自动化集装箱码头智能水平运输系统设计

为提升自动化集装箱码头水平运输系统作业效率，推动码头集装箱集疏运体系发展，结合集装箱码头自动化、智能化的建设要求，开展码头智能水平运输模式及系统设计研究。在分析自动化集装箱码头生产作业流程的基础上，制定码头整体运行机制，设计水平运输系统功能及运行模式，从作业调度、路径规划、交通管控、充电管理等多个方面，设计水平运输系统工作机制及流程；给出自动化集装箱码头智能运输决策方法，采取运输作业的全局规划和局部引导相结合的管控策略，为自动化集装箱码头建设和智能水平运输系统开发提供参考。     

基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究

机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

成都都市圈铁路建设策略探讨

为建设高质量、有效益、可持续的铁路项目，推动成德眉资同城化，提高成都都市圈经济发展速度，打造双核平衡的成渝地区双城经济圈，支撑国内大循环高速运转，本文首先参照国内铁路建成情况与相关规划，推测四川铁路的建设空间，其次用logit方法分析手机信令数据，再参照国内发达城市群发展规律用趋势外推法，分别预测成都都市圈的未来铁路客运规模，对比纠正相关投资主体的内部收益预测，确定四川铁路的建设空间与改善负债的可能，在此基础上对四川境内铁路建设投融资、选线决策、TOD开发、运营等阶段的问题提出解决策略或发展方向，为提高四川省铁路投资、决策、开发、运营水平建言献策。     

开拓红色旅游市场存在的体制机制问题及对策

在当前强化理想信念教育、创新党性教育模式新形势下,开展红色教育项目,开发红色旅游市场方兴未艾,本文针对铁路企业在开拓红色旅游市场中存在的体制机制问题和发展瓶颈问题进行深入分析,结合实际,提出相关实施对策和建议,旨在为更好地利用铁路企业优势,促进铁路增运增收提供参考。     

基于强化学习的干线信号混合协同优化方法

交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一，愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类，且随着交通大数据的不断充实，基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而，现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计，缺乏对智能体结构的探讨；同时，在多路口协同方面多采用分布式策略， 忽略了智能体之间信息交互，无法保障区域层面的整体最优性。为此，本文以干线信号为对象， 构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先，针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性，设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型，并优化状态空间和回报函数，界定单路口控制的最佳方案；其次，融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法，在单路口分布式控制的基础上，设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型，实现干线多信号的协同运行。最后，搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明：新方法与独立优化和分布式协同相比，在支路交通流基本不受影响的前提下， 干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%，具有更好的控制效果。     

公铁竞争下铁路货物列车开行决策与定价综合研究

随着公路货运与铁路货运间竞争关系的持续激烈化，我国铁路货运存在市场分担量不足、企业经营效益有待提升等问题。充分利用铁路经济性优势，同时协调铁路列车开行决策方案、降低成本并确保铁路企业利润，有利于铁路增强货运收益，更好的参与市场竞争。基于对列车开行决策与运输定价间关联性的探讨，以货运分担量及运价为决策变量，构建出一个公铁竞争环境下的铁路货物列车开行决策与运输定价综合优化模型，以此实现铁路企业利润的最大化和货主广义费用的最小化。通过算例验证得出该模型满足可行性与合理性要求，能够促进铁路达到一定的市场分担率水平、创造较高的经营效益。     

舰船通信网络大数据的存储机制设计

受数据库存储容量的影响,传统的舰船通信网络大数据存储机制存在存储误差高的问题。针对这一问题设计舰船通信网络大数据存储机制,存储架构分为前置通信平台数据库、生产数据库、关系数据库、分析数据库,建立检索机制,标记通信函数,确定初级编码函数值,明确特征信息,通过路由服务器、配置服务器、数据分片优化设计存储机制私有云。实验结果表明,相较于常规的存储机制,给出的舰船通信网络大数据存储机制信息存储误差降低了37.32%,更适用于舰船通信。