基于广义费用函数的城际铁路分时定价策略研究

随着我国城市群的发展,区域内部各城市之间的客流需求不断增长,城际铁路作为城市间出行的主要方式,客流在高峰、低谷时段具有明显的不均衡性。为了更加平稳有序地提供高质量服务,充分发挥票价调节供需匹配关系的作用,对城际铁路分时定价策略进行研究,构建不同时刻、不同运输方式的旅客出行广义费用函数,建立双层规划模型,优化不同时段城际铁路票价,并结合Frank-Wolfe算法和带有惯性权重的粒子群算法,求解双层规划模型。最后,以京津城际铁路为例,验证了分时定价策略可以使客流分布更加均衡,并提高铁路运输部门收益。     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于粒子群优化的深度随机神经网络

针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能来改善多层随机神经网络的性能.最后利用粒子群优化方法,对整个网络的权值作适当优化,进一步提高深度随机神经网络的性能.相对于传统深度学习算法,该方法在保持收敛精度的基础上降低了时间开销;相对于传统深度随机神经网络,该方法在增加时间开销基础上提高了收敛精度,从而较好地平衡了时间复杂度和收敛精度.     

家庭光伏发电系统动态经济调度研究

随着光伏发电技术的快速发展,我国安装光伏发电系统的用户逐年增长,研究家庭光伏系统动态经济优化调度问题具有重大意义。以用户收益最大化为目标函数,设置上网比例和买电比例作为决策变量,充分考虑家庭光伏发电系统的并网收益、购电支出、政府补贴、光伏阵列和蓄电池系统维护支出等因素,确定了发电系统的经济效益调度模型。在MATLAB仿真环境中,以某家庭光伏发电系统24 h内的运行调度为算例,选取目前市面上实行的几种购电电价机制,采用改进型粒子群优化算法对所建立的模型进行寻优求解。分别比较了基本不同电价机制和不同的负荷情况下所得到的最优收益,最终为调度者提供了最好的调度策略。     

VLCC货舱区分段吊装方案的自动化设计

VLCC超大型油轮(Very Large Crude Carrier)的载重量可达30万吨以上,能够装载200万桶原油,其设计和制造难度在船舶工业中具有非常大的挑战性。随着船舶工业的集成化、信息化发展,大型船舶的分段制造和吊装工艺越来越成熟,大量的工艺与装配信息为船舶工业的发展提供了保障。本文研究的目标是VLCC货舱区分段吊装方案自动优化设计,首先介绍VLCC船舶的特点,然后详细分析VLCC船舶的吊装工艺和流程,最后基于粒子群优化算法,研究了VLCC船舶货舱区的吊装方案自动优化。本文对于改善VLCC船舶吊装工艺、提升效率和降低成本有一定意义。     

胆道支架置入联合碘-125粒子腔内照射治疗恶性梗阻性黄疸的临床应用

目的研究胆道腔内碘-125粒子放射治疗恶性梗阻性黄疸的可行性并初步探讨其疗效。方法9例恶性梗阻性黄疸患者放置胆道支架后接受胆道碘125粒子腔内放射治疗。结果从2005年10月至2006年2月间除3例患者于术后2-3月因肿瘤晚期呼吸循环衰竭死亡外,其余病例均未出现黄疸,未见明显并发症。结论初步观察表明胆道支架置入联合胆道碘125粒子腔内放射是治疗恶性梗阻性黄疸的一种安全有效的方法。     

客运班轮动态船队规划数学模型及其求解方法研究

通过对定期客运班轮运输特点分析,构建出能全面反映运量增加显著和运量增加缓慢情况下的运力更新、运力闲置、运力购置的多目标动态船队规划数学模型,模型根据绿色的定义给出了技术、经济、环保性目标函数.其数学模型具有大规模、离散和整数的特点,计算速度随着船舶数量和船型的增加以指数形式递增,造成"维数灾"难题.采用混沌初始化、维更新、非支配档案更新及基因交换对多目标离散粒子群优化算法进行改进使其适用于大规模动态船队规划,最后通过实例验证该方法的可行性并得到了相应的船队规划结论.     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

轨道车辆司机操纵台人机界面布局优化模型与算法

针对轨道车辆司机操纵台布局优化设计问题,引入CSP约束满足技术将工效学布局原则规范化,利用RULA姿势负荷评价方法将司机驾驶作业动作因素定量化,提出了一种基于人因素和几何位置匹配因素的操纵台布局优化设计模型。然后利用粒子群优化算法对数学模型进行优化计算,其中借助模糊数学中的隶属度来描述约束条件,设计了一种适用于操纵台布局总匹配度评价的适应度函数。最后针对有22个操控器件、2个显示屏和4个指示灯的轨道车辆司机操纵台布局问题提出了初步的解决方案,证明了该方法的有效性。