面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验,缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题,提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性,基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案,并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上,基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库,并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系,基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件,试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。     

多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹,构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型,包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型;采用KNN分类算法进行轨迹分类,分析了单个相异度模型的有效性和时效性,对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果,研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响;分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示：在采用单个相异度的情况下,就分类效果而言,轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型,而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低,就分类效率而言,基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型;采用组合相异度进行轨迹分类,内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%;将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个,轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此,单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定,而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式,各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似,通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。     

开阔水域多物标动态自适应智能航行方法

考虑船舶操纵特性、《1972年国际海上避碰规则》和良好船艺要求,提出了动态自适应目标船不协调避碰行动的开阔水域智能航行方法;将物标分类、建模并构建数字孪生交通环境,结合航向控制方法、操纵运动和复航模型构建了自动航行模型,推演了船舶非线性操纵运动;基于自动航行模型量化解析了《规则》要求,探究动态避碰机理,建立了可行航向求取方法;在多目标环境中,提出了目标船机动判别方法,研究了《规则》约束下构成自主航行方案的改向时机、幅度和复航时机等要素求取方法。仿真结果表明：依靠信息秒级更新的滚动计算,提出的智能航行方法可自适应剩余误差和目标船随机运动;提出的智能航行方法能将可行航向区间和改向幅度精确到1°;将程序运行和复航时机计算步长设置为1、10 s,设置多类静态物标和6艘保向保速目标船,在640、1 053、2 561和3 489 s,本船进行右转9°、复航、保向保速和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点;设置目标船在300 s采取不协调转向避让行动,本船在980、2 790、3 622、5 470 s时进行右转9°、左转12°、右转17°和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点。可见,任意初始状态下的船舶均可沿计划航线自动航行至终点,提出的方法能满足多个、多类动静态物标共存的真实开阔水域环境中的智能航行需要。     

珠江三角洲城市群连接道路功能分级体系研究

以珠江三角洲为例,分析了城市群区域交通特征、交通空间分布特征等;基于交通区位论和经济引力模型,确定了珠江三角洲城市群连接道路交通网络框架;以功能为核心,将城市群连接道路功能划分为通道功能、干线功能、集散功能和服务地方功能4个层次;进行了功能分级,划分为高速公路、城市群连接道路I级、城市群连接道路II级、城市群连接道路Ⅲ级、地方道路5个等级,建立了城市群连接道路功能分级体系。     

集装箱港口船舶配载计划研究综述

梳理了集装箱港口船舶配载计划问题的国内外文献,从配载计划的分类、影响因素与求解方法三方面回顾了其研究现状和成果,探讨了目前研究中存在的不足与后续的研究方向。研究结果表明：在论文题目中直接点明主贝位规划问题或者箱位分配问题的文献越来越少,更多的是直接点明“配载计划问题”;多数文献考虑了船舶稳性、船舶强度、集装箱属性(尺寸、质量、类型等)、岸桥属性等影响配载计划问题中的几个因素,只有极少数文献将配载计划问题的影响因素全部考虑在内,因此,为了使研究更贴近港口实际操作,综合考虑配载计划问题的影响因素将成为未来的研究重点;配载计划还受到港口内其他作业的影响,因此,为了提高港口的作业效率和运营水平,应综合考虑集装箱港口各个区域之间的相互作用;随着铁水联运的发展,铁路集装箱也会堆放在船舶上,因而在配载计划问题中也需要考虑铁路集装箱的影响;多数文献都设计了智能算法,并获得了较多的优化解,但是为了更加直观形象地展示求解结果,应该将仿真优化与算法计算结合在一起。     

我国铁路有砟轨道预应力混凝土轨枕的研究与发展综述

我国混凝土轨枕的研究和应用的时间超过60年,从早期的探索阶段到目前分别适用高速铁路和重载铁路的各型轨枕的研发应用,轨枕成套技术体系不断丰富完善。总结我国混凝土轨枕的研究与发展的详细历程,并分析不同阶段混凝土轨枕的结构特点及设计条件。基于我国铁路有砟轨道预应力混凝土轨枕的研究与发展总结,分析得出混凝土轨枕在当前和可见的未来仍是我国有砟轨道首选的结构形式;未来我国混凝土轨枕的设计需融入轨道结构的整体设计中并与其他相关技术的进步紧密结合;特殊的运营需求以及信息化、智能化等技术的进步将会推动我国混凝土轨枕技术不断进步。     

北京轨道交通衔接理念及设施设置原则

论述轨道交通综合效益的充分发挥,离不开其他交通方式的合理衔接.从分析国外交通衔接经验入手,结合我国的交通特点和北京的交通衔接实践,总结提炼出交通衔接特性及理念.在此基础上,结合北京的城市和交通特征、轨道交通网络特点、各衔接方式的功能定位,提出分年限、分区域、分优先级的衔接设施设置原则,为各条线路的具体衔接规划提供参考依据.     

城市轨道交通系统分类方法研究

从城市轨道交通发展现状着手,分析总结现行轨道交通分类标准存在的分类指标不统一、分类包容性差等问题;基于运量、速度两项最能体现服务水平的指标,将城市轨道交通系统划分为5大类型:地铁、轻轨、有轨电车、市域快轨、特殊功能专线,并通过路权、敷设方式、站间距、发车间隔、最高运行速度、加减速等指标明确各类轨道交通的技术标准。     

Multiple mental tasks classification based on nonlinear parameter of mean period using support vector machines

Mental tusk classification is one of the most important problems in Brain-computer interface. This paper studies the classification of five-class mental tusks. The nonlinear parameter of mean period obtained from frequency domain information was used as features for classification implemented by using the method of SVM （support vector machines）. The averaged classification accuracy of 85. 6% over 7 subjects was achieved for 2-second EEG segments. And the results for EEG segments of 0.5s and 5.0s compared favorably to those of Garrett＇s. The results indicate that the parameter of mean period represents mental tusks well for classification, Furthermore, the method of mean period is less computationally demanding, which indicates its potential use for online BCI systems.     

An overview: modern techniques for railway vehicle on-board health monitoring systems

Health monitoring systems with low-cost sensor networks and smart algorithms are always needed in both passenger trains and heavy haul trains due to the increasing need for reliability and safety in the railway industry. This paper focuses on an overview of existing approaches applied for railway vehicle on-board health monitoring systems. The approaches applied in the data measurement systems and the data analysis systems in railway on-board health monitoring systems are presented in this paper, including methodologies, theories and applications. The pros and cons of the various approaches are analysed to determine appropriate benchmarks for an effective and efficient railway vehicle on-board health monitoring system. According to this review, inertial sensors are the most popular due to their advantages of low cost, robustness and low power consumption. Linearisation methods are required for the model-based methods which would inevitably introduce error to the estimation results, and it is time-consuming to include all possible conditions in the pre-built database required for signal-based methods. Based on this review, future development trends in the design of new low-cost health monitoring systems for railway vehicles are discussed.