重载组合列车分布动力机车重联控制系统无线传输同步性研究

为提高重载组合列车各重联机车无线控制的同步性能,基于800 MHz无线电空间波无线传输模式,建立重载组合列车分布动力机车重联控制无线传输同步性的马尔可夫决策模型,并采用有限阶段向后递归迭代算法进行求解.利用给出的决策模型和算法构建重载组合列车分布动力机车重联无线同步控制系统,并安装于神华线万吨重载组合列车的机车上进行测试.测试结果表明:机车间重联信息无线传输的平均周期仅为2.5s,小于美国GE公司LOCOTROL系统3s的平均周期,能够满足神华线重载组合列车运行的基本要求;采用800 MHz双频点组成双网传输,在无线电波弱场区能克服空间波传输受到干扰的影响,减少延迟时间.     

基于灰色理论的列车组合定位轮径校准方法研究

多传感器组合定位是实现低成本、高精度列车定位的有效方法.本文针对列车车轮磨损导致轮径减小从而影响组合定位系统里程计定位精度的问题,分析列车组合定位系统里程计定位的误差特性,给出利用GPS、惯性定位传感器辅助轮径校准方法,并结合灰色预测理论,提出一种基于灰色理论的轮径校准方法.该方法通过"更新-预测-更新"的过程,在一定...     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值.     

一类混合判断矩阵排序的优化模型及其应用

研究混合判断矩阵的排序问题,提出了一种新的混合判断矩阵排序法.定义一类新型混合判断矩阵,利用C-OWA算子、C-OWG算子及三角模糊数期望值公式分别将区间数互补、区间数互反和三角互补互(或互反)判断元素一致化为数值型互补与互反判断元素.基于一致性互补与互反判断矩阵的定义,建立一个优化模型,通过求解该模型获得方案的排序向量.提出一种新的混合判断矩阵序法,该方法具有操作简便和易于上机实现的特点.通过实例说明方法的可行性和实用性.     

Comparison of advanced imputation algorithms for detection of transportation mode and activity episode using GPS data

Global Positioning System (GPS) technologies have been increasingly considered as an alternative to traditional travel survey methods to collect activity-travel data. Algorithms applied to extract activity-travel patterns vary from informal ad-hoc decision rules to advanced machine learning methods and have different accuracy. This paper systematically compares the relative performance of different algorithms for the detection of transportation modes and activity episodes. In particular, naive Bayesian, Bayesian network, logistic regression, multilayer perceptron, support vector machine, decision table, and C4.5 algorithms are selected and compared for the same data according to their overall error rates and hit ratios. Results show that the Bayesian network has a better performance than the other algorithms in terms of the percentage correctly identified instances and Kappa values for both the training data and test data, in the sense that the Bayesian network is relatively efficient and generalizable in the context of GPS data imputation.     

基于决策树技术的建筑企业信用评价研究

在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5．0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。     

知识转移与科层制解构

本文从知识转移角度探讨了组织环境的变化,剖析了科层制组织在知识一决策配置方式上所存在的不适应性,并据此简要预测了未来的组织发展趋势。     

通有决策系统稳定性与可靠性分析

从定量分析的角度,提出了通有决策系统的系统稳定性与决策可靠性概念,并给出一套简易的决策系统稳定性度量和系统决策可靠性的判定方法。该度量和方法可以作为一个通有系统进行决策的前提条件和前期考察依据。     

灰色关联决策在物流园区投资方案选择中的应用

物流园区的经济性是影响物流园区投资的主要因素,不同的投资方案对应不同的经济性。运用层次分析法处理评价过程中各因素的权重问题,再利用灰色关联决策对物流园区投资方案相关因素进行综合评价,确定最优方案。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...