基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.      

黑名单快速匹配算法的研究

以电话号码为例进行了黑名单快速匹配算法的研究,并给出了具体实现方式.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

针对架桥机结构损伤的特点及布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢、缺乏活力等问题,从动态发现概率、步长和莱维飞行三个方面对布谷鸟搜索算法进行了改进.以TLJ900型架桥机的主梁为研究对象,针对裂纹损伤,以固有频率和模态保证准则作为损伤检测的指标,用改进后的布谷鸟搜索算法对架桥机的结构进行了损伤识别.仿真结果表明：与其他智能优化算法相比,改进算法的收敛速度和全局寻优能力有明显的提升,能更准确的判断出架桥机结构损伤的位置和程度,故障识别精度更高.     

考虑可靠性的降级路网最优路径搜索方法

针对路网降级时路网出行时间的随机性和可靠性对出行者路径选择影响较大的问题,研究了降级路网可靠性路径的选择方法．基于BPR路段出行时间模型,构建了降级路网路径出行时间的均值模型及其可靠度模型．以路径出行时间最小、路径出行时间最可靠为目标,构建了路径选择的双目标加权规划模型,设计了基于改进蚁群算法的模型求解算法．算例分析表明：该算法能快速获取可靠的路径．     

‘Regulated deregulation’ of local bus services—An appraisal of international developments

The deregulation of the British bus sector (outside London) in 1986 was the start of a debate on the merits of ‘deregulation’ and ‘competitive tendering’. The period that followed was rich in lessons. New Zealand was at the time the only other country engaging in a reform based upon market initiative (implemented in 1991). Other countries chose for a less extreme and more consensual way to introduce competitive incentives, choosing the fundamentally different competitive tendering (CT) path. As a result, the so-called ‘Scandinavian model’ developed, based upon the London example of route tendering. Later the Netherlands adopted a network tendering approach, resembling the French practice of network tendering though with more operator freedom.     

Workshop 3B: Governance,ownership and competition issues in deregulated (free market) public transport: Lessons that can be learnt from developed and developing economies

The past emphasis in this conference series has been on the best ways to deregulate regulated public transport markets. This workshop reverses this process by examining the best ways to regulate deregulated public transport markets. A hierarchy of regulatory needs is identified and three hybrid models examined, based loosely on experience from Great Britain, New Zealand and Sweden. It is argued that deregulated public transport markets are a global phenomenon but regulatory measures should reflect local requirements. The resultant process of glocalisation might result in regulatory measures that focus on the rules of law and their enforcement in emerging public transport markets (such as urban transport in Sub Saharan Africa and for the soon to be competitive inter urban market in Germany) but that focus on guidance for network integration and incentivisation for welfare maximisation in more mature public transport markets (as in Great Britain, New Zealand and Sweden).     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

动车组故障知识管理系统技术的研究

动车组作为一种铁路客运货运设备,具有快速、安全和高标准的服务功能.如何保障动车组安全高效运行是工作重点,动车组故障数据对动车检修及制造具有极大的参考作用.此外,合理的知识管理能够增强综合竞争实力,利于做出更为合理的决策,能够将最需要的知识及时传送给最需要的人,实现组织和个人之间的信息共享,并以不同的方式加以实践,最终达到提高业绩的目的.正是基于对上述知识管理优点的考虑,本文将知识管理引入到对动车组故障数据的分析中,以实现动车组故障知识的共享、交流和转换.论文在分析动车组故障知识管理系统业务需求的基础上设计了系统总体架构及其内部功能模块.     

面向服务的数据集成技术研究

在面向未来网络化和服务化体系结构下,论文针对分布式异构、海量数据资源共享需求,提出基于发现元数据的数据集成框架,并通过信息目录技术对各类资源进行整合、通过信息搜索技术进行搜索和发现、通过信息聚合及挖掘技术实现信息的二次开发和利用,提供多样化服务化信息共享技术和途径.