考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

巴拿马运河船闸省水技术综述

针对船闸设计中的水资源利用问题,从省水技术角度出发,总结了国内外发展趋势.重点围绕巴拿马运河船闸中运用到的省水技术展开概念性分类论述,并结合船闸多目标优化设计理念研究各省水技术的应用特点.巴拿马运河船闸省水技术依靠重力实现,且省水效益与省水技术及运行方式直接相关,本质上是水的空间存储的优化设计.采用多因素分析方法,探讨...     

桥梁结构健康监测基于相关性分析的多源数据预测算法研究

通过大数据预处理和分析技术,对位移、应变、风速、温度、湿度和索力等桥梁监测数据进行分析。首先使用傅里叶变换和小波变换,分析了不同监测数据类型之间的相关性,之后通过Bi-LSTM多源预测模型验证了相关性分析的结论。结果表明：位移信号与温度信号之间具有负相关性、位移信号与湿度信号具有正相关性,引入相关性强的桥梁监测数据建立多源预测模型能有效提高预测精度。研究结果对桥梁结构健康监测数据的关联分析与挖掘有参考价值,可为桥梁的日常养护、监测运营和应急管理提供决策依据。     

碳纤维智能层及其场域诊断

针对重大混凝土结构损伤信息捕捉的完备性,研制碳纤维智能层并提出场域诊断方法。基于碳纤维智能层的功能特性与可覆盖性,将被测结构的力场转换为易于检测的电场,在贴有碳纤维智能层的被测结构中建立一个应变或损伤的敏感场;通过研究碳纤维智能层力、电、热等多场耦合机理,提出服役结构的静态损伤场域诊断方法。最后,展望了水泥基碳纤维智能材料的工程应用及其发展前景。     

基于功效系数法的城市公交线网优化模型

城市公共交通线网优化是城市客运交通规划的重要部分之一。对现有公交线网进行优化,可以更有效地利用现有资源,解决城市交通问题。通过对城市公交线网优化的主要内容、优化模式、优化目标以及约束条件的分析,同时兼顾乘客出行时间、线网平均满载率、公交线网密度和公交线网的布局,对整个城市交通系统的影响提出优化目标的函数表达式及相应约束条件的数学表达式,建立公交线网优化的多目标模型。通过对模型的分析,提出可用功效系数法对模型进行寻优和评价。     

基于Mesh技术的列车无线网络

铁路列车由于经常进行解体和编组,部署有线网络难度大,维护困难。基于Mesh技术的无线网络部署方便,具有较高的可靠性和灵活性,工程量小,投资少。介绍先进的Mesh网络多跳技术、自适应无线路由技术及多射频混合复用技术等,提出为列车部署稳定可靠的无缝无线网络的思路和具体方案。     

经验过程的一般加权大数定律

研究了经验过程中加权系数具有某些较弱性质的加权和收敛问题.利用经验过程中已有的几个概率不等式与一般加权和的对称化不等式,得到了经验过程中的独立同分布随机元序列的这类加权和的强、弱大数定律成立的充分条件(E‖f(X0)‖1/αG<∞).同时,对经验过程中的Cesaro大数定律和欧拉弱大数定律进行了推广.     

浅谈航道测量工程定额

通过对扫海费的计算,浅谈交通部航道测量工程定额的使用情况和提出的相关问题.     

基于多种群竞争进化的车辆超载网络检测

针对车辆超载检测中复杂的数据处理,提出了基于BP( Back Program)网络的非线性检测模型.为了克服神经网络在梯度学习中存在的收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,将多种群竞争机制引入到免疫进化中,提出了一种新的基于实数编码的多种群竞争免疫算法,并基于车辆轴重检测数据实现了BP网络的权值和阈值优化.实验结果验证了...