基于IPSO-Capsule-NN模型的中欧班列出口需求量预测

为提高中欧班列出口需求量的预测精度,提出将改进粒子群算法(IPSO)与胶囊神经网络(Capsule-NN)相结合的预测模型(IPSO-Capsule-NN)。与全连接神经网络不同,胶囊神经网络通过动态路由算法增强了模型的拟合能力和泛化能力。利用改进粒子群算法优化胶囊神经网络的神经元数量、迭代次数以及学习率,以克服人为设定模型参数随机性较大导致模型精确度不高的不足之处。此外,针对标准粒子群算法存在的缺点,提出一种非线性递减惯性权重并引入Levy飞行对粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度进行优化。将采用spearman秩相关性分析得到的11个因素作为中欧班列出口需求量的影响因素并对其进行预测,结果表明:胶囊神经网络具有2层隐含层时,IPSO-Capsule-NN模型预测精度更高。     

巴黎RER线现状分析及对我国市域轨道交通发展的启示

从巴黎区域快速线(RER线)的发展背景、目前的发展运营状况、所采用的关键技术及其特点等方面对RER线进行较为系统的介绍,其中着重介绍RER线目前所采用的线路形式和相关技术特征,详细分析RER线在基础设施系统、牵引供电系统、车辆系统、运营调度系统、通信信号系统以及维修布局与维修制度等的关键系统构成,并介绍RER线在提高能力、互联互通方面的做法。最后结合我国现状,提出RER线对我国市域轨道交通规划、建设与运营等方面的借鉴意义。     

南京市快速公交系统（BRT）的规划和建设

南京积极推进公交优先发展战略的实施,优化交通结构,提高公交对市民出行的吸引力。本文介绍了BRT的组成与基本元素,从中国城市的实际出发,阐述了“优先发展公共交通”、“绿色交通”的理念,提出了公交体系建设的基本要求,介绍了BRT在省内城市常州、连云港的应用,针对南京快速公交现状与需求,提出BRT建设和管理的建议。     

高速公路追尾事故探析及对策

随着我国高速公路路网的全面形成以及全民私家车的普及,高速公路出行已经成为人们出行首选,由于各种原因,追尾事故已经成为高速公路第一杀手。在对多年高速公路交通管理工作经验进行归纳的基础上,从多个方面就高速公路追尾事故的原因和对策进行了深层次的探析。     

模糊聚类分析在铁路快运网络规划中的应用

分析快捷运输运力网络的特征、规划目标、规划原则和基本流程,提出运用模糊聚类分析规划快运运力网络的基本方法。运用F—聚类建立初始划分,利用迭代自组织数据分析基于目标函数优化的特点和方法,求解出运力网络节点的分类。结合铁路发展实际,选择主要省级及以上经济中心点27个,其他主要区域经济中心点17个作为基本节点;选择国内生产总值、全部工业总产值、产品销售收入、社会消费品零售总额、货运量和交通环境等6个指标作为聚类分析的特征指标,进行模糊聚类分析。根据聚类结果和铁路运输条件,规划出由10个关键节点、13个重要节点和15个一般节点构成的快捷货物运输运力网络。规划的节点既体现了快捷运输组织的现实,又反映了发展的趋势。     

基于PCI Express接口的高速数据传输系统设计

论文中提出一种高速数据传输系统的设计方案,用于提高数据采集卡中数据的传输性能.本方案基于PCI Express接口标准,利用现场可编程逻辑器件(FPGA),采用硬件描述语言Verilog HDL、模块化设计思想以及存储器直接访问(DMA)传输方式实现FPGA中的逻辑功能,最终实现数据的高速传输.经仿真与验证,本方案可行并能够满足高速数据采集卡中对数据传输部分的性能要求.     

基于货主偏好的中欧班列定价与补贴机制研究

针对中欧班列发展过程中的补贴政策有效性问题，本文立足于高、低值货主在运输价格和运营平台服务质量偏好上的差异，考虑补贴货主运价和补贴平台公司运营成本两种补贴方式，构建由政府、运营平台和货主组成的三级博弈模型，分别求解统一定价补贴机制和差异化定价补贴机制下各主体的最优决策信息。通过对比不同情形下货主订购量、消费者剩余，以及政府补贴额度的差异探究各补贴方式和定价补贴机制的适用范围，并结合实际进行数值分析。结果表明：在差异化定价补贴机制下，补贴运价能够比补贴运营成本给低货值货主带来更多消费者剩余；当货主的价格敏感系数低于特定临界值时，补贴既无法给政府带来补贴绩效也不能使该部分货主产生订购量，故可考虑取消该部分货主的补贴。此外还发现，当运营平台的单位运输成本满足一定条件时，采用差异化的定价补贴机制可在不降低货主订购量和消费者剩余的基础上实现“补贴退坡”效果。