基于BP神经网络方法的岩溶隧道突涌水风险预测

为了准确预测岩溶隧道突涌水风险等级,以降低隧道施工过程中突涌水事故的风险,在参考相关文献的基础上,统计研究及综合分析岩溶隧道水文地质条件,选取不良地质、地层岩性、地下水位、地形地貌、岩层倾角和围岩裂隙6个主要因素作为岩溶隧道突涌水风险评价指标。在不同水文地质条件下,影响因素的权重有较大差异,为避开影响因素权重分析,运用BP神经网络方法对岩溶隧道突涌水风险进行评估。在对突涌水风险评估基础上,结合超前地质预报,优化隧道施工开挖支护方案。在工程应用中,运用BP神经网络方法,对某隧道进行突涌水风险评估,结果与实际施工情况较一致,并结合超前预报提出合理的支护方案,避免了隧道突涌水事故的发生,以期为岩溶隧道突涌水风险预测提供借鉴。     

基于神经网络的高速铁路安全态势预测方法研究

为提高高速铁路运营安全水平,提出用事故次数、事故联动系数、月均事故率作为高速铁路运营安全态势评价指标,对高速铁路的运营安全态势进行时空分布特性聚类分析,将国内高速铁路的线路运营现状分为危险、较危险、一般、安全四个等级。以2013—2015年存在运营安全风险的高速铁路线路运营事故数据为基础,利用BP （Back Propagation简称BP）神经网络具有较强非线性拟合能力的特点,建立高速铁路运营安全态势预测模型。预测结果表明,除京沪线、达成线、福夏线、胶济线外,其他高速铁路线路安全运营水平均有上升趋势。     

基于局部连通性的在途动态路径诱导方法

驾车购物已经成为现代城市居民常见的生活出行方式,而驾车购物出行量的不断 增长也引发了严重的道路交通供需矛盾,加重了城市交通拥堵程度.为更好地满足居民驾车购 物出行的实际需要,出行路径诱导已成为一种优先选择,但目前大多数路径诱导方法运用固 定的最优路径搜索算法来规划行驶路线,不能完全自适应交通流的变化,并没有考虑到购物 出行特点.本文提出一种在途动态路径诱导方法,分析实时交通信息对路网连通性的动态影 响,在途中对诱导路径进行局部范围的重新搜索,并及时将更新结果反馈给在途车辆.实验结 果表明,与其他动态路径诱导方法相比,该方法计算量减少了56%以上,具有更强的实时性和 有效性,并具有开放性结构,能够根据需求替换不同路径搜索算法.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

铁路网络列车运行调整的优化模型 及其分支定价算法

研究了铁路网络中列车可变更运行线路下的列车运行调整问题,目标是使得所有 列车偏离终到时间之和最小化.首先引入流平衡约束建立基于列车到发时刻的网络流模型,采 用商业软件GUROBI求解.同时构建了基于列车时空路径的整数规划模型,并给出了分支定 价算法,采用伪费用分支和最佳优先搜索策略加快算法的收敛.最后设计算例进行验证,通过 与GUROBI对比说明本文算法是有效的.当列车数为20 列时,求解时间减少91.6%,得到的最 终可行解距离最优解的间隔为9.72%.验证了本文分支策略较最为分数分支策略更优,列车运 行调整可变更线路相比于只能按原始线路行驶平均可降低目标函数值37.4%.     

基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别

为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别.     

城市轨道交通客流网络分布均衡性评价

复杂网络化运营下的城市轨道交通客流呈现时空分布不均衡特点,为量化表征客流网络分布不均衡程度,应用广义均衡性评价工具Gini系数和Theil指数,以车站客流量和区间断面满载率为评价指标多维度评价客流网络分布状态.以上海轨道交通网络为例,基于洛伦兹曲线求解得到早高峰 8:30-8:45、平峰 10:45-11:00和晚高峰18:30-18:45这3个时段全网车站客流分布的Gini系数分别为0.527、0.554、0.540.对照评价标准可知,3个时段客流分布均极不均衡;全网区间客流分布的Gini系数分别为 0.502、0.366、0.476,表明客流区间分布早高峰极不均衡、平峰相对均衡、晚高峰比较不均衡;基于线路分组的Theil指数求解结果与上述结论一致.最后,分析各线路客流分布不均衡对全网不均衡的贡献率,结果与实际客流分布状态相符,验证了本文方法的可行性与有效性.     

公铁网络联运方案设计

基于公铁联运模式,构建干支线运输方案设计的混合整数规划模型,揭示了网络基础设施配置与干线运输服务设计间的协调优化关系.对公铁联运网络的枢纽等级配置、干线运输服务设计、货物托运人和收货人对于中转枢纽的选择、货物托运人和收货人对干线运输服务的选择,以及干线区段改造方案等决策进行综合优化.分析表明,收货时间限制成为联运方案选区的关键约束条件.此外,公铁联运中转枢纽节点的能力制约着联运系统的服务能力,瓶颈区段的识别并改进,以及合理的干线差异化等级的运输服务组合能够大幅度降低网络运营成本     

基于完善交通信息收集的UAV路径规划

针对部分路段不能获取完整交通信息的问题,提出使用无人机对未布设固定型交通信息检测器路段进行交通巡视,完善交通信息。通过时空网络建立了一个总飞行时间最短、最大单机飞行时间最短的多目标模型,确定最佳的无人机数量和交通信息收集路径。新模型不仅利用时空网络技术细致刻画了无人机在巡视过程中的飞行轨迹,而且加入了对未布设固定型交通检测器路段的巡视次数以及巡视时间间隔约束问题,使巡视路径更加合理。情景分析表明,使用两架无人机进行巡视时,总飞行时间最短为37min,在23min 内完成巡视任务;随着最大单机飞行时间权重的增大,无人机的总飞行时间增加9.76%,最大单机飞行时间减少8.70%。算例分析表明,所建模型和方法能够解决大规模路网的多无人机调度问题,能够根据实际需求得到满意的巡视路径。     

于探索性空间数据分析方法的铁路网对旅游产业空间发展差异的影响研究 ——以江苏省为例

为了研究铁路网对旅游产业空间格局变化产生的影响,以江苏省为例,参考其铁路2010—2016 年相关数据,采用探索性空间数据分析方法对该省的旅游产业空间差异情况进行分析。首先,运用ArcMap软件绘制出随着铁路网的完善,各市旅游人数和旅游收入增长率的变化图;接着分别在宏观和微观视角下,运用全局和局部空间相关性模型对数据进行处理分析,验证铁路网对旅游产业格局变化产生的影响。结果表明,铁路网对节点城市和欠发达地区的旅游产业影响尤为明显;各城市旅游经济发展增速与铁路发展成熟度呈正相关。因此,各市根据空间结构变化趋势合理调整旅游产业,不仅是旅游经济向高质量发展转型的客观要求,也是减少各城市间旅游产业空间差距的必经之路。