理消除了约束条件。给出了适于生成进路的遗传算法。理论分析及仿真实验结果表明给出的进路生成算法的有首效性及实用性。